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.

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O que é Contextualização dos Dados?

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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.

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Benefícios e Como Funciona a Contextualização

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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:

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1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.

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Um exemplo prático de contextualização

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‍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?

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Com a análise contextual, pode responder perguntas como:

• Quando aconteceram as paragens?
• Quando começaram?
• Qual é a diferença de tempo de paragem para as outras máquinas?
• Quais são os produtos que produziu?
• Quem poderá saber o que aconteceu?
• Que tipo de paragens foram reportadas?
• Que alarmes dispararam nessa altura?

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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.

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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.

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