segunda-feira, 3 de maio de 2021

Possibilitando uma transformação digital e analítica na fabricação

imagem: datacoresystems.com
Para aproveitar ao máximo as novas abordagens digitais na fabricação, precisa-se colocar alguns facilitadores críticos no lugar.

Neste artigo dar atenção atenção para quatro facilitadores críticos: talento, dados, tecnologia e entrega ágil. 

As empresas precisam desses facilitadores de alguma forma para cada iniciativa digital que executam, e juntas elas compõem um motor para alimentar a bem sucedida transformação de DnA de qualquer fabricante. Pensar cuidadosamente através do desenvolvimento de músculos digitais ajuda uma organização a evitar a necessidade de repetir o trabalho ou reinventar a roda, auxilia no uso eficiente dos recursos e promove a adoção de abordagens padronizadas que são mais fáceis de escalar, replicar e sustentar.

Vamos olhar para cada um por sua vez:

TALENTO

Projetos digitais e analíticos são atividades intensivas em habilidades. Os recentes avanços em software e hardware têm feito muito para melhorar a acessibilidade e a usabilidade das novas tecnologias, mas seu aplicativo de sucesso ainda exige pessoas que entendem as capacidades e limitações das abordagens digitais e que sabem como tirar o melhor das ferramentas disponíveis.

Na fabricação, os projetos digitais exigem novas capacidades — e muitas vezes novas funções — em três áreas do negócio. 

  • Eles precisam de pessoas com expertise nos produtos e processos produtivos da empresa. 
  • Eles precisam de especialistas em tecnologia com expertise em áreas como desenvolvimento de software, robótica e automação. 
  • E eles precisam de especialistas digitais que possam executar projetos ágeis ou projetar uma experiência eficaz do usuário.

Criticamente, os projetos também exigem pessoas cujas habilidades fazem a ponte entre esses diferentes grupos. 

  • Os engenheiros de dados desenvolvem sistemas de tecnologia da informação mais eficientes, como bancos de dados, processamento rápido de dados ou novas e mais confiáveis fontes de dados. 
  • Os cientistas de dados usam esses sistemas para desbloquear novos insights ou conhecimentos dos dados, desenvolvendo técnicas analíticas e algoritmos eficientes. 
  • Os tradutores enquadram os problemas de negócios de uma forma que os especialistas digitais entendem e usam seus conhecimentos de domínio para avaliar e refinar continuamente as soluções de DnA resultantes.

Com exceção das intervenções táticas, onde a maior parte dos talentos necessários pode ser fornecida pelo fornecedor externo contratado para entregar o projeto, o talento pode ser um obstáculo crítico em projetos digitais. E não será resolvido apenas pelo mercado. Com uma onda de digitalização em andamento entre as indústrias, cientistas de dados qualificados e outros especialistas técnicos estão em falta globalmente. Além disso, tornar-se muito mais eficiente nessas funções requer uma compreensão aprofundada dos processos de fabricação e de outros conhecimentos específicos da empresa, além da experiência digital e de análise.

DADOS

A maioria dos jogadores da indústria já tem a maioria dos dados de que precisam. Mas uma nova exigência importante em projetos digitais é extrair esses dados de silos em toda a organização, e juntá-los de forma unificada e acessível. Os executivos às vezes se preocupam que uma transformação digital exigirá que eles rasguem e substituam sua infraestrutura de dados existente. Muitos têm memórias desconfortáveis dos projetos de TI em larga escala do passado, que eram caros, complexos e propensos ao fracasso.

A realidade de hoje é diferente. Plataformas de dados modernas ou sistemas de integração de dados podem ser configurados como uma nova camada que fica acima dos sistemas existentes e interage de forma flexível com eles. Isso pode envolver o uso de um lago de dados, alimentado por fluxos de dados de uma variedade de fontes de tecnologia operacional (OT), como redes de sensores, sistemas de controle de processos ou outros equipamentos de automação de fabricação — ou de fontes de TI de nível superior, como sistemas de planejamento de recursos corporativos.

O processo não é totalmente plug-and-play: algumas fontes de dados podem exigir ações adicionais antes da integração. Registros históricos de manutenção ou relatórios de turno podem existir apenas no papel, por exemplo, e sensores não em rede ou analógicos podem precisar ser atualizados ou substituídos. A regra importante, que evita falhas e minimiza custos, é integrar gradualmente apenas os dados necessários para projetos de DnA em andamento.

Uma vez que as empresas entendem seus dados, elas precisam gerenciá-los. Isso requer políticas e processos de governança robustos, juntamente com uma padronização rigorosa — usando convenções de nomeação consistentes e um único "dicionário de dados" para garantir que projetos digitais futuros possam identificar os dados de que precisam.

A qualidade dos dados é um desafio significativo e muitas vezes subestimado que deve ser enfrentado no início de qualquer esforço digital. Isso exigirá processos para identificar e gerenciar dados perdidos ou errôneos. As empresas também precisam garantir que entendam as características dos dados que possuem: a frequência e o tempo das medições podem ter um impacto significativo na capacidade de um conjunto de dados representar de forma útil o processo subjacente. E em muitas aplicações industriais, erros de medição inerentes podem ser significativos, resultando em incertezas que podem ser significativamente maiores do que as melhorias típicas de desempenho de 1 a 3% desbloqueadas pelas soluções DnA.

