A chave para o potencial dos dados de produção: contextualização
Hoje em dia, as fábricas estão a começar a recolher grandes quantidades de dados provenientes de sensores, máquinas e outros sistemas com o objetivo de otimizar processos e melhorar a produção. No entanto, os dados brutos por si só não são suficientes. É aqui que entra um componente importante: a Contextualização dos Dados.
O que é Contextualização dos Dados?
A contextualização é o processo de análise de dados dentro do seu contexto de informação para obter insights e tomar decisões informadas. Na indústria, a contextualização envolve recolher dados de várias fontes, correlacioná-los e analisá-los para obter conhecimento sobre os processos de produção. Ao analisar os dados no seu contexto, as operações podem identificar padrões, tendências e anomalias que podem não ser aparentes nos dados em bruto. A contextualização permite também identificar as causas raiz dos problemas e implementar ações corretivas.
Benefícios e Como Funciona a Contextualização
A contextualização é um catalisador para transformar dados brutos em conhecimento acionável. Aqui estão algumas maneiras práticas de aplicá-la e os benefícios que pode trazer:
- Identificação de padrões e tendências: Com a análise contextual, é possível descobrir padrões nos dados que indicam oportunidades para melhorar a eficiência da produção ou prever problemas antes que eles ocorram.
- Automação e integração de dados: Sistemas como ERP, planeamento ou MRP podem ser usados para adicionar contexto de forma manual ou automática. Por exemplo, enviar ordens de fabricação, especificações de produção e informações de operadores diretamente para os equipamentos.
- Diagnóstico de anomalias: Ao correlacionar dados como tempos de paragem, tipos de rejeições e alarmes disparados, é possível identificar desvios no desempenho e agir rapidamente para corrigi-los.
- Análise de causas e decisões informadas: O acesso ao contexto detalhado facilita a análise das causas raiz dos problemas, permitindo a tomada de decisões mais precisas e eficazes, como a formação de operadores ou ajustes nos processos de produção.
Um exemplo prático de contextualização
Imagine uma situação em que uma máquina tem um tempo de inatividade maior que as outras máquinas semelhantes. Como é que a contextualização pode ajudar a achar a causa raiz?
Com a análise contextual, pode responder perguntas como:
Com essas respostas, pode concluir, por exemplo, que os operadores de um turno específico não receberam formação adequada para realizar o setup corretamente, resultando em paragens mais longas. A solução seria uma ação corretiva para treinar a equipa e reduzir os tempos de inatividade.
Sem a contextualização, as decisões podem ser baseadas em dados incompletos ou imprecisos, levando a erros dispendiosos e à redução da produtividade. Dados contextualizados, por outro lado, aceleram a resolução de problemas e tornam as operações muito mais eficazes.
Está pronto para transformar dados em conhecimento?
Na proGrow, ajudamos empresas a contextualizar os seus dados de produção para maximizar a eficiência e impulsionar resultados. Descubra como podemos ajudar a sua operação a alcançar o próximo nível!
