Análise de dados de processo: como evitar armadilhas e melhorar a performance operacional
Por Fátima Gonçalves* da Trimble
A análise de dados de processo é cada vez mais valorizada na busca por produtividade e eficiência em setores industriais. No entanto, o uso inadequado dessas informações pode levar a diagnósticos equivocados e à repetição de falhas que poderiam ser evitadas com uma abordagem mais criteriosa.
Entre os erros mais comuns está a crença de que processos antigos, por funcionarem há muito tempo, não precisam ser revisados. Outra armadilha é partir de hipóteses prontas e usar os dados apenas para validá-las, sem uma investigação real das causas dos distúrbios. Além disso, análises baseadas em dados brutos, incompletos ou mal processados comprometem o resultado desde o início.
É essencial dedicar atenção à etapa de pré-processamento dos dados — incluindo a incorporação de informações laboratoriais e atrasos de processo — e contar com ferramentas que permitam visualizar o fenômeno por diferentes ângulos, com flexibilidade para ajustar o foco da análise conforme necessário.
Outro ponto crítico é o entendimento do processo em si. Mesmo com o uso de inteligência artificial e aprendizado de máquina, o papel do engenheiro ou operador experiente continua central. As ferramentas podem apontar tendências, mas a interpretação correta depende do conhecimento técnico humano.
Nos últimos anos, algumas plataformas vêm se destacando justamente por possibilitar esse tipo de análise mais acessível. É o caso do Wedge, sistema da Trimble voltado à análise de desempenho de processos industriais, que permite investigações baseadas em grandes volumes de dados, com suporte à comparação de diferentes condições operacionais.
A ferramenta é utilizada em vários setores como por exemplo: papel e celulose, energia, alimentos e químicos, e busca oferecer agilidade na identificação de anomalias, falhas recorrentes e desvios de performance. Ao automatizar parte da análise e reduzir a dependência de conhecimento especializado em ciência de dados, soluções desse tipo tornam o processo de tomada de decisão mais ágil e baseado em evidências concretas.
Ao integrar diferentes fontes de informação e oferecer recursos orientados ao uso técnico, essas soluções contribuem para transformar dados em decisões bem fundamentadas, com impacto real na operação. Esse tipo de integração permite cruzar variáveis de diferentes etapas do processo produtivo, ampliar a visibilidade sobre o comportamento dos sistemas ao longo do tempo e identificar relações que, à primeira vista, poderiam passar despercebidas.
Além disso, quando o fluxo de análise é bem estruturado, o tempo de resposta a distúrbios operacionais é significativamente reduzido, aumentando a estabilidade e a previsibilidade do processo. Dessa forma, a análise de dados deixa de ser uma tarefa pontual e reativa para se tornar uma prática contínua, estratégica e cada vez mais essencial à competitividade das operações industriais.
*Fátima Gonçalves é diretora da Divisão dedicada à Industria na Trimble América Latina
