{"id":35631,"date":"2025-04-14T09:30:15","date_gmt":"2025-04-14T01:30:15","guid":{"rendered":"https:\/\/incit.org\/?p=35631"},"modified":"2025-04-21T14:25:49","modified_gmt":"2025-04-21T06:25:49","slug":"data-driven-or-data-delayed-how-manufacturers-can-leverage-advanced-analytics-to-unlock-data-driven-insights","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/incit.org\/pt\/thought-leadership\/data-driven-or-data-delayed-how-manufacturers-can-leverage-advanced-analytics-to-unlock-data-driven-insights\/","title":{"rendered":"Orientado por dados ou com atraso? Como os fabricantes podem aproveitar an\u00e1lises avan\u00e7adas para obter insights baseados em dados."},"content":{"rendered":"

O mundo est\u00e1 sobrecarregado de dados e os fabricantes est\u00e3o se esfor\u00e7ando ao m\u00e1ximo para navegar por ele. No entanto, de acordo com uma pesquisa da Forrester, impressionantes 98% dos fabricantes est\u00e3o tendo dificuldades para usar seus dados. Voc\u00ea concorda porque isso se aplica \u00e0 sua experi\u00eancia? Voc\u00ea n\u00e3o est\u00e1 sozinho \u2013 a quantidade de dados que os l\u00edderes precisam gerenciar est\u00e1 aumentando a um ritmo alarmante. quase 50 por cento dos entrevistados<\/a> Dizendo que seus dados dobraram e que esperam triplicar nos pr\u00f3ximos cinco anos, at\u00e9 2030. Mas o problema n\u00e3o \u00e9 apenas o excesso de dados, \u00e9 a falta de an\u00e1lises eficazes.<\/p>\n

Na ind\u00fastria, os dados n\u00e3o s\u00e3o apenas um recurso \u2014 s\u00e3o o catalisador para desbloquear produtividade e lucratividade sem precedentes. A McKinsey and Co. afirma o poder transformador da an\u00e1lise de dados no setor. Anteriormente, os fabricantes estavam atrasados em termos de recursos de TI, mas a utiliza\u00e7\u00e3o de an\u00e1lises avan\u00e7adas permite que eles coloquem seus dados em pr\u00e1tica, como aprimorar seus processos, desde a obten\u00e7\u00e3o de mat\u00e9rias-primas at\u00e9 a venda de seus produtos acabados.<\/p>\n

A an\u00e1lise avan\u00e7ada tamb\u00e9m ajuda os fabricantes a resolver problemas antes ocultos, como gargalos ocultos ou linhas de produ\u00e7\u00e3o n\u00e3o lucrativas, mas, igualmente importante, a an\u00e1lise permite que os l\u00edderes de fabrica\u00e7\u00e3o aproveitem insights em tempo real para tomar decis\u00f5es baseadas em fatos e impulsionar a transforma\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

An\u00e1lises abaixo do padr\u00e3o prejudicam as opera\u00e7\u00f5es de manufatura, levam a tomadas de decis\u00e3o inadequadas e sufocam a inova\u00e7\u00e3o por n\u00e3o abordarem desafios cr\u00edticos de dados. Um estudo da Deloitte destaca quase 70 por cento dos fabricantes<\/a> identificar quest\u00f5es como qualidade de dados, contextualiza\u00e7\u00e3o e valida\u00e7\u00e3o como os principais obst\u00e1culos \u00e0 implementa\u00e7\u00e3o da IA, mas an\u00e1lises robustas s\u00e3o essenciais para superar esses obst\u00e1culos.<\/p>\n

Compreendendo os principais desafios de an\u00e1lise de manufatura da atualidade<\/h2>\n

A \u00faltima vez que a ind\u00fastria manufatureira experimentou mudan\u00e7as t\u00e3o significativas foi com a introdu\u00e7\u00e3o da automa\u00e7\u00e3o em meados do s\u00e9culo XX, que revolucionou efetivamente a produ\u00e7\u00e3o e a ind\u00fastria como um todo. Hoje, a an\u00e1lise de dados est\u00e1 na vanguarda de outra revolu\u00e7\u00e3o, detendo o poder de transformar dados avassaladores em insights acion\u00e1veis, transformando o setor manufatureiro desde o ch\u00e3o de f\u00e1brica. Infelizmente, a quantidade de dados na ind\u00fastria manufatureira est\u00e1 se expandindo em um ritmo acelerado, acelerado pela IA, e isso est\u00e1 agravando um problema j\u00e1 significativo: excesso de dados, falta de tempo ou, \u00e0s vezes, de conhecimento para analis\u00e1-los.<\/p>\n

