Big data na indústria 4.0: como os dados mudaram o processo produtivo

A quarta revolução industrial chegou e as empresas que não se adaptarem às novas dinâmicas de mercado tendem a comer poeira da concorrência. Dessa forma, internet das coisas, robótica, inteligência artificial, entre outras tecnologias, viraram práticas comuns no dia a dia corporativo. Dentre as várias inovações disponíveis, falaremos um pouco sobre o big data na indústria 4.0.

Você sabe o que é indústria 4.0? O fenômeno se explica pela implementação de tecnologias não tradicionais para a gestão de inovação, otimização de processos e melhora da eficiência da capacidade produtiva dos negócios.

Nesse contexto, empresas que usam o big data ganham cada vez mais relevância e inteligência competitiva no mercado digital. 

Afinal, para se ter uma ideia, são gerados cerca de 2.5 quintilhões de dados todos os dias a partir de práticas e processos na rede mundial de computadores, segundo informação da Techjury

Assim, somente a implementação do big data empresarial é capaz de lidar com toda essa quantidade de informação de forma estratégica e eficiente. Quer entender melhor como isso funciona? Vem que a gente te explica!

Qual a influência do big data na indústria 4.0?

Cada vez mais as empresas precisam encontrar meios para armazenar, interpretar e gerar insights dessa diversidade de informações dispersas em nuvens para, assim, tornar o processo de tomada de decisão mais assertivo e eficaz.

Dessa forma, a transformação digital que caracteriza essa nova era em que vivemos tornou ferramentas tradicionais de coleta e leitura de dados, como planilhas de Excel e plataformas de business intelligence (BI), obsoletas.

Como usar dados para o processo de tomada de decisão?

Portanto, é nesse contexto que surge a influência do big data na indústria 4.0. Afinal, somente essa tecnologia é capaz de lidar de forma ágil e confiável com todo esse volume de registros e com a atual velocidade de circulação da informação.

Teóricos designam 5 V’s para caracterizar o big data:

  • Volume, que responde à grande capacidade de dados que a tecnologia consegue armazenar.
  • Velocidade, que representa a agilidade com que a tecnologia consegue coletar e processar os registros.
  • Veracidade, que assinala a capacidade filtrar a qualidade de dados corretos que serão utilizados.
  • Variedade, que responde às diversas fontes dos registros, que podem ser internas e externas.
  • Valor, que representa a relevância do big data de gerar valor e inovação às organizações.

Portanto, todas essas características são fundamentos orientadores de como as companhias devem lidar com informações estratégicas e tornar mais eficiente o processo industrial.

Quais são os exemplos de big data na indústria 4.0?

São vários os exemplos de big data analytics na indústria 4.0 que podem ajudar seu negócio a reduzir custos e se tornar mais lucrativo.

A prática, no fim das contas, consiste na análise cruzada de dados de diversas fontes (por exemplo, controle de estoque x indicadores de vendas de produto x) que visam à entrega de soluções inteligentes por meio de métricas e indicadores mensuráveis.

Assim, as principais origens de dados que sustentam o funcionamento do big data na indústria 4.0 são:

  • Social Data: são os dados coletados a partir de interações de usuários em redes sociais, pesquisas no Google ações com outros canais digitais da empresa. É por meio, principalmente, deles que é possível desenvolver o mapa de jornada do cliente, capaz de traçar os padrões de consumo e perfis comportamentais do público-alvo.
  • Enterprise Data: são insumos disponibilizados pela empresa a todo momento, como dados de recursos humanos, financeiros, produtivos, além de outros registros. São fundamentais para alinhar a capacidade operacional da empresa com as demandas existentes.

Vamos a um exemplo prático de como a análise cruzada dessas duas fontes acima podem otimizar os processo produtivos de empresas que usam big data.

Integração entre o chão de fábrica e a inteligência comercial

Imagine a seguinte situação: o setor produtivo está momentaneamente orientado para intensificar a produção de um produto x de acordo com uma análise prévia das necessidades dos clientes da marca.

Entretanto, uma nova análise da equipe comercial, com suporte também de big data e inteligência artificial para vendas, colheu métricas importantes que apontam para uma tendência maior de compras do produto y em detrimento do x.  

Para chegar a essa conclusão, foram utilizadas ferramentas de automação de dados que tanto monitoram informações em redes sociais e portais na internet, como também observam números de vendas e diagnóstico de performances internas.

Portanto, o cruzamento automatizado de todas essas informações orienta o setor produtivo a reformular sua estratégia de atuação, investindo mais na produção do produto y. O exemplo salienta também a necessidade de monitoramento de registros em tempo real e diagnósticos periódicos para constante alinhamento dos processos.

Essa integração ágil entre setores por meio de inteligência de dados permite assertividade, eficiência, economia e maiores lucros para as companhias que investem em big data empresarial.

Use dados a favor dos seus clientes

Como implementar big data nos meus negócios?

Portanto, vimos que a implementação de big data na indústria 4.0 é fundamental para direcionar os esforços de sua organização para entregar a melhor experiência de compra para seu cliente, além de reduzir custos e otimizar processos.

Se a sua empresa tem um grande volume de dados e não sabe como filtrar as informações mais relevantes para oferecer produtos mais assertivos aos seus clientes, o Scora Journey é a ferramenta perfeita para você!

Gostou do conteúdo? Entendeu a importância do big data para a indústria 4.0? Para compreender ainda mais sobre a tecnologia e saber a melhor maneira de combiná-la com a estratégia do seu negócio, converse com um especialista da Oncase.Esperamos que continue acompanhando mais novidades sobre tecnologia aplicada ao mercado no nosso blog. Até a próxima!

Henrique Tavares
Henrique Tavares

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