As empresas também precisam de um processo sistemático para identificar potenciais riscos e definir ações e melhorias adequadas de mitigação. Compartilhar dados ou código de software entre unidades de negócios e funções pode ser um problema sensível. Os gerentes de unidades fabris podem ser cautelosos em revelar o verdadeiro desempenho de suas operações, por exemplo, e os líderes empresariais podem temer a exposição de informações comercialmente confidenciais. Garantir processos adequados de cibersegurança e controle de acesso desde o início de uma transformação digital pode aliviar esses medos.

TECNOLOGIA

Incentivado pelos vigorosos esforços de marketing de fornecedores e start-ups, é comum que as empresas tenham uma perspectiva de tecnologia quando pensam em transformação digital. Eles devem evitar esse erro. Na prática, qualquer uma das várias ferramentas digitais, tecnologias ou plataformas analíticas pode ser aplicada a um determinado problema. O sucesso depende mais da capacidade da organização de definir o problema claramente, acessar os dados apropriados e integrar a solução em suas operações mais amplas.

Novas abordagens digitais nem sempre requerem atualizações tecnológicas significativas. Os controladores existentes e as estratégias de controle em locais de fabricação podem muitas vezes ser ajustados ou reconfigurados para fornecer valor adicional, usando insights de sistemas de aprendizagem de máquina ou técnicas relacionadas.

Mais significativo do que as capacidades das ferramentas digitais individuais é a capacidade de uma organização de apoiar seu uso. Isso está se tornando especialmente importante com o uso crescente de bibliotecas de código aberto. As empresas devem ter muito cuidado ao gerenciar a versão, já que o mundo de código aberto está continuamente lançando novas atualizações que podem tornar as funções existentes obsoletas.

Uma proliferação de abordagens aumenta os requisitos para treinamento, manutenção e backup técnico do usuário. Também pode tornar mais difícil compartilhar abordagens bem-sucedidas em todo o negócio. Como resultado, as empresas devem tentar padronizar sempre que possível, selecionando tecnologias apropriadas em domínios como análise de dados ou machine learning depois de avaliar os candidatos em uma série de casos de uso.

As ferramentas escolhidas devem refletir o ambiente de trabalho mais amplo da organização. Se a empresa usa aplicativos de negócios em geral, como planilhas e serviços de mensagens, de um determinado fornecedor, novos aplicativos digitais geralmente são melhor construídos nas mesmas plataformas. De fato, a distância entre a TI empresarial e a OT está diminuindo em muitos ambientes industriais. As empresas podem usar sensores em rede wi-fi para a coleta de dados não críticos, por exemplo, ou dados de processo e desempenho de acesso usando telefones celulares e tablets.

A padronização não deve impedir as empresas de melhorar as tecnologias que usam. O espaço digital é rápido, com novas soluções surgindo o tempo todo. Como as equipes de linha de frente não têm tempo para continuar digitalizando o mercado, é útil estabelecer um grupo corporativo responsável por identificar e avaliar tecnologias promissoras. Ou construir um ecossistema de relações colaborativas com um grupo seleto de provedores de tecnologia.

ENTREGA ÁGIL DO PROJETO

Os projetos digitais são diferentes de outros esforços de engenharia na fabricação. A maioria das organizações digitais abandonaram a metodologia tradicional de engenharia de cachoeiras, com ênfase em especificações formais e revisões rígidas de palco. Em vez disso, adotam a metodologia ágil, na qual o trabalho de desenvolvimento ocorre iterativamente em sprints curtos, com ênfase em testes e refinamentos precoces e contínuos do mundo real.

À primeira vista, essa abordagem rápida e frouxa para a entrega do projeto pode ser desafiadora para as equipes acostumadas a uma cadência mais lenta e cautelosa. Uma segunda olhada pode ser mais reconfortante. Na prática, a entrega ágil tem muito em comum com o ciclo incremental de melhoria contínua seguido por todas as empresas que levaram a fabricação enxuta a sério. 

Mas mesmo as empresas com um forte pedigree lean precisarão adotar novas estruturas organizacionais e novas formas de trabalhar para acomodar métodos ágeis. Eles precisarão reunir equipes multifuncionais que incluem representantes de operações e TI, trabalhando ao lado de cientistas de dados ou outros especialistas digitais. E eles precisarão se adaptar ao ritmo ágil de sprints de desenvolvimento rápido, prototipagem frequente e testes e refinamento contínuos. Assim, as transformações em larga escala geralmente se beneficiam de um escritório dedicado de gerenciamento de projetos para acompanhar o progresso e o sucesso de iniciativas individuais e garantir que as práticas recomendadas emergentes sejam compartilhadas em toda a organização.

A digitalização em escala requer a infraestrutura correta. A boa notícia para os players da manufatura é que eles já têm muitos dos fundamentos em vigor, incluindo uma força de trabalho tecnicamente capaz, equipamentos instrumentados e uma cultura de melhoria contínua. A partir dessas fundações, as empresas podem garantir os talentos, dados, tecnologia e recursos ágeis de entrega de projetos que precisam para apoiar suas ambições digitais.

Fonte: Milan Korbel, Stuart Sim, Ken Somers e Joris van Niel, www.mckinsey.com, April 2021.

AQC Otimizando Processos


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