O impacto dos dados de máquina visíveis no pacote executivo

O que te trouxe até aqui não te levará aonde você está indo. Esse ditado pode ser a chave para entender a diferença na adoção e dimensionamento da tecnologia. Os executivos viram como a integração de novas tecnologias, como IA e IoT, agrega valor, mas perdem marcos e estimativas de ROI. A seguir, analisaremos como os executivos podem aproveitar os dados da máquina para inteligência de negócios para alcançar a próxima etapa.

Problemas com dimensionamento de projetos piloto

Um dos drivers atuais na manufatura é o uso da tecnologia para aumentar a produção e reduzir custos. Muitos projetos iniciais se concentram em conectividade e dados de máquina. Embora um projeto de dados de máquina possa ser promissor, pode não atender ao ROI esperado ou escalar com resultados semelhantes. Isso geralmente ocorre porque os objetivos dos programas-piloto são voltados para aquele único projeto.

Os executivos devem saber como os projetos de dados de máquina atendem aos objetivos localmente, mas devem considerar como o sucesso local afetaria outras partes interessadas. Ao entender como os dados da máquina se encaixam no quadro geral, a nova tecnologia pode não produzir uma mudança no nível de negócios até que uma porcentagem de adoção ou valor N seja alcançada. Abaixo, descrevemos o que você deve considerar ao lançar um programa piloto.

Por onde começar?

Conheça o seu objetivo e por que eles são importantes. Considere vários projetos (apenas alguns, não dezenas) que podem mostrar o maior impacto localmente, enquanto entende o potencial de impactar níveis mais altos de inteligência de negócios se for bem-sucedido ou falhar.

Documente seu fluxo de trabalho, recursos e outros indicadores-chave de desempenho para identificar áreas que seriam fáceis de integrar a tecnologia rapidamente para obter dados de máquina. Saiba quanto tempo levará para obter dados suficientes para obter resultados precisos para tomar decisões informadas. As decisões informadas incluem dois conjuntos de resultados - tempo para determinar se o piloto foi um sucesso e quanto tempo ou a quantidade de adoção necessária para coletar dados de máquina para funções de negócios superiores.

Mas está tudo bem há trinta anos!

Esta declaração é talvez a declaração mais prejudicial em uma indústria dinâmica e em rápida evolução. No entanto, há alguma verdade nisso. Não comece com a suposição de destruir equipamentos legados ou conectar tudo com dispositivos novos e de última geração. Equipamentos legados ainda podem ser conectados!

Equipamentos ou redes legados ainda podem agregar valor. Atualizá-los pode ser gastar dinheiro em retornos decrescentes quando esse dinheiro pode ir para uma área que forneceria um ROI melhor. Esteja atento às novas tecnologias que trabalham com equipamentos legados para ampliar o que você já possui.

Cabe aos executivos fornecer liderança, mas deixar os gerentes fazerem o que sabem ser o melhor. Quando se trata de inovação, apoie de cima para baixo, mas construa de baixo para cima. Enquanto um executivo pode definir o ritmo e a direção, os gerentes podem entender melhor a arquitetura e o fluxo de trabalho para tomar decisões caso a caso.

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Dados de máquina para dados de negócios

Uma tendência na adoção de tecnologia é encontrar soluções fáceis de determinar um ROI ou benefício tangível, como manutenção preditiva. Os dados da máquina podem ser deixados no chão de fábrica se os executivos não puderem ver como eles se relacionam com as metas de negócios. Tomar decisões rápidas e informadas no nível de negócios pode incluir dados do que acontece fora de uma empresa - vendas, cadeia de suprimentos e o que os concorrentes estão fazendo. Mas os programas piloto oferecem uma chance de começar a ver como os dados da máquina podem se relacionar com…

• A flexibilidade ou capacidade de resposta de uma empresa
• Receita ou possibilidades para criar novos fluxos de receita
• A experiência do cliente
• Campanhas de marketing

Equívocos e soluções

Um equívoco comum é que os dados da máquina precisam ser processados ​​para serem usados ​​no nível de negócios. As empresas investiram dinheiro em software avançado na tentativa de filtrar dados para análise de negócios. No entanto, as soluções personalizadas podem ser caras, levar muito tempo para serem desenvolvidas e não podem ser flexíveis ou facilmente adaptáveis ​​uma vez implementadas.

Soluções de tamanho único ou prontas para uso podem ser rápidas de integrar, mas também limitadas. Encontrar mais soluções híbridas que ofereçam software modular e personalizável é valioso ao começar. Procure provedores de tecnologia que ofereçam software como serviço (SaaS), forneçam painéis dinâmicos e microsserviços capazes de mitigar dados de máquina Edge e Cloud. As soluções híbridas permitem começar rapidamente e ajustar com recursos personalizados conforme necessário.

SaaS com dados de máquina em tempo real, alertas e notificações são ótimos para manter o chão de fábrica em movimento, enquanto recursos adicionais, como Indicadores Chave de Desempenho (KPI) e Planejamento de Recursos Empresariais (ERP) ajudam a manter um olho no quadro geral, impulsionar a cadeia de suprimentos inventário e ajudar os executivos a tomar decisões de negócios informadas.



No geral, os executivos devem apoiar as inovações e impulsionar a cultura da empresa para o uso da análise de dados de máquina. Afinal, os dados são o futuro da manufatura. Isso pode ser feito incentivando programas piloto, treinamento e bônus. Criar um sistema de comunicação onde os funcionários possam compartilhar ideias ou problemas pode ajudar a indicar quais programas motivariam melhor seus funcionários. Em alguns casos, as empresas introduziram gamificação ou competições como hackathons para envolver e educar os funcionários. Apenas lembre-se, o que o levou aonde você está, não o levará aonde você está indo. Não se apegue às soluções de ontem ao abordar os objetivos de amanhã.