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Acelerando a transformação digital na manufatura

A transformação digital na manufatura tem o potencial de aumentar o valor econômico global anual em US $ 4,5 trilhões, de acordo com o IDC MarketScape. 

Com tanta vantagem, os fabricantes estão analisando como tecnologias como IoTaprendizado de máquina e inteligência artificial (IA) podem ser usadas para otimizar as cadeias de suprimentos, melhorar o desempenho da fábrica, acelerar a inovação de produtos e aprimorar as ofertas de serviços. 

A transformação digital começa coletando dados de máquinas no chão de fábrica, ativos na cadeia de suprimentos ou produtos usados pelos clientes.  

Esses dados podem ser combinados com outros dados comerciais e depois modelados e analisados para obter insights acionáveis. 

Conheça três cases de sucesso – Festo, Kao e AkzoNobel – e veja como cada um está usando tecnologias como IoT, aprendizado de máquina e IA para acelerar sua transformação digital. 

Fornecendo manutenção preditiva como serviço 

Sediada na Alemanha, a Festo vende soluções de acionamento elétrico e pneumático para 300.000 clientes em 176 países.  

O objetivo da empresa é aumentar o tempo de atividade dos clientes, oferecendo ofertas de manutenção preditiva como ofertas de software como serviço (SaaS).  

A estratégia da Festo é conectar máquinas à nuvem com o Azure IoT e permitir que os clientes visualizem dados ao longo de toda a cadeia de valor. 

Uma das primeiras ofertas de SaaS são os painéis Festo criados no Azure. Os painéis da Festo fornecem um status claro e intuitivo de equipamentos como temperaturas de sensores e interruptores de válvulas.  

Com os painéis da Festo, os fabricantes podem monitorar com mais facilidade o consumo de energia, diagnosticar rapidamente falhas e otimizar a disponibilidade da produção. 

 

Antecipando as tendências do consumidor para obter melhores previsões de fabricação 

Kao, uma das principais marcas de consumo do Japão, vê o mercado consumidor evoluindo.  

Hoje, os consumidores priorizam sua experiência com a qualidade. Eles também procuram nas mídias sociais orientações de compra. Esses comportamentos levam a desafios de previsão.  

Para acompanhar essas mudanças, Kao procurou entender melhor os clientes individuais e categorizar as tendências em micros segmentos. A empresa chama essa abordagem de “pequeno marketing de massa”.  

Kao projetou uma plataforma de análise de dados usando o Microsoft Azure Synapse Analytics e o Microsoft Power BI para prever tendências do consumidor para seus produtos detergentes, cosméticos e de higiene pessoal.  

A equipe Kao combinou dados de compras em tempo real, mídias sociais e vendas históricas.  

 

Reduzindo o tempo de desenvolvimento de novas cores de tinta 

A líder holandesa de tintas e revestimentos, AkzoNobel , atua em mais de 100 países. A empresa aprimora a arte da correspondência de cores há dois séculos para carros, edifícios e interiores.  

Um dos negócios da empresa está desenvolvendo a tinta para reparar carros quando os motoristas sofrem um acidente. Os fabricantes de automóveis e outras indústrias sonham constantemente com novos acabamentos para dar aos seus modelos uma vantagem na competição. 

Para acompanhar a rápida taxa de alteração, a AkzoNobel introduziu o Azure Machine Learning em seu processo de previsão de cores. Anteriormente, os cientistas trabalhavam minuciosamente nos laboratórios para ajustar, recalibrar e ajustar uma cor até que tudo estivesse certo.  

A empresa trabalhou com seus cientistas e técnicos para integrar o aprendizado de máquina ao processo de desenvolvimento.  

O principal impacto é observado no laboratório, onde as equipes agora podem criar mais receitas de cores, com mais precisão, em menos tempo.  

Anteriormente, poderia levar até dois anos para preparar a cor do carro. Agora, a AkzoNobel está vendo novas cores de tinta prontas em um mês. 

 

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Fonte: https://azure.microsoft.com/ 

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