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Business Intelligence (BI) versus MES (Manufacturing Execution System): o que usar na Indústria 4.0?

Rodney Repullo (*)

A Indústria 4.0 (IND4.0) vem sendo considerada uma prioridade para muitas pequenas e médias indústrias diante da precária economia global de 2020 e da necessidade de adequação de seus processos operacionais e de negócios diante convulsão imposta pela pandemia da Covid-19.

Uma das principais vantagens competitivas da IND4.0 é possibilitar promover alterações e ajustes rápidos, eliminando as suposições na tomada de decisões usando dados precisos da produção. Para isso, é vital utilizar um sistema MES (Manufacturing Execution System) que concentre, organize e distribua as informações da manufatura de modo guiar as ações que visem melhorar a produtividade, a qualidade e a disponibilidade.

No entanto, temos visto que algumas indústrias recorrendo às plataformas de Business Intelligence (BI) como espinha dorsal de seu ingresso na Indústria 4.0. Superficialmente, isso faz sentido porque as plataformas de BI são projetadas para analisar dados, o que é definitivamente algo que os fabricantes estão procurando em seu projeto rumo à IND4.0. No entanto, existem vários problemas com essa abordagem e podemos listar as principais pelas quais não se pode colocar todas as fichas apenas nas plataformas de BI quando se trata de fazer a transição para a indústria da quarta geração.

1 - Ferramentas de BI não podem mover dados com eficiência

Um problema típico ao usar ferramentas de BI para a IND4.0 é que boa parte destas plataformas não é necessariamente capaz de movimentar os dados corretamente entre uma plataforma e outra. Por exemplo, se você estiver usando um sistema de gestão ERP e tentar conectar outra aplicação diretamente ao seu banco de dados, isso simplesmente não será possível sem um trabalho significativo de desenvolvimento. Neste caso será necessário usar a API específica do seu ERP e, a menos que tenha especialistas internos para desenvolver as conexões, isso pode levar muito tempo.

Portanto, em muitos casos, perde-se qualquer benefício com sua plataforma de BI apenas porque é difícil conectar todos os seus sistemas diferentes.

2 - BI não pode fazer previsões

Uma das principais demandas da Indústria 4.0 é a utilização de dados existentes de chão de fábrica e de negócios para oferecer informações preditivas e acionáveis. Isso pode ser possível tirando um instantâneo de dados a qualquer momento e comparando-o com períodos relevantes no passado. Infelizmente, as plataformas de BI são limitadas quando se trata de usar dados para prever alterações. Elas podem ser boas na coleta de dados, mas para obter mais dados serão necessárias ferramentas analíticas mais avançadas que possuam recursos para tentar prever o que está prestes a acontecer e para visualizar os dados atuais. Portanto, para que seja possível uma solução para a Indústria 4.0 oferecer análises preditivas, manutenção preditiva ou prazos de entrega preditivos, o BI simplesmente não será suficiente.

3 - BI não pode fornecer insights para os sistemas

Digamos que tenha sido analisada a produção do mês passado, podendo inserir os resultados dessa análise no sistema CRM ou ERP. Mas, se o gestor estiver trabalhando apenas em um sistema de BI, ele estará sem sorte novamente. A maioria dos sistemas de BI é somente para leitura.

Por outro lado, a solução correta para Indústria 4.0 - neste caso o MES - deverá realmente automatizar atualizações com dados que, de outra forma, seriam capturados em uma planilha eletrônica. Por exemplo, se em uma fábrica com 10.000 SKUs (Stock Keeping Unit, em português Unidade de Manutenção de Estoque), ninguém irá atualizar - de fato - o lead time de cada item. As soluções da indústria 4.0 conseguem fazer isso, tornando sua fábrica muito mais eficiente.

4 - BI usa um tipo específico de estrutura de dados

A maioria das plataformas de BI coleta e armazena dados na mesma estrutura de dados que as informações no sistema de origem. Mas, e quando é necessário executar uma análise de mais de um tipo de fonte de dados, ou capturar o status do ERP em um momento específico para compará-lo às suas projeções? Isso é basicamente impossível nos sistemas de BI. No entanto, uma solução de Indústria 4.0 deverá alterar a estrutura dos dados salvos no sistema e, em seguida, oferecer níveis de análise que são impossíveis ao usar uma ferramenta de BI normal.

5 - Recursos limitados de aprendizado de máquina e detecção de anomalias

Os sistemas de BI podem sinalizar anomalias, é verdade, mas há uma grande limitação: é necessário definir as anomalias antecipadamente e ele não consegue entender, por si só, olhando para os dados o que é um erro e o que não é. Essencialmente, falta ao BI os recursos básicos de Machine Learning (ML). No entanto, uma solução adequada para Indústria 4.0 poderá perceber uma queda no pedido de um cliente específico - mesmo que não seja uma anomalia importante e sinalizá-la para a atenção de um gerente de contas. Obviamente, isso é de grande valor para os fabricantes: você pode ligar para o cliente e garantir que não houve erro.

MES e a integração com ERPs

Chegamos podendo acreditar, de fato, que o uso de plataformas de BI não é o melhor caminho para as empresas na Indústria 4.0, que compreende uma ampla variedade de ofertas tecnológicas: da Inteligência Artificial à Internet das Coisas Industrial (IIoT). É muito fácil para os tomadores de decisão de manufatura se desviarem da vasta gama de opções. A melhor delas é o MES (Manufacturing Execution System), que, apesar de oferecer o que BI não possui, ele não consegue nativamente se comunicar com o ERP central. Ele necessita de um barramento de integração.

Compreender essas limitações nos remete a pensar em qual solução seria a ideal para a IND4.0. O mercado oferece boas alternativas, mas devemos ter em mente que a comunicação entre elas e os sistemas legados e o ERP central é parte fundamental do processo. Considerar isso leva o gestor da indústria a considerar um conjunto de aplicações que consigam conversar entre si, realizando a movimentação de dados e produção de relatórios eficientes (o DNA do BI). Então, não devemos abandonar o BI, como pode ter dado a impressão ao longo deste artigo. O importante é saber como se beneficiar de seus recursos e promover a perfeita harmonia entre os sistemas utilizados, sempre forma integrada.

(*) CEO da Magic Software Brasil.


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