Um relat\u00f3rio do Manufacturing Leadership Council constatou que quase tr\u00eas quartos dos fabricantes ainda dependem de planilhas (!!!) para inserir dados manualmente, enquanto outros 68% ainda as utilizam para analis\u00e1-los. H\u00e1 tamb\u00e9m o problema da confiabilidade dos dados. Para muitos, a resposta \u00e9 "n\u00e3o", com apenas 25% dos fabricantes demonstrando alta confian\u00e7a em seus dados. Al\u00e9m disso, outros desafios com dados incluem diferentes sistemas que armazenam dados (53%), dificuldade de acesso aos dados (28%) e falta de habilidades para analis\u00e1-los de forma eficaz (28%).<\/p>\n

Esses desafios n\u00e3o v\u00e3o desaparecer e destacam a necessidade cr\u00edtica que os fabricantes t\u00eam de an\u00e1lises avan\u00e7adas. Ferramentas robustas de an\u00e1lise podem operar em velocidades que nenhuma planilha ou ser humano consegue igualar, capacitando os fabricantes a otimizar a integra\u00e7\u00e3o de dados e garantir a qualidade dos dados. A Forbes relata que os dados devem ser a base do futuro da manufatura. Dados corretos, combinados com an\u00e1lises sofisticadas, permitem que fabricantes e diversas partes interessadas tomem decis\u00f5es mais informadas, garantindo que seus neg\u00f3cios n\u00e3o apenas sejam \u00e0 prova do futuro, mas tamb\u00e9m capturem oportunidades e minimizem fraquezas.<\/p>\n

Por que estrat\u00e9gias baseadas em an\u00e1lise s\u00e3o essenciais para o sucesso \u2013 seus 5 principais itens essenciais<\/h2>\n

An\u00e1lises avan\u00e7adas podem apresentar desafios e oportunidades, mas os benef\u00edcios s\u00e3o significativamente maiores quando os l\u00edderes conseguem desbloquear uma verdadeira transforma\u00e7\u00e3o em \u00e1reas essenciais das opera\u00e7\u00f5es que antes eram inimagin\u00e1veis. Isso inclui aprimorar a qualidade, aprimorar o desempenho e a produtividade, reduzir custos e otimizar as cadeias de suprimentos. Veja como os executivos podem aproveitar essas estrat\u00e9gias para enfrentar os desafios de dados:<\/p>\n

1. Abandone as planilhas e adote uma abordagem unificada e baseada em an\u00e1lise:<\/h3>\n

Planilhas desatualizadas n\u00e3o conseguem acompanhar as demandas da manufatura moderna. A an\u00e1lise de dados prospera quando h\u00e1 uma abordagem unificada aos dados. A Gartner acredita que os fabricantes devem ter uma "estrutura e um processo orquestrados para desenvolver, selecionar, atualizar e oferecer dados estruturados e n\u00e3o estruturados", mas vamos al\u00e9m, afirmando que todas as estrat\u00e9gias devem ser unificadas. A an\u00e1lise avan\u00e7ada garante que todo o trabalho seja feito a partir de uma \u00fanica fonte de verdade, eliminando silos e aprimorando todas as opera\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

2. Pare de usar processos desatualizados e invista em an\u00e1lises avan\u00e7adas e IA:<\/h3>\n

A Deloitte afirma que um pr\u00e9-requisito para a ado\u00e7\u00e3o da IA \u00e9 o acesso a dados de qualidade, e tr\u00eas quartos dos entrevistados afirmam ter feito uma mudan\u00e7a para aumentar o investimento em gest\u00e3o do ciclo de vida dos dados para apoiar sua estrat\u00e9gia de IA generativa. Plataformas anal\u00edticas tamb\u00e9m s\u00e3o essenciais, pois podem ser alavancadas por an\u00e1lises preditivas e prescritivas para descobrir padr\u00f5es, otimizar processos e antecipar desafios futuros, permitindo a tomada de decis\u00f5es orientada por dados.<\/p>\n

3. Corrija a desconfian\u00e7a nos dados e use an\u00e1lises para garantir a qualidade e a governan\u00e7a dos dados:<\/h3>\n

A pesquisa da Gartner indica que os fabricantes precisam garantir que construam uma plataforma escal\u00e1vel, processo de troca de dados baseado em valor<\/a> para desbloquear o uso de diversos dados de TI e de neg\u00f3cios para orientar decis\u00f5es empresariais. "Ao aplicar princ\u00edpios de governan\u00e7a de dados e an\u00e1lise, os CIOs podem fornecer a qualidade de dados necess\u00e1ria para permitir a troca de dados entre ecossistemas complexos."<\/p>\n

4. Acabe com o caos isolado com visibilidade orientada por an\u00e1lise:<\/h3>\n

Quando os dados s\u00e3o fragmentados em silos, o controle de qualidade, por exemplo, pode ser afetado, dificultando a execu\u00e7\u00e3o de an\u00e1lises completas e a busca pelas causas-raiz de defeitos e inefici\u00eancias. A demora na tomada de decis\u00f5es tamb\u00e9m pode ser um efeito colateral indesejado. An\u00e1lises avan\u00e7adas podem garantir que os silos de dados n\u00e3o afetem mais a efici\u00eancia operacional, transformando informa\u00e7\u00f5es desconexas em insights coesos para garantir produtos de melhor qualidade, processos otimizados e tomadas de decis\u00e3o mais r\u00e1pidas e inteligentes.<\/p>\n

