💡 Por Dentro dos Dados: O que Aprendemos com Quem Já Está na Jornada Digital
🔍 Como algumas plantas economizaram milhões só organizando melhor seus dados? Nesta edição da Eficiência 4.0, analiso casos públicos de empresas que geraram ganhos reais com iniciativas simples de visualização e contextualização de dados operacionais. Sem promessas mirabolantes. Só dados bem usados no lugar certo. Se você trabalha com operação, manutenção ou tecnologia industrial, essa leitura pode acender uma luz importante para a próxima etapa da sua jornada de eficiência! 👇🏾 Leia, comente e compartilhe com quem também acredita no poder dos dados bem aplicados!
PIMSDADOS OPERACIONAISCASES DE SUCESSOKPIS
Rafael Silva
8/13/20252 min read
💡 Por Dentro dos Dados: O que Aprendemos com Quem Já Está na Jornada Digital
Enquanto muitas indústrias ainda tentam decifrar por onde começar sua jornada digital, outras já colheram aprendizados valiosos ao longo do caminho. Analisar o que essas empresas fizeram, e, principalmente, o que evitaram, pode ser um atalho estratégico para quem busca evoluir o uso de dados operacionais.
Nesta edição da Eficiência 4.0, compartilho três exemplos públicos de empresas industriais que usaram dados como alavanca para eficiência, padronização e melhoria contínua. Nenhuma delas começou com IA ou Machine Learning. O ponto comum foi outro: domínio e visibilidade dos dados operacionais.
🧪 Caso 1: 80% de redução no COPQ com análise proativa de dados
Uma indústria química global utilizou o data historian como pilar de um sistema de monitoramento de qualidade em tempo real. Com dashboards visuais e correlações automáticas de desvios, a planta conseguiu reduzir em 80% o COPQ (Cost of Poor Quality), ou seja, os custos relacionados a retrabalhos, refugos e perdas por não conformidade.
Por que isso importa? O COPQ é uma métrica silenciosa, mas que corrói margens. Quando dados de processo e qualidade são analisados em conjunto, os desvios deixam de ser detectados “no final da linha” e passam a ser evitados na origem. E isso muda tudo.
🍺 Caso 2: Como uma cervejaria otimizou o tempo de troca de produto
Uma multinacional do setor de bebidas identificou que as trocas de produto (SMPs) estavam impactando o OEE mais do que se esperava. Através de análises históricas no PIMS, a equipe padronizou os tempos ideais por tipo de troca e implementou alertas operacionais para reduzir variações.
O resultado? Redução de 13% no tempo médio de setup, além de um aumento expressivo na previsibilidade das linhas. E tudo isso sem trocar sensores ou PLCs, apenas usando melhor os dados já disponíveis.
🛢️ Caso 3: Refinaria detecta gargalo com análise combinada de dados de produção e energia
Uma refinaria de médio porte sofria com variações inexplicadas no consumo de energia. Ao integrar dados de processo, produção e consumo em uma única visualização, a equipe descobriu que pequenas instabilidades em um trocador de calor estavam forçando compensações energéticas em outros sistemas.
Impacto? Ações simples de controle resultaram em economia de centenas de milhares de dólares/ano. O que era invisível nos relatórios de rotina, ficou evidente com a visualização correta.
🔄 O que essas empresas têm em comum?
Começaram simples, focando em problemas reais
Padronizaram fontes de dados e garantiram visibilidade
Evitaram ilusionismo tecnológico e trabalharam em cima de dados que já tinham
📌 Conclusão
A maturidade digital não começa com algoritmos. Ela começa com compreensão.
Antes de pensar em IA, Digital Twin ou predição automática, vale se perguntar: Estamos usando bem o que já temos? Estamos enxergando o básico com clareza?
Esses casos mostram que, com dados acessíveis, confiáveis e visuais, decisões melhores não só são possíveis, como inevitáveis.
💬 E você? Tem observado boas práticas no uso de dados operacionais na sua empresa? Compartilha aqui nos comentários ou me chama para trocarmos ideias. Sempre vale aprender com quem já está alguns passos à frente!