Como aplicar a análise descritiva, passo a passo

Análise descritiva: o primeiro passo para transformar dados em decisões estratégicas

Cada vez mais organizações procuram transformar dados em conhecimento útil para tomar decisões muito mais estratégicas e fundamentadas. Esta abordagem, além de melhorar os processos atuais, permite estabelecer ações futuras muito mais eficazes. No entanto, antes de olhar para onde vamos, é fundamental compreender de onde vimos. É aqui que entra em jogo a análise descritiva.

A análise descritiva é o primeiro nível das ferramentas analíticas que permite transformar dados em informação valiosa. O seu principal objetivo é entender “o que aconteceu” mediante a análise de dados históricos e atuais. Ao contrário de outros tipos de análise como o preditivo ou o prescritivo, centrados no futuro ou na tomada de decisões concretas, oferece uma visão clara e objetiva do passado, estabelecendo as bases para análises mais avançadas.

Como pode aplicá-la na sua organização? Muito simples

Implementar a análise descritiva no ambiente industrial não tem muita complicação, desde que siga uma estrutura fundamental. Na Becolve, definimos cinco passos fundamentais para tal:

1. Defina o seu objetivo

Para começar, é fundamental que estabeleça o que deseja analisar e porquê. Definir objetivos específicos ajudá-lo-á a centrar a sua análise nos dados que sejam realmente relevantes para otimizar as suas operações. Alguns exemplos são:

• Como evoluiu a taxa de defeitos na produção?
• Quais são os padrões no tempo de inatividade das máquinas?
• Que tendências mostram os níveis de inventário ou consumo de energia?

2. Recolha e prepare dados industriais

Recolha:

• Dados de sensores SCADA (temperatura, vibrações, pressão, etc.).
• Registos de maquinaria (logs de operação, tempos de inatividade).
• Informação de sistemas MES, ERP e outros (gestão de produção e recursos).

Limpeza:

• Correção de dados inconsistentes ou anómalos (por exemplo, temperaturas impossíveis).
• Sincronização da informação proveniente de múltiplas fontes.

Transformação:

• Consolidação de dados temporais, como converter registos por segundo em médias horárias ou diárias.
• Categorização de variáveis (tipo de produto, turno, linha de produção).

3. Explore os dados industriais

Realize uma análise exploratória para identificar tendências e desvios, como:

• Tempos de ciclo: identifique desvios na produção padrão.
• Desempenho de máquinas: compare tempos operacionais e de inatividade.

Use gráficos específicos:

• Diagramas de controlo para qualidade (SPC).
• Histogramas para analisar a distribuição de defeitos.
• Séries de tempo para monitorizar variáveis críticas, como temperatura ou consumo energético.

4. Gere métricas fundamentais industriais

Transforme os dados em indicadores acionáveis que reflitam o desempenho real das suas operações:

Indicadores de desempenho (KPIs):

• OEE (Eficiência Geral dos Equipamentos): disponibilidade, desempenho e qualidade.
• MTBF (Tempo Médio Entre Falhas): ajuda a entender a fiabilidade das máquinas.
• MTTR (Tempo Médio de Reparação): indica a eficiência das reparações.

Tendências de qualidade:

• Taxas de defeitos por lote, turno ou linha de produção.
• Percentagem de produtos não conformes.

Eficiência operacional:

• Consumo energético por unidade produzida.
• Custos por hora de operação.

5. Interprete e comunique os resultados

Por último, além de entregar os dados por si só, deve interpretá-los e apresentá-los de maneira clara para que apoiem uma futura tomada de decisões rápidas e eficazes.

Análise focada na tomada de decisões:

• Identifique áreas críticas que necessitam de ajustes, como linhas com altas taxas de defeitos.
• Detete padrões sazonais ou picos no uso de maquinaria.

Visualizações específicas:

• Dashboards para monitorização em tempo real de sensores e KPIs.
• Gráficos de Pareto para priorizar problemas.
• Mapas de calor para identificar gargalos no processo.

Finalmente, resuma as conclusões num relatório claro e traduza-as em ações concretas, como manutenção preventiva ou ajustes de linha.

Seguindo estes passos, poderá implementar uma das ferramentas mais importantes para definir ações estratégicas baseadas em dados. Ao proporcionar uma visão clara do passado e do presente, a análise avançada torna-se o ponto de partida para análises mais avançadas que otimizem os processos e a tomada de decisões.

Com o auge das tecnologias emergentes de gestão de dados, o impacto desta disciplina continua a crescer, tornando-se progressivamente num recurso indispensável para qualquer organização que aspire a manter-se competitiva.