Expansão da IA e do machine learning para maior confiabilidade operacional

A expansão dos recursos analíticos nas organizações proporciona uma estrutura para a confiabilidade operacional e de ativos e a otimização contínua dos processos.

A eficácia das análises da sua organização está ligada diretamente ao grau de compreensão que a força de trabalho tem das informações coletadas e a como elas podem ser empregadas para melhorar a confiabilidade das operações no processo. Essa estrutura para lidar com informações é chamada de linha de execução digital. Trata-se de uma maneira de entender o acesso universal aos dados de operações conforme eles circulam pela organização, a fim de facilitar a contextualização das informações para pessoas e departamentos e trazer visibilidade total dos ciclos de vida de operações e ativos. 


Aumente a confiabilidade operacional por meio da expansão dos recursos de análise.


Muitas organizações adotam apenas análises básicas, em vez de investir plenamente no desenvolvimento de uma linha de execução digital para abranger as operações. Isso pode ser decorrente da percepção das complexidades e do conhecimento insuficiente dos recursos de software, o que pode tornar o desenvolvimento de um gêmeo digital um tanto intimidador.  Porém, na escala adequada, a implementação de análises vinculadas à linha de execução digital acelera a criação de valor e promove uma abordagem programática de como elas são implementadas, usadas e mantidas. Conforme esses ganhos se espalham por toda a organização, a implementação da estrutura de uma linha de execução digital pode ajudar a promover retornos exponenciais à medida que as unidades de negócios colaboram e operam melhor com base em uma única fonte confiável. Por exemplo, uma organização pode querer usar sua linha de execução digital para completar o ciclo de orientação prescritiva por meio de bibliotecas de ativos, combinadas com práticas recomendadas para prescrever ações de mitigação diante de possíveis riscos de falhas que possam ser detectados com IA e machine learning.

É importante notar que os ganhos de eficiência obtidos com análises na escala certa não decorrem de um projeto pontual. Para extrair o valor máximo dos investimentos, a expansão das análises e a melhoria da linha de execução digital devem ser um esforço contínuo de aprimoramento, bem como uma parte da jornada digital da organização. À medida que o valor é demonstrado, as análises podem ser facilmente reproduzidas em toda a empresa.

Desafios e práticas recomendadas para a expansão das análises

Existem tantos motivos para melhorar as análises quanto pontos de dados. Por exemplo, soluções analíticas já podem ser usadas nos seguintes casos:

  • Instrumentação
  • Equipamentos
  • Produção
  • Retenção/atendimento ao cliente
  • Sustentabilidade
  • Resiliência operacional
  • Garantia de qualidade
  • Eficiência energética
  • Confiabilidade de ativos

Esses itens costumam ser o ponto de partida de muitas organizações. Infelizmente, quando chega a hora de redimensionar ou melhorar as análises, certas equipes podem ter dificuldade para identificar claramente a necessidade da empresa ou para calcular o retorno sobre o investimento necessário para justificar o aumento dos recursos analíticos. A medição e a apresentação dos resultados são cruciais para um programa de análise sustentável. Além disso, a atenção aos resultados ajuda a superar o desafio de métricas mal compreendidas. Lembre-se de considerar a forma com que ocorre o processo de diagnóstico e como um gêmeo digital completo pode ajudar a melhorar seus recursos de diagnóstico.

Outras armadilhas comuns são o dimensionamento de tecnologias, como equipamento e software, e sua integração com os sistemas. Os obstáculos para a integração podem ser atenuados com a escolha de um parceiro de software confiável como a AVEVA, que cria soluções que levam a escala em consideração, ajuda os operadores a entender todos os recursos do software e oferece recursos de comunicação para facilitar a integração com equipamentos e sistemas. Seu modelo de implementação (no local, na nuvem, em software como serviço e modelos híbridos) também pode determinar a velocidade da possível expansão. A expansão com a nuvem costuma ser mais rápida do que no local ou na borda. Por isso o uso da nuvem em implementações adequadas pode ajudar você a alcançar a escala certa mais rapidamente.

Se a sua organização não conta com comunidades de prática, é interessante adotá-las. Isso pode incluir um modelo padrão para casos de uso, processos de treinamento/integração, calculadoras de ROI, guias de implementação e suporte de acesso.

O gerenciamento de recursos é outra área em que certas organizações têm dificuldades. Para evitar problemas recorrentes, você pode definir um processo de monitoramento e diagnóstico com um gerenciador de programa à medida que ganha mais eficiência. Serviços terceirizados podem atuar de forma complementar, realizando o monitoramento e o diagnóstico onde os recursos forem limitados. Lembre-se de garantir que o treinamento dos funcionários de linha de frente, engenharia e gestão esteja afinado com a forma de execução do fluxo de trabalho preditivo.

Quais são as próximas etapas?

Para ajudar, organizamos um guia básico com as etapas que você executará na expansão das análises e na melhoria da confiabilidade operacional.

  1. Defina os resultados que pretende alcançar
  2. Defina o valor do aprimoramento das suas análises
  3. Defina as fontes de informação e os tipos de dados que podem contribuir para alcançar o resultado
  4. Defina uma ou mais abordagens analíticas para alcançar os resultados
  5. Teste a abordagem analítica para confirmar se atende às demandas do projeto
  6. Dimensione a solução analítica em toda a empresa
  7. Meça e confirme a realização do valor ao longo do tempo

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