Novo olhar sobre a Transformação Digital e o setor automotivo

ProXXIma e Anderson Aoca
27 de setembro de 2018 - 7h25

 Por Anderson Aoca (*)

Transformação Digital é um tema discutido à exaustão atualmente. São inúmeros os artigos, seminários e workshops sobre esse tema. Cada segmento da indústria brasileira tem tratado essa transformação de modo particular e a indústria automotiva não é diferente. Os ganhos e impactos desta transformação são bem conhecidos também, consultorias renomadas como BCG e McKinsey fazem estudos constantes a respeito do assunto mostrando ganhos de produtividade, flexibilidade, redução de desperdícios e lead times com percentuais respeitáveis em toda a cadeia produtiva.

Por essa razão, gostaria de tratar o tema Transformação Digital de forma mais realista neste artigo.

Todas as empresas, incluindo a automotiva, querem alcançar os ganhos levantados pelas grandes consultorias em relação à adoção da Transformação Digital, porém colocam seu foco mais no resultado final do processo de transformação do que no esforço necessário para percorrer o caminho até atingir esses resultados.

A grande questão é definir qual o caminho a ser percorrido e como percorrê-lo de forma estruturada. As tecnologias deixaram de ser apenas ferramentas para melhorar a eficiência dos processos e passaram a ser habilitadoras da transformação digital, trazendo inovação e a tão falada disrupção.

No cenário atual, uma empresa que queira se destacar e competir no mercado precisa tornar-se digital, repensando sua organização e sua cultura, redefinindo as habilidades necessárias ao seu negócio, mudando a forma como produz, como se relaciona com seus clientes, parceiros e colaboradores, ou seja, mudando sua forma de operação e reinventando seu modelo de negócios.

Para conduzir as empresas no caminho da implementação de um modelo de negócios digital nossa visão é utilizar a grande quantidade de dados disponíveis e gerados todos os dias, através de ferramentas e tecnologias que habilitam operações “data driven” como Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning para repensar os modelos operacionais ao longo de três diretrizes principais.

1. Customer Experience (Cliente 360), que tem por objetivo a melhor experiência do cliente, ou seja, trazer a melhor experiência para o cliente/usuário, sejam estes internos ou externos. Chamamos de cliente externo aquele que consome os produtos da companhia podendo ser uma pessoa física ou outra empresa. Chamamos de cliente interno todas as áreas internas da companhia que “consomem” algum serviço e/ou produto de outras áreas dentro da cadeia operacional.

2. Digital Operation, que a base da operação das empresas. Aqui pensamos na digitalização de todas as operações, fabris ou não fabris, do negócio. Digitalizar as operações significa ter as tomadas de decisão baseadas em dados de qualidade, agilidade na criação da informação decisória, flexibilidade e aderência à dinâmica mercadológica para organizar o processo produtivo e garantir que a empresa não tenha nenhum tipo de transtorno durante as variações produtivas e de demanda do mercado.

3. Business Model, é o modelo de negócio transformado. Trata-se de um modelo de negócio digital e evolutivo sempre orientando à demanda de mercado, é flexível a ponto de poder mudar a abordagem a partir da experiência do cliente, buscando novas formas de monetização do negócio através do relacionamento com todo o ecossistema.

O foco nesse artigo será o pilar de Digital Operation, tratando especificamente das operações fabris através da Indústria 4.0. Para explicar, cito os nove pilares da Indústria 4.0 para executar a transformação digital dentro das fábricas:

• Robótica avançada com aplicação de robôs autônomos e colaborativos;
• Simulação de plantas e processos;
• Integração de sistemas falando de integração vertical e horizontal;
• Internet das coisas, o famoso iOT e, no caso da indústria o iiOT (Industrial Internet of Things);
• Ciber Security, que a é a segurança que delineia tudo isso, que cerca e protege toda essa troca de informações,
• Computação em Nuvem;
• Manufatura aditiva mais conhecida como impressão 3D;
• Realidade aumentada;
• Sistemas baseados em Big Data e Analytics.

Vamos focar em um dos pilares da Indústria 4.0, o pilar Integração de sistemas.

