Em mais de 20 anos atuando na área industrial, o maior problema que enfrentei nunca foi o uso da tecnologia em si. O maior desafio sempre foi a confiança! Parece estranho usar a palavra confiança, mas é isso mesmo: CONFIANÇA, ou TRUST se preferir.

Focado em trazer os melhores resultados para meus clientes, sempre estive empenhado em aprender novas tecnologias da minha área e busquei me especializar cada vez mais para aplicá-las de forma prática aos diversos processos industriais em que tive a oportunidade de trabalhar. É fato que isso é uma base importantíssima para o crescimento de um profissional inovador, mas nada supera a confiança!

O que isso quer dizer? A resposta é simples. Não se pode controlar, analisar, modelar ou tomar decisões sem que os dados medidos no chão de fábrica sejam realmente confiáveis.

Outro exemplo aplicado no contexto da indústria são operadores e mantenedores que recebem uma nova solução tecnológica e passam a incorporá-la em seu trabalho sem que antes tenham sido envolvidos no projeto. Sem este envolvimento, não há confiança, sem isto, o resultado certamente é comprometido. Em um próximo post falarei sobre sustentabilidade de soluções tecnológicas e este exemplo será crucial para fundamentá-lo.

Em tempos de IoT, Industry 4.0, Cloud, Machine Learning, Plataformas Digitais entre outros temas muito abordados na atual Revolução Industrial, temos que estar preparados para este grande problema que ainda não está sendo tratado efetivamente pelas indústrias.

Assim como a Internet está passando por uma transformação gigantesca com o uso do Blockchain, permitindo que as transações passem a ser confiáveis, o ambiente industrial precisa se preparar para a quarta onda. Temos que nos preocupar com a confiança dos dados industriais, ou seja, com a integridade dos dados.

É ineficaz coletar dados e enviá-los para a nuvem em uma solução de big data para analytics, se estes estiverem com algum erro. Na verdade, é muito pior do que isso! Trabalhar com dados não confiáveis nos traz mais problemas do que soluções e podem, por exemplo, nos levar a uma tomada de decisão que não faça sentido para o negócio.

Algumas vezes em minha carreira me deparei com essa situação. Trabalhei em soluções para algum problema de processo onde previamente era informado que eu poderia confiar nos dados. No entanto, após trabalhar em análises e modelos, percebia que as coisas não convergiam e logo entendia que a raiz do problema era os dados. Estou falando de outliers, erros de medição, sinais com ruídos, variáveis congeladas ou fora de limites, instrumentos não calibrados, variáveis coletadas ou armazenadas de forma errada… Enfim, tudo aquilo que deveria estar confiável/íntegro, na verdade não estava.

Isso não ocorreu comigo em uma única Indústria. Praticamente todas pelas quais eu passei apresentaram problemas similares, e olha que não foram poucas! Se pararmos para pensar, isso ocorre constantemente. Ao invés das indústrias solucionarem, preferem implementar soluções de machine learning antes mesmo de garantir a confiabilidade de seus dados. Daí, entendemos um dos motivos pelos quais as soluções de Indústria 4.0 enfrentam grandes desafios para serem implementadas e porque é difícil sustentá-las.

Quando falamos de soluções de análise avançada de dados e tomada de decisão em indústrias, a fase de entendimento do negócio e tratamento dos dados deve ser a maior em termos de tempo e dedicação. A modelagem estatística ou com machine learning é mero coroamento de uma etapa preparatória bem-feita em termos de processos e integridade dos dados.

Aqui na TAGNA somos #DataFreaks! Conhecer o negócio do cliente e saber como tratar a questão da integridade dos dados, que será a base dos modelos avançados e tomadas de decisões, é crucial para o sucesso de nossos projetos de analytics. Nosso modelo de trabalho é, de forma consciente e responsável, construir junto ao cliente o alicerce da solução (dados confiáveis) e permitir que os resultados sejam reais e sustentáveis. Para isso, contamos com especialistas multidisciplinares, nossa plataforma digital e aplicação de metodologias ágeis no desenvolvimento. Tratamos as questões relacionadas com sustentabilidade da solução a partir da CONFIANÇA nos dados e processos bem desenhados.

Artigo: original publicado no linkedin

 

Palavras-chave: ,
Data da publicação: 25 setembro, 2019 Autor: