Sabia que, a cada minuto, uma empresa pode gerar milhares de dados no chão de fábrica? Este volume enorme de dados é usualmente identificado como a Big Data. Apesar do crescente investimento das empresas na implementação de redes de dados e sistemas de informação, as suas equipas ainda têm muitas dificuldades em rastrear e agregar todos estes dados. Perguntámos a Cristina Barros, CEO da SINMETRO, como se pode transformar dados em informação e conhecimento dentro das organizações. Neste artigo, vai compreender como “democratizar o acesso à informação e ao conhecimento nas organizações” é só o primeiro passo para obter sucesso na Indústria 4.0.

1. Que papel assume hoje a Big Data na Indústria 4.0?

Por minuto, são gerados milhares e, em algumas realidades, milhões de dados no chão de fábrica das organizações. Estes provêm de ações realizadas nos sistemas de informação, de registos manuais, de máquinas, equipamentos, sensores e muitas outras fontes de dados. 

Apesar da existência deste universo de dados, as equipas têm muita dificuldade em rastrear e agregar dados, para obter em tempo real dashboards atualizados, que permitam avaliar os desempenhos das organizações, dos processos, das equipas, das preferências dos clientes ou dos consumidores, entre outros. 

Podemos ver como o paradigma da Indústria 4.0 é hoje uma realidade instituída, pelo menos nos países desenvolvidos. As necessidades provenientes da automatização e da informatização do chão de fábrica, para incrementar a competitividade dos produtos e dos serviços e potenciar os processos de internacionalização das empresas, têm sido colmatadas a partir da promoção de diversas iniciativas europeias e de diferentes incentivos governamentais, que garantem a interconectividade, a transparência da informação, as decisões descentralizadas e a assistência técnica. 

Mas esse caminho apenas é possível quando tentamos perceber o que os dados nos dizem e nos contam, para gerar conhecimento dentro das organizações. Agregar atributos a um conjunto de informação permite-nos, assim, conferir-lhe contexto ou uma identidade. Este é o segredo da Indústria 4.0.

2. Que importância tem um diplomado em análise de dados para essas empresas? 

Diria que um diplomado em análise de dados é, para uma empresa, a garantia de que os dados adquiridos no chão de fábrica, no chão das operações, estão a ser transformados em informação e conhecimento e utilizados pelos colaboradores e pelas equipas para apoiar a decisão e a definição de novos rumos empresariais. Ao mesmo tempo, é uma garantia de que os processos se encontram otimizados. 

Este dinamismo empresarial em torno da digitalização de que falava há pouco tem promovido e democratizado a transformação de chãos de fábrica em hubs tecnológicos de recolha de dados, por meio de diversos sensores e da ligação inteligente de máquinas, e é necessário que existam profissionais dedicados à sua análise estatística correta e assertiva, mas que seja também compreendida por quem não tem formação. 

A questão da inclusão é absolutamente fundamental, porque nós temos de democratizar, de forma completa, o acesso à informação e ao conhecimento dentro das organizações. Por exemplo, um diplomado em análise de dados pode fazer uma análise extremamente elaborada, tendo por trás uma algoritmia complexa para o tratamento desta informação, mas depois os outros colaboradores, como os operadores de chão de fábrica, os supervisores ou gestores de produção, que também utilizam muita desta informação para tomarem decisões, não têm formação em matemática ou em estatística e necessitam de consultar a informação de forma simples em prol de decisões, em tempo real, sobre os processos. 

Em Portugal, as empresas estão ainda a identificar formas de responder a questões que dizem respeito à coexistência da eficiência, sustentabilidade e responsabilidade social, onde é preciso garantir, simultaneamente, a eficiência dos processos produtivos, analisar os dados provenientes de diversas fontes de informação, transformar dados em conhecimento e em valor e reduzir as emissões de GEE (Gases de Efeito de Estufa). 

