Neste momento de Transformação Digital há um entendimento de que as empresas em geral serão administradas por dados. E no setor sucroenergético não é diferente. Isto porque, além de toda sua área agrícola, a usina 4.0 é uma indústria baseada em dados.
As tomadas de decisões atualmente são baseadas em conhecimento e experiência do responsável pela sua área ou setor, então, sua expertise faz toda a diferença entre uma decisão ou outra, bem como o tempo da sua decisão a partir de um evento.
Os gestores em geral acostumaram-se a utilizar as planilhas eletrônicas para apoio na tomada de decisões, dados consolidados de produção, planejamento e análise de cenários, todavia, com a utilização de sistemas como IoT Internet das Coisas, Processamento e Nuvem e Banco de Dados do tipo Data Lake, levam o modelo de tomada de decisões a um outro patamar. Agora, o gestor deve saber lidar com grande quantidade de dados em tempo real e, com isso, saber utilizar ferramentas analíticas de dados, desde KPIs – Indicadores de Performance, geradores de Insight, análise de probabilidades até aprendizado de máquina.
A Ciência de Dados é a nova planilha eletrônica desta nova geração e daí vem a importância de se preparar e qualificar-se para esta nova realidade. Um dos maiores direcionadores de tomadas de decisões são os painéis de informações que permitem enxergar o futuro, isto é, sistemas que guiam a produção, planejamento e qualidade, entre outros, baseado em eventos previstos, podendo gerar prescrições inteligentes em todos os processos.
A Ciência de Dados, então, é a técnica (digital) de extrair, tratar e usar dados para tomada de decisões, orientado por indicadores (BI Business Inteligence) com técnicas de Matemática, Estatística e Programação, podendo incorporar IA Inteligência Artificial para geração de Insights, Prescrições e Tomada de Decisões automáticas.
O que eu posso fazer, utilizando Ciência de Dados:
- Tomar de decisões baseadas em informações: A ciência de dados permite tomar melhores decisões, embasadas em evidências e eventos. Isso é fundamental nas diversas áreas da usina, uma vez que estejam interconectadas.
- Aumentar a eficiência operacional: A análise de dados pode ajudar a otimizar processos e operações, resultando em maior eficiência e economia de recursos, de forma a antecipar eventos.
- Melhorar meu planejamento: Compreender os dados pode ajudar a criar estratégias mais eficazes para alcançar metas e objetivos, desde os processos produtivos em todas as áreas da indústria como na agrícola da usina.
- Resolver problemas complexos: Muitos problemas nas usinas são complexos e envolvem grandes volumes de dados. A ciência de dados fornece as ferramentas necessárias para abordar esses desafios, permitindo explorar lacunas, reduzindo dificuldades em resolução.
Os benefícios no uso da Ciência de Dados nas Usinas:
- Tomada de decisões a qualquer momento;
- Tomada de decisões em tempo real;
- Tomada de decisões orientadas para o futuro;
- Antecipação de eventos futuros;
- Assertividade nas decisões individuais e de grupos;
- Redução de custos e aumento da qualidade;
- Simplificação de processos administrativos;
- Aumento da segurança operacional;
As principais ferramentas para serem utilizadas dentro da Ciência de Dados estão dentro de um contexto de Matemática, Estatística e Computação, todavia, o importante é saber entender as capacidades das ferramentas como gestor, uma vez que a Transformação Digital nas usinas está permitindo a criação de equipes específicas para Tratamento e Uso de Dados.
O uso massivo de dados, associado ao uso de IA Inteligência Artificial, por exemplo, permitirá um novo modelo operacional, onde o operador passa a ser supervisor do processo, permitindo interferir nas operações a partir de dados e insights inteligentes. Neste sentido, os principais usos de dados dos novos painéis de tomada de decisões são:
- KPIs – Indicadores de tempo real e painel de BI Business Inteligence: esses indicadores guiam as operações acima da camada de operação;
- Insights: são informações que apontam uma tendência, podendo ser de subida, descida ou estável de uma variável ou grupo delas, a partir de um modelo de análise de eventos na planta, sempre apontando para eventos futuros;
- Mineração de dados: modelos que permitem ao gestor obter respostas dos processos a partir de probabilidade, ou seja, o sistema analisa o comportamento do processo e apoia o gestor a decidir dentro de um valor estatístico;
- Aprendizado de máquina: o sistema aprende com o processo, principalmente olhando eventos que se repetem e são conhecidos, permitindo automatizar tarefas a partir de dados, com ganhos de tempo nas decisões e melhoria na assertividade.
O momento agora exige uma requalificação de conhecimentos. As planilhas eletrônicas cada vez mais estarão em com menor uso. Aprender a usar dados e suas capacidades agora são conhecimentos fundamentais do gestor da usina do setor sucroenergético. A Ciência de Dados é a nova linguagem da gestão e analisar dados para tomada de decisões é a nova forma de se planejar e intervir em processos nas usinas. Esta nova ferramenta permitirá operações mais assertivas e seguras nas linhas de produção industrial.
