As fábricas começam a recolher grandes quantidades de dados de sensores, máquinas e outras fontes para obter informações sobre seus processos e otimizar a produção. No entanto, os dados por si só não são suficientes. É aqui que entra um componente importante: a contextualização.

O que é contextualização? 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.

Existem várias formas e níveis de maturidade para garantir a contextualização dos dados. A entrada manual do contexto de produção com integração a sistemas como ERP, planeamento ou MRP é uma das alternativas mais simples. Se quisermos um maior nível de automação, podemos enviar diretamente ao equipamento informações como ordem de fabricação, quantidade planejada ou referência a ser produzida, por exemplo. Outras informações como tipos de paragens, motivos de rejeição ou nível de conhecimento das tarefas pelos operadores também podem ser informações valiosas para transformar dados em conhecimento.

Considere este exemplo: 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?

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?

Respondendo a esta informação podíamos por exemplo concluír que um dos turnos tinha novos elementos  que não estariam devidamente formados para fazer um procedimento de setup correto e que levaria a maiores tempo de paragem. Isto podería levar à decisão de uma ação corretiva para formar estes novos elementos.

As respostas rápidas a este tipo de perguntas através dos dados contextualizados podem desta forma tornar a identificação do problema e a sua resolução muito mais simples e eficaz. No entanto, sem esta contextualização, corre-se o risco de tomar decisões com base em dados incompletos ou imprecisos, o que pode levar a erros dispendiosos e perda de produtividade.

Está pronto para transformar dados em conhecimento?

Nós podemos ajudar.

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