{"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_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 de dados 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":"

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