Coleta e modelagem de dados, construção e análise de indicadores de produção utilizando business intelligence.

Abstract

Para um mercado em evolução tecnológica e onde as indústrias estão sempre em busca de estar à frente de seus concorrentes é imprescindível estar atualizado ao tema Indústria 4.0 e análise de dados. Seja para melhoria de processos, aumento da capacidade produtiva ou aumento dos controles de qualidade: a automação, arobotização e a utilização de softwares são estratégias cada vez mais adotadas por empresas que visam o crescimento e mais competitividade. O conceito de Indústria 4.0 é abrangente, mas refere-se, por exemplo, à automatização de processos, como o de coleta e análise de informação, com a menor intervenção humana possível. Assim, o presente trabalho teve como objetivo estudar a implantação de um sistema de coleta de dados, a partir de ordens de produção e apontamentos de produção em uma linha de produção de uma indústria metalúrgica do Nordeste de SC gerando como saída de dados arquivos no formato *.xlsx ou que poderiam ainda ser coletados diretamente através de software de bancos de dados. Permitindo a modelagem de informação em arquivo de planilha eletrônica para a montagem de um banco de dados em uma ferramenta de visualização gráfica. Desse modo, foi possível a criação de uma base de dados para alimentação de um software de Business Intelligence (BI) e analisar estes dados, em relação aos índices de: produtividade, tempo de operação e parada, ciclo, quantidades produzidas e horas apontadas (indicadores de desempenho de produção). A aplicação desta atividade pode propiciar o acompanhamento e a sugestão para tomada de decisões em relação ao processo de produção da empresa. O que pode ser aplicado a qualquer segmento de mercado, eliminando perdas nos processos, paradas desnecessárias, eliminando a necessidade de apontamentos de produção manuais (uso de papel), erros quantitativos e melhorando a previsibilidade de manutenção. Esta pesquisa se classifica como estudo de caso, desenvolvendo um método para coleta de dados de uma linha da produção, onde através de um software que controla os apontamentos de ordens de produção se obteve a geração das saídas de dados em arquivos *.xlsx para criação dos indicadores KPI – Key Performace Indicators em ferramenta de Business Intelligence (BI). Os resultados deste trabalho destacam a importância da utilização de tecnologias e a adequação à Indústria 4.0, pois os ganhos para as organizações são desde o alinhamento da capacidade produtiva, diminuição de perdas no processo, falhas no apontamento, previsibilidade de atendimento de demanda de vendas e melhor uso de espaço físico (estoque otimizado). Com a análise de dados também pode ser notada melhora no acompanhamento da produção. Com a devida aplicação pode ser constatada a melhora na previsibilidade do tempo de operação (baseado no tempo padrão previsto de engenharia) e tempo de equipamentos e linha parados.For a market in technological evolution and where industries are always looking to stay ahead of their competitors, it is essential to be update on Industry 4.0 and data analysis. Whether to improve processes, increase production capacity or increase quality controls: automation, robotization and the use of software are strategies increasingly adopted by companies that aim for growth and more competitiveness. The concept of Industry 4.0 is comprehensive, but it refers, for example, to the automation of processes, such as thecollection and analysis of information, with the least possible human intervention. Thus, the present work aimed to study the implementation of a data collect system, from production orders and production notes in a production line of a metallurgical industry in the Northeast of SC, generating as data output files in the format *.xlsx or that could be collected directly through database software. After allow the modeling of that information in a spreadsheet file, for the assembly of a database in a graphical visualization tool. In this way, it was possible to create a database to feed Business Intelligence (BI) software and analyze this data, in relation to the indices of: productivity, operating and downtime, cycle, quantities produced and hours indicated (production performance indicators). The application of this activity can provide monitoring and suggestion for decision making in relation to the company's production process. This can be applied to any market segment, eliminating process losses, unnecessary stops, eliminating the need for manual production notes (paper use), quantitative errors and improving maintenance predictability. This research is classified as a case study, developing a method for collecting data from a production line, where through a software that controls the notes of production orders, the generation of data outputs in *.xlsx files for creation of KPI – Key Performance Indicators in a Business Intelligence (BI) tool. The results of this work highlight the importance of using technologies and adapting to Industry 4.0, since the gains for organizations are from the alignment of productive capacity, reduction of losses in the process, failures in the appointment, predictability of meeting sales demand and better use of physical space (optimized inventory). With data analysis, an improvement in production monitoring can also be noticed. With proper application, an improvement in the predictability of operating time (based on the expected standard engineering time) and equipment and line downtime can be verified.