A vantagem digital
A Endress+Hauser está explorando as vantagens dos dados e da inteligência artificial para otimização de processos internos. É uma abordagem que ajuda a empresa a atingir patamares cada vez mais altos – e, em última instância, manter a satisfação de seus clientes.
Os medidores da Endress+Hauser possuem uma ampla variedade de variantes, de forma que cada instrumento é praticamente único.
A previsão é de precisão
Os instrumentos de medição da Endress+Hauser não são itens de estoque padrão. Eles possuem uma ampla variedade de variantes, de forma que cada instrumento é praticamente único. A empresa fabrica cerca de três milhões de sensores personalizados anualmente, a maioria com um tempo de produção de apenas alguns dias. "Para garantir que nossas instalações industriais tenham materiais e recursos nas quantidades certas e no momento certo, temos que prever a demanda do mercado com pelo menos 12 meses de antecedência", diz Oskar Kroll, diretor de projeto da cadeia de suprimentos corporativa. Um modelo de aprendizado de máquina recentemente introduzido está começando a ajudar as equipes nessa área. "Sua análise de dados históricos identificou padrões e interrelações; agora o modelo está aplicando essas descobertas a novos dados para prever a demanda para nossos sensores ”, explica Kroll. Depois de apenas três meses de treinamento por cientistas da empresa e especialistas externos, o modelo estava pronto para fazer suas primeiras previsões de demanda com base em fatores como cotações, pedidos recebidos, taxas de câmbio, preços de petróleo e gás, indicadores econômicos e feriados.
"“Para otimizar o modelo, realizamos um backtest em períodos para os quais já conhecíamos o nível real de pedidos recebidos. Agora faz um ano que começamos a usá-lo em previsões contínuas para 12 meses. Nossas equipes nos países em questão verificam a plausibilidade dessas previsões e acrescentam seu próprio conhecimento”, diz Kroll. Esta combinação entre inteligência humana e artificial está funcionando muito bem. Kroll: "Os números iniciais indicam que as previsões têm se tornado mais precisas. Isso melhora o nosso planejamento e nos ajuda a atender às expectativas dos clientes de forma confiável."
Um número cada vez maior de empresas são obrigadas a garantir que suas cadeias de suprimentos não violem direitos humanos e obrigações ambientais.
Cadeias de suprimentos transparentes
Cada vez mais, as empresas têm a obrigação de garantir que suas cadeias de suprimentos não violem direitos humanos e obrigações ambientais. Isso significa uma checagem e monitoramento estritos dos fornecedores. "Como uma empresa internacional com mais de 12.000 fornecedores, sabíamos que o único jeito de atender essas exigências era possuir um sistema de assistência", diz Thomas Nierlich, diretor de aquisição corporativa da Endress+Hauser. Sua equipe encontrou a solução que procurava com o Prewave. Essa startup desenvolveu uma plataforma que usa IA para analisar informações obtidas da internet e das mídias sociais em mais de 400 idiomas. "O Prewave trabalha 24 horas por dia, analisando esses dados e realizando avaliações de risco de fornecedores estratégicos ”, explica Thomas Nierlich. Se houver um protesto perto da fábrica de um fornecedor, ou um desastre natural na região, a equipe de aquisições global e os compradores locais recebem uma notificação. "Também podemos visualizar facilmente se há fornecedores com os quais devemos nos envolver amplamente em certas questões para evitar interferências em nossa cadeia de suprimentos", afirma Nierlich. Como um dos primeiros clientes do Prewave, a Endress+Hauser teve a oportunidade de contribuir para o desenvolvimento da ferramenta. "Nossas empresas de serviço e produção agora também utilizam o Prewave para gestão geral de riscos e avaliação de novos fornecedores. Tudo isso nos ajuda a fortalecer nossas cadeias de suprimentos e faz com que tenhamos uma melhor capacidade de atender a pedidos de forma confiável e dentro do prazo”, explica Nierlich.
Na Endress+Hauser, a calibração é uma etapa essencial no processo de fabricação.
Calibração rápida
A calibração é uma etapa fundamental no processo de fabricação na Endress+Hauser. "É como garantimos que nossos instrumentos de medição funcionem dentro das especificações", diz Jörg Zacheres, principal gerente de projetos de sistemas de calibração no centro de produtos para tecnologias de medição de vazão. Mas a calibração leva tempo. "Então, nos perguntamos: esse processo pode ser acelerado sem prejudicar de nenhuma forma a qualidade?" O objetivo era acelerar a conclusão de pedidos de medidores de vazão eletromagnéticos – o tipo mais frequentemente vendido pela Endress+Hauser. O desafio aqui foi o da visibilidade, como explica o analista especialista em calibrações avançadas Jonas Bretz: "Uma boa parte do processo é automatizada e acontece sem supervisão dentro da fábrica." Para obter transparência, a equipe, através de diversas fontes, coletou e sobrepôs todos os dados gerados sobre o instrumento, o processo e as instalações de produção. "Todos os envolvidos puderam, assim, visualizar a sequência dos eventos em sua totalidade e total profundidade. Isso nos permitiu desenvolver ainda mais nossa compreensão compartilhada sobre como as coisas estavam acontecendo ”, diz Bretz.
A equipe otimizou o processo de calibração em todas as fábricas ao redor do mundo, trabalhando em estreita coordenação com as autoridades competentes. Jörg Zacheres está muito feliz com os resultados: "O processo de calibração agora é cerca de 30% mais curto. Algumas etapas foram eliminadas, outras foram agilizadas, e conseguimos até mesmo desenvolver uma etapa de controle de qualidade adicional." A equipe também encurtou o tempo de calibração dos medidores de vazão Coriolis. E há outros projetos nos planos: "Em todo o Grupo, construímos uma plataforma de dados e de IA em que em breve poderemos coletar todos os dados de calibração de maneira automatizada e padronizada. Isso irá agilizar a tarefa de nossos cientistas de dados e nos ajudará a executar projetos de otimização ainda mais rápidos", diz o proprietário de produto de dados Jean Gutknecht.