Se quisermos ir mais longe, num futuro próximo, a Indústria procurará estabelecer-se como uma indústria de e para pessoas em torno da humanização da utilização da Inteligência Artificial.  

3. Decisões tomadas sem ter em conta os dados estão...

(…) A comprometer a rentabilidade económica das empresas, a qualidade industrial, a eficiência operacional, a capacidade de investigação, bem como o desenvolvimento e a entrega de produtos e serviços de exímia qualidade.  

Geralmente, as empresas que tomam decisões sem ter em conta os dados são as mesmas que ainda não digitalizaram as operações chave da sua cadeia de valor, ao nível da gestão comercial, orçamentação, gestão de projetos, engenharia, compras, produção, ensaios, metrologia e controlo da qualidade. São as que ainda gerem as operações orçamentais, projetos e produção a partir de folhas de Excel dispersas e fazem o controlo da qualidade em papel, porque não possuem no chão de fábrica uma rede de dados industrial, as que têm inúmeras ocorrências e constrangimentos com a gestão de ficheiros de CAD/CAM, as que não têm ferramentas de CRM de apoio à gestão comercial e, portanto, os registos não são 100% fiáveis. 

Isso pressupõe o desenvolvimento de soluções integradas de gestão da informação, que conjugam vários softwares, sistemas ciberfísicos (máquinas e equipamentos) e algoritmos que integram lógicas implícitas do negócio, permitindo rastrear e mapear fluxos contínuos de informação. 

O contexto Pandémico de Covid-19 é um dos exemplos mais pertinentes, onde muitas mudanças foram implementadas como forma de adaptação às oportunidades do mercado, mas muitas outras redefinições espelham sobretudo estratégias de sobrevivência das empresas face à paralisação de cadeias produtivas, que ocorreu nos meses de março, abril e maio de 2020. Significa que nem todas as empresas se encontravam no mesmo patamar, fundamentalmente quando se aborda a dimensão organizacional.  

4. Os dados estão para a tomada de decisões como...  

(…) Os processos digitais estão para a utilização da Inteligência Artificial. Ambos permitem identificar e atuar em mais níveis, trocar fluxos de informação, e aprender com grandes margens de progressão. Eles permitem-nos produzir previsões precisas, complexas e sofisticadas. Por isso, a tendência é para a substituição dos processos tradicionais estáticos por soluções escaláveis, em que os dados criam oportunidades ímpares de aprendizagem e de melhoria constantes nas empresas inteligentes. 

Por exemplo: não me interessa apenas ir buscar o dado à máquina. Eu tenho de saber que aquele dado está afeto àquela ordem de trabalho, àquela ordem de produção, àquele produto, a uma determinada hora, e por aí fora. Isto para dizer que tudo parte do contexto e dos atributos que se agregam aos dados em bruto, que têm de ser devidamente catalogados para o respetivo processo, permitindo que os algoritmos tenham a capacidade de fazer previsões cada vez mais precisas. Caso não haja uma limpeza e uma validação automática de dados, as empresas não conseguirão fazer o cálculo dos indicadores e a análise estatística de forma conveniente. 

5. Numa altura em que os dados conduzem a evolução da ciência, a formação nesta é... 

(…) Uma vantagem distintiva destes profissionais, capazes de ajudar na celeridade das respostas que têm de ser dadas aos clientes, propor soluções inovadoras e economicamente atrativas através de processos de gestão transparentes, e cujos clientes possam acompanhá-los. Ou seja, articulam-se com as caraterísticas e os fundamentos da digitalização da I4.0 e estão aptos para a nova transição da Indústria. 

Apesar de as máquinas e os sistemas conseguirem operacionalizar, automatizar e exponenciar grande parte das tarefas, estes trabalham num plano secundário de apoio da força de trabalho ou de execução de tarefas de produção de larga escala. Todas as indústrias necessitam, inevitavelmente, de pessoas, nomeadamente dos profissionais de análise de dados.

