Também conhecida como a 4º Revolução Industrial, a Indústria 4.0 é um fenômeno que impacta diretamente as organizações e a forma como conduzem seus negócios. A partir da automação de diversas etapas produtivas, as empresas buscam maior eficiência e melhor uso dos recursos disponíveis, reduzindo desperdícios e falhas nos fluxos de produção.
Entretanto, muitas instituições enfrentam desafios na implementação de projetos que fomentem a Indústria 4.0, o que dificulta o acesso a recursos necessários e informação. Nesse momento, as organizações buscam alternativas que promovam celeridade no processo de transformação digital. É caso da sua empresa?
Nesse contexto, a tecnologia de Process Mining surge como uma solução para obtenção de conhecimento por meio de dados de produção para implementação de projetos que contribuam para a eficiência operacional, aproximando a empresa da Indústria 4.0.
Quer saber mais? Nesse artigo você vai entender como a tecnologia de Process Mining colabora com a Indústria 4.0!
Desafios da Indústria 4.0
O desenvolvimento da Indústria 4.0 implica no investimento para aquisição de equipamentos, adaptação de fluxos produtivos, remanejamento e treinamento de pessoal, criação de novos cargos e equipes e fomento de novas competências.
A transformação digital dos processos produtivos gera o armazenamento de um grande volume de dados, o chamado Big Data. Nesse momento surge mais um desafio: a implementação de soluções em software que possam atender as novas necessidades da gestão. Para a Indústria 4.0, além de obter maior eficiência e qualidade nos fluxos de produção, é preciso também obter informações claras e ágeis para a tomada de decisão.
Como soluções em software colaboram com a Indústria 4.0?
Quando se pensa em Indústria 4.0, logo vêm à mente máquinas de automação. Muito mais do que isso, a revolução trouxe às indústrias tecnologias de computação mais eficientes, que colaboram com a otimização do processo produtivo a partir da obtenção de informação de forma ágil e efetiva.
Robótica avançada, sistemas de conexão, Internet das Coisas e sensores conectados permitem uma conversação entre as máquinas, gerando dados que, a partir de uma tecnologia de análise, gera informação para a gestão do processo. São exemplos de tecnologias usadas na Indústria 4.0 que contribuem para a eficiência operacional dos processos:
- Inteligência Artificial: análises avançadas e interpretação de eventos, tendências e comportamento de sistemas e fluxos
- Big Data: extração de informações úteis para resolução de problemas de negócios a partir de conjunto de dados gerados pelos diversos sistemas interligados em todo o processo produtivo. Esses dados costumam ser tão volumosos que o software tradicional de processamento de dados não consegue gerenciar.
- Internet das Coisas: conexão entre objetos com capacidade de comunicação entre si e possibilidade de monitoramento remoto
- Process Mining: mapeamento automático do processo produtivo a partir da extração de dados dos diversos sistemas, apontando ineficiências a partir do monitoramento da sua conformidade com os modelos definidos.
Qual a relação entre Process Mining e Indústria 4.0?
O Process Mining, ou mineração de processos, é uma evolução desse conceito muito utilizado recentemente na indústria. Essa característica é essencial para as organizações, visto que seu objetivo é ir além da identificação e analise do negócio, como possibilitar às organizações uma melhor compreensão de seus processos produtivos, descobrindo como acontecem na realidade.
A ideia é que o gestor possa utilizar de recursos tecnológicas específicos para explorar essas informações e determinar regras, padrões ou sequências que apontem problemas de operação ou oportunidades de otimização.
Para isso, é necessário realizar a integração com o sistema de informação, permitindo que as instituições realizarem o mapeamento automático dos processos, verificação de conformidade e melhoria contínua, trazendo soluções mais ágeis para os desafios da indústria 4.0.
Um dos principais diferenciais de Process Mining é a agilidade e transparência que esta tecnologia gera nos processos da organização. Toda a subjetividade em mapeamentos amostrais e consensuais com a ótica das pessoas envolvidas passam a ser mensuradas de modo objetivo e cobrindo toda a base de dados. Process mining traz um nível surpreendente de navegação e análise fidedigna sobre como os processos realmente ocorrem na prática.
Alex Meincheim, CEO da UpFlux
Com a descoberta automática, as organizações podem identificar todos os gargalos, desperdícios e retrabalhos em um processo produtivo, assim como sua conformidade em relação a modelos previamente definidos. Ao compreender como os fluxos ocorrem na prática, a implementação de projetos de melhoria e identificação de oportunidades de automação aceleram a transformação da Indústria 4.0.
Em outras palavras, a ideia é usar as informações obtidas através das linhas de produção, não apenas para um acompanhamento dos indicadores de performance, mas sim, para transformar insights em soluções práticas e imediatas.
Veja abaixo como a plataforma UpFlux realiza o mapeamento automático a partir do uso de Process Mining:
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O uso de uma tecnologia de Process Mining gera também uma redução no tempo de projetos de melhoria em processos e antecipação dos ganhos trazidos. Sua aplicação no Ciclo DMAIC (Definir, Medir, Analisar, Melhorar e Controlar), por exemplo, reduz o tempo de projeto necessário pela metade do tradicionalmente consumido.
Saiba mais sobre como a Mineração de Processos acelera o Ciclo DMAIC em projetos de melhoria de processos Lean Six Sigma.
Saiba como implementar Process Mining em seus processos
Após rápida integração com diversos sistemas de informação da organização, como ERPs e CRMs, a ferramenta de Process Mining faz a extração dos dados e o mapeamento dos processos de forma automatizada e em tempo real, facilitando a análise dos gestores.
A UpFlux é a primeira plataforma de Process Mining do Brasil, com cases de identificação de sete dígitos de oportunidades em redução de custos e mais de R$200k em reconhecimento de custos evitados.
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