Engenharia química + Power BI – O que dá para analisar com dashboards de produção, qualidade e eficiência.
Autora: Maria Eduarda Costa
Introdução
O profissional de química, desde o início de seu curso até a sua atuação na indústria, sabe o quanto um processo químico é complexo. Ele envolve diversas variáveis físicas, interações moleculares, balanço de massa… E ainda tem que se preocupar com o meio real das fábricas, onde os recursos são limitados, e os custos precisam ser gerenciados. Como discutimos em nosso artigo “Por que engenheiros químicos que dominam dados se destacam?: Oportunidades e diferenciação no mercado”, não basta mais o engenheiro de química ter o domínio da teoria, mas sim ter também os dados do mundo real.
Nessa perspectiva, é importante pensar em como essas informações serão analisadas, visto que as indústrias coletam diversos dados durante suas operações, seja por sensores, sistemas de controle ou registros de produção. É aqui que as ferramentas de Business Intelligence (Inteligência de Negócios, em português) se tornam aliadas, a exemplo do Power BI, o qual permite reunir em um dashboard (painel de controle) dados e transformá-los em gráficos e indicadores, facilitando a visualização do que acontece no processo.
Desenvolvimento
Mas o que exatamente pode ser analisado nesses dashboards? Na área de Produção, por exemplo, é possível ver quanto foi produzido num determinado período, se isso corresponde ao planejado, se houve paradas ou perdas no decorrer do processo. Isso ajuda a saber se a produção está ou não dando o que é esperado e, assim, poder dar uma olhada mais minuciosa nas etapas que precisam ser investigadas. A própria Microsoft cita algumas aplicações do Power BI para o monitoramento de indicadores de manufatura.
Nesse mesmo aspecto, é possível acompanhar as análises realizadas no laboratório, quantos produtos saíram fora de especificação, qual o índice de rejeição e retrabalho. Com os indicadores, o engenheiro pode ver se alguma mudança recorrente ocorreu, e se isso está ligado às condições de operação. Ademais, é possível associar as quantidades produzidas com o consumo de matéria-prima, energia, perdas e custo de operação, otimizando processos em função da eficiência deles.
Além de seguir as perdas e custos operacionais, os indicadores utilizados vão depender do processo e dos dados que estão sendo coletados. Um painel com muitos gráficos sem nexo não vale se as informações não respondem às perguntas da indústria ou até se os registros feitos estiverem incorretos e/ou desatualizados. Pelo mesmo motivo, as decisões sobre quais mudanças devem ser feitas no processo produtivo não podem ser tomadas apenas pela análise de software. Quando os indicadores mostram perdas, gargalos, valores inferiores ao esperado, é necessário ao engenheiro investigar o que realmente está ocorrendo e pensar nas oportunidades de melhoria.
Conclusão
É evidente que o papel do engenheiro químico na análise de dados é cada vez mais relevante. Ele não precisa apenas acompanhar os resultados da operação, mas compreender o que eles estão representando sobre o processo e assim poder melhorar a situação. Para isso, ferramentas como o Power BI são importantes, pois elas permitem transformar essas informações em conhecimento para tomada de decisão. E, dessa forma, poder identificar possíveis perdas e oportunidades de ganhos de eficiência na sua indústria.
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Referências
Ciência de Dados e Inteligência Artificial na Engenharia Química – Data Science Academy
https://learn.microsoft.com/pt-br/power-query/power-query-what-is-power-query
https://www.researchgate.net/publication/371948363_Big_Data_Analytics_em_Engenharia_Quimica