5. Menos pensamento, mais automa\u00e7\u00e3o e monitoramento em tempo real:<\/h3>\n

Sensores avan\u00e7ados, ferramentas de monitoramento de m\u00e1quinas e sistemas de relat\u00f3rios automatizados permitem que os fabricantes capturem e analisem dados em tempo real, mas a an\u00e1lise de dados transforma esses dados em insights pr\u00e1ticos que otimizam processos e preveem problemas antes que eles surjam. Essa combina\u00e7\u00e3o de dados em tempo real e an\u00e1lise de dados permite que os fabricantes aumentem a efici\u00eancia, reduzam o tempo de inatividade e resolvam desafios rapidamente.<\/p>\n

Da estrat\u00e9gia \u00e0 realidade: como um cliente liberou milh\u00f5es com an\u00e1lises avan\u00e7adas<\/h2>\n

Neste mundo impulsionado por dados, a an\u00e1lise de dados pode ter efeitos transformadores, transformando estrat\u00e9gias de dados em resultados acion\u00e1veis. De acordo com a Deloitte, a Daimler Trucks Asia firmou uma parceria com a empresa para implementar uma plataforma de detec\u00e7\u00e3o proativa que analisava dados estruturados e n\u00e3o estruturados, permitindo a previs\u00e3o e a prioriza\u00e7\u00e3o de problemas de qualidade 13 meses antes. Em dois anos, essa abordagem baseada em an\u00e1lise salvou o cliente. $8 milh\u00f5es<\/a> em custos de garantia, destacando o qu\u00e3o poderosa a an\u00e1lise pode ser, garantindo que os l\u00edderes de manufatura descubram insights antes ocultos, resolvam desafios proativamente e liberem valor comercial mensur\u00e1vel.<\/p>\n

Aja agora ou fique para tr\u00e1s \u2013 por que adotar uma mentalidade baseada em an\u00e1lise \u00e9 fundamental<\/h2>\n

Com o fluxo alarmante de dados, os l\u00edderes da ind\u00fastria est\u00e3o em uma encruzilhada cr\u00edtica, que exige n\u00e3o apenas que enfrentem os desafios de frente, mas tamb\u00e9m que aproveitem essa oportunidade com o poder da an\u00e1lise de dados. A janela de a\u00e7\u00e3o est\u00e1 se estreitando, o que significa que os executivos precisam agir agora para capturar o potencial de seus dados por meio de an\u00e1lises avan\u00e7adas e se manterem competitivos. Ao implementar an\u00e1lises avan\u00e7adas, os l\u00edderes empresariais podem obter insights que permitam uma tomada de decis\u00e3o mais r\u00e1pida, impulsionando investimentos estrat\u00e9gicos, moldando pol\u00edticas e otimizando a ado\u00e7\u00e3o de tecnologias inovadoras.<\/p>\n

Ap\u00f3s a parceria com um especialista em manufatura inteligente como a INCIT, os l\u00edderes da ind\u00fastria podem utilizar solu\u00e7\u00f5es anal\u00edticas como o XIRI-Analytics ap\u00f3s uma avalia\u00e7\u00e3o de maturidade digital ou ESG pelo \u00cdndice de Prepara\u00e7\u00e3o para a Ind\u00fastria Inteligente (SIRI) ou pelo \u00cdndice de Prepara\u00e7\u00e3o para a Sustentabilidade do Consumidor (COSIRI) para descobrir novos insights baseados em dados, permitindo que as empresas de manufatura abram caminhos para a melhoria cont\u00ednua. O XIRI-Analytics capacita os fabricantes com tomada de decis\u00e3o baseada em dados, benchmarking global, cria\u00e7\u00e3o de perfis de custos e de GEE para aumentar a efici\u00eancia, a competitividade e a sustentabilidade.<\/p>\n

A plataforma gerar\u00e1 e agregar\u00e1 dados relevantes para an\u00e1lises aprofundadas, emergindo como uma ferramenta transformadora com benef\u00edcios de longo alcance para empresas e diversas partes interessadas, incluindo governos, formuladores de pol\u00edticas, empresas privadas, institui\u00e7\u00f5es financeiras e sociedades de capital. Para saber mais, visite o site Site do INCIT<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

It\u2019s a data-overloaded world and manufacturers are doing their best to navigate it. However, according to Forrester research, a staggering 98 per cent of manufacturers are struggling to make use of their data. Are you nodding your head because this rings true for your experience? You\u2019re not alone\u2013 the amount of data leaders must manage […]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":35632,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[17],"tags":[],"class_list":["post-35631","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-thought-leadership"],"acf":{"topic":"data analytics"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/incit.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35631","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/incit.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/incit.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=35631"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/incit.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35631\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":35634,"href":"https:\/\/incit.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35631\/revisions\/35634"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/35632"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/incit.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=35631"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=35631"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=35631"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}