A transformação digital vem provocando mudanças estruturais na forma como as indústrias, a do plástico entre elas, passaram a conduzir seus processos produtivos.

Sensores conectados, sistemas de automação, plataformas analíticas e inteligência artificial permitem acompanhar variáveis em tempo real, identificar desvios operacionais e antecipar problemas antes que impactem a produção.

Mas há o risco de esses recursos não conseguirem alcançar todo seu potencial se não houver a correta integração com a gestão humana no chão de fábrica.

A “mudança silenciosa”

Antes da popularização das novas tecnologias nas linhas de produção, as decisões eram tomadas com base na experiência e intuição dos profissionais. Anos de vivência no chão de fábrica permitiam aos gestores identificar padrões, antecipar falhas e conduzir operações a partir da observação prática.

A transformação digital passou a demandar maior integração entre análise de dados e a experiência humana, provocando, nas palavras do advisor de performance industrial Diego Vieira Nunes, uma “mudança silenciosa”.

“O gestor industrial não deixa de usar sua experiência, mas passa a ampliá-la com evidências. O que muda é que decisões críticas deixam de depender apenas da percepção individual e passam a ser sustentadas por dados confiáveis”, afirma.

Empresas que conseguem integrar dados à rotina de gestão observam resultados concretos:

  • Redução de paradas não planejadas;
  • Maior previsibilidade produtiva;
  • Melhoria na qualidade; e
  • Respostas mais rápidas às mudanças do mercado.

Apesar dos incontáveis benefícios da digitalização e automação de uma linha de produção, muitas empresas ainda enfrentam dificuldades para transformar o volume de informação em decisões práticas.

Dados na indústria de plásticos

Nunes organiza os dados estratégicos em três camadas:

Chão de fábrica: dados de sensores de temperatura, vibração, consumo energético, pressão e outros (chamados de variáveis indicativas), capturados em tempo real.

Sistema de gestão: dados de produção, qualidade, consumo de insumos e de matéria-prima.

Processo: dados de parametrização, de receita, set points e variáveis críticas de cada operação.

“Quando você junta essas três camadas, é possível ter rapidamente informações que podem ajudar a antecipar falhas de equipamento, controle preditivo e reduzir perdas de variação de qualidade”, diz.

O erro mais comum cometido por muitas empresas, segundo o especialista, é acreditar que dashboards resolvem o problema.

“Informação visualizada não significa decisão melhor. O valor surge quando o dado chega ao gestor com contexto, prioridade e impacto claro no negócio.”

Neste aspecto, a Inteligência Artificial se transforma em um importante aliados dos gestores industriais.

Ela junta os dados das três camadas e consegue trazer para o gestor qual o melhor parâmetro para determinado tipo de matéria-prima e produto, permitindo ajustar a receita para que se obtenha um melhor rendimento ou um melhor output.

Nunes, que tem formação executiva em Gestão Empresarial pela Fundação Getúlio Vargas, pós-graduação em Gestão de Projetos e Processos e graduação em Engenharia de Controle e Automação, cita outro benefício da Inteligência Artificial na gestão do chão de fábrica: o volume e velocidade com que a IA consegue captar e processar os dados, cruzar centenas de variáveis simultaneamente e identificar correlações.

Transformação digital demanda mudança cultural

Para o especialista, a maior barreira da transição não é tecnológica, mas cultural. “Muitas organizações investiram em digitalização, mas ainda mantêm processos decisórios baseados em hierarquia ou hábito”.

Um dos obstáculos é que maturidade em dados exige mudança de mentalidade, porque traz transparência e desafia modelos tradicionais de poder dentro das empresas.

Assim, deixar a cultura organizacional mais amigável à digitalização costuma ser um dos grandes desafios das lideranças.

“Um ponto que a gente sempre comenta quando vai implementar uma tecnologia é que ela não veio para substituir totalmente a parte humana; veio para deixar o trabalho humano mais coerente e focado em algo que agrega valor”, reforça.

Um dos meios para que isso aconteça é demonstrar que processos manuais, como coletar informações no chão de fábrica e digitá-los em uma planilha, podem ser feitos de forma automática.

Alguns modelos de IA, por sua vez, podem predizer ou inferir tipos de informações que chegam para o tomador de decisão já recomendando o que é necessário para melhorar o resultado.

“Desse modo, eu paro aquela abordagem antiga de encontrar a causa raiz do problema e começo a olhar para o lado de encontrar parâmetros ideais para que eu não chegue a ter um problema. Esse é o formato novo.”

Para que esse processo funcione, é essencial o engajamento da liderança no sentido de fazer com que a cultura organizacional esteja voltada para melhoria dos processos.

“Os líderes precisam ter uma gestão forte de mudança no período de digitalização”, orienta Nunes.

Como iniciar a integração entre gestores e dados?

Hoje, no Brasil, empresas encontram-se em diferentes estágios de maturidade digital.

Há desde indústrias de grande porte, com setores automatizados e maior capacidade de trabalhar com dados, até as de médio porte, iniciantes na análise de dados, e, por fim, as pequenas, que ainda vivem uma realidade de coleta e análise analógica.

Para essas, Nunes recomenda, primeiro, conectar, depois estabilizar e, em seguida, otimizar o processo.

Conectar: Integrar dados manuais com os que eventualmente estão em algum banco de dados, às vezes em diferentes departamentos.

Estabilizar: Subir os processos que estão em planilhas e papéis para um banco de dados, fazendo a junção de todos esses dados em uma única inteligência que vai conseguir cruzar as informações em tempo real.

“Na primeira etapa, eu começo a enxergar de fato meus dados e o meu processo. Na segunda, vou entender e ajustar a variabilidade do processo”.

Otimizar: Encontrar a melhor parametrização de processo para que se obtenha o melhor output, seja rendimento, melhoria de qualidade ou eficiência energética.

Pela sua experiência, Nunes verifica que as indústrias de pequeno e médio porte estão, de certa forma, com dados ilhados. Isso faz com que elas tenham um intervalo muito grande na tomada de decisão e sejam menos competitivas.

“A gente fala que o mundo está na indústria 4.0, mas o que se vê são muitas empresas, principalmente no Brasil e em algumas regiões, que ainda estão caminhando do 3.0 para a automatização. Estamos um pouco lentos em relação a seguir para o próximo patamar”, conclui.

Como anda sua gestão de chão de fábrica? Sua indústria já alia experiência humana com a tecnologia?