6. Na sua opinião, quais são as três profissões do futuro? 

Esta onda da transformação digital deixa também transparecer uma necessidade de se definir como irá ocorrer a interação humana com os processos produtivos em todas as indústrias. Considerando as crescentes necessidades de recursos humanos para novos postos de trabalho especializados em departamentos criativos, analíticos, analítica avançada baseada em IA, entre outros, destaco as profissões: 

• Analista de dados: um estudo feito por uma consultora americana, a Cognizant, apontou 21 empregos do futuro e no primeiro lugar surgia precisamente o “engenheiro dos dados inúteis”. Será cada vez mais necessário um engenheiro que garanta a separação dos dados importantes dos secundários e tenha capacidade para aprender com eles novos rumos empresariais.

• UX designer de voz: esta nova profissão é muito interessante. Surgirá com o crescimento da semântica e da web 3.0. Traz-nos vários desafios, entre os quais os algoritmos de reconhecimento da voz e das ações que elas encerram. Hoje já comunicamos com os sistemas da Siri e da Alexa e elas executam aquilo que lhes solicitamos. As ações comandadas com a voz deverão também ser tendência na evolução tecnológica da Indústria.

• Líder da ética empresarial: Todas as profissões do futuro convocam em si um conjunto de desafios éticos. Do lado social, nós nunca vamos deixar de ser pessoas e de agir como tal. As falácias de “os robôs vão substituir-nos” não é verdade, senão, não estávamos aqui a fazer nada. Do lado tecnológico, é necessário conjugar a ética com a responsabilidade social da forma de agir e a trabalhar dentro das organizações e para a sociedade. A tecnologia tem de estar centrada na pessoa e fazer um uso responsável do espaço individual de cada um. 

7. Uma empresa que não aposte na análise e tratamento de dados é igual… 

(…) A uma empresa que não consegue dar resposta ao seu crescimento e às exigências dos clientes. O facto de terem os dados, mas não terem os objetivos da análise estatística é a mesma coisa que não ter nada. A Big Data permite chegar ao contexto e às respostas que as empresas querem obter. Por exemplo, as especificações de produto que o cliente exige ou formas de otimizar e reduzir os custos de produção. 

Neste momento, na maior parte das indústrias há um desafio enorme que é a dificuldade em gerir os dados das diferentes máquinas, que não estão ligadas a um sistema de gestão central, geralmente intitulado de MES (Manufacturing Execution System), em certa medida por causa dos diferentes protocolos de comunicação de cada máquina. Então, apenas com um modelo de gestão operacional ágil e eficiente, onde não ocorra a formação de ilhas de informação, é possível ter uma arquitetura de dados fiável, segura e escalável, que permita gerar novo conhecimento a partir da análise da Big Data e, consequentemente, assegurar em tempo real o controlo e a monitorização das operações e de preconizar a inovação.  

As apostas em Inovação Produtiva, com investimentos em transformação digital e o desenvolvimento de projetos de I&D, são o caminho certo para dar resposta aos variados desafios técnicos e científicos associados à criação de um sistema integral e inteligente de gestão do conhecimento interno. 

8. Que mensagens deixa aos estudantes que apostam nesta oferta formativa? 

Com os investimentos das empresas na implementação de redes de dados e sistemas de informação, são necessários novos profissionais com formação em matemática para a análise e gestão das enormes bases dados, usualmente identificadas como Big Data. 

Penso que esta opção formativa permitirá ao tecido empresarial reter o talento emergente ao nível do tratamento de dados dispersos. Serão responsáveis por dar atributos aos dados, bem como por compreender e relacionar o contexto da informação. 

Em complementaridade, as ações destes profissionais, que na prática traduzem o conhecimento subentendido nos dados, auxiliarão a identificar tendências para as empresas terem impacto no seu contexto organizacional, em campos como a redução de desperdícios, de consumos energéticos e da pegada carbónica, para enumerar alguns.