Esse pilar trata da Integração vertical e horizontal do sistema. Quando falamos em integração vertical, devemos ter em mente a disponibilidade da informação desde o chão de fábrica até as camadas mais altas onde são tomadas as decisões de negócio, por exemplo, os ERPs (Enterprise Resource Planning) ou sistemas de BI (Business Inteligence). Já a Integração horizontal trata da integração da cadeia produtiva como um todo, não focando simplesmente na fábrica, mas na cadeia completa. Isso significa informação disponível desde o cliente externo até a sua cadeia de suprimentos, passando pelo processo fabril e sistemas smart grid para balancear o consumo de energia, alinhado à demanda do mercado, que vai ditar o ritmo de adequação da cadeia produtiva. O objetivo final é: a cadeia produtiva ser orientada à demanda de mercado adequando o ritmo trabalho de todos os seus componentes conforme necessário.

Por exemplo, havendo um aumento de demanda do mercado, adequa-se o ritmo da cadeia produtiva para atender a essa demanda. O mesmo ocorre, no sentido inverso, se houver redução da demanda de mercado.

Podemos dizer que o pilar de integração de sistemas é um dos mais importantes dentro do conceito de indústria 4.0, pois é através dele que os dados coletados no chão de fábrica podem ser transformados em informação e trafegados até as camadas mais altas dos sistemas corporativos permitindo que o negócio seja transformado.

Apesar da indústria automotiva ter um nível de automação de sistemas altíssimo, percebemos que um dos maiores gaps está exatamente no pilar de integração. O volume de dados gerados no chão de fábrica é enorme e o volume de informação gerada a partir destes dados é ainda maior. Porém o nível de integração é muitas vezes baixo. Se olharmos para as camadas de controle de processos e monitoramento e supervisão, por exemplo, vemos gaps importantes como falta de gerenciamento de eventos e alarmes, ausência de histórico de falhas, carência de ferramentas robustas para análise de causas raiz de paradas ou eventos indesejáveis como, por exemplo, incongruências físico-lógicas. Uma incongruência físico-lógica acontece quando a informação do sistema lógico não representa a realidade física de uma linha, podendo causar paradas, atrasos, erros de sequenciamento e outros problemas maiores dentro da linha produtiva.

A Transformação Digital através da Indústria 4.0 caminha no sentido da descentralização do controle, exigindo sistemas capazes de tomar decisões ou fornecer informações precisas em camadas cada vez mais próximas do chão de fábrica, por exemplo, na camada de controle de processos ou mesmo na camada de instrumentação e coleta de dados, para que os operadores possam tomar decisões rápidas e assertivas ou, através da aplicação de Machine Learning e Inteligência Artificial, permitir que o próprio sistema tome a decisão.

Nesse conceito de descentralização é essencial o compartilhamento de informações entre os vários sistemas, utilizando o que chamamos de Digital Integration, permitindo também a descentralização das análises de dados, enriquecendo os sistemas de camadas mais baixas, já citados anteriormente, com ferramentas de análises mais apuradas, rápidas e precisas.

Mas antes de aplicarmos tecnologias mais avançadas ou direcionar estudos para outros pilares da indústria 4.0 devemos avaliar os sistemas atuais com foco no tratamento de dados e integração, pois ganhos substanciais virão dessa análise. Uma informação errada ou de má qualidade é muito pior do que a falta de informação. É preciso olhar o chão de fábrica de forma diferente, pois existe muita tecnologia aplicada, mas nem sempre utilizada em toda a sua capacidade. Trocar a tecnologia pode não ser a única solução. O principal gap encontrado nas indústrias, e a indústria automotiva não é exceção, ainda continua sendo a integração dos sistemas e a geração de informação de forma clara e precisa para a tomada de decisões e ações de forma ágil e assertiva. Antes de atacar todos os pilares da indústria 4.0 precisamos pensar primeiramente nesse pilar. Concorda?

*por Anderson Aoca, Arquiteto de Soluções da Engineering do Brasil – subsidiária da multinacional italiana fornecedora de soluções e serviços de TI. Mais informações em br.engineering

(*) Anderson Aoca é Arquiteto de Soluções da Engineering do Brasil