A integração de dados industriais é um dos maiores desafios técnicos na gestão de OEE (Overall Equipment Effectiveness). Embora sensores e sistemas de controle gerem dados continuamente, consolidar essas informações com fontes externas — como registros manuais, sistemas MES ou ERPs — exige arquitetura robusta, interoperabilidade entre protocolos e contextualização semântica.

A dificuldade não está apenas na coleta, mas na acessibilidade e qualidade dos dados. Informações críticas sobre microparadas, falhas intermitentes ou variações de configuração podem estar dispersas em sistemas distintos, dificultando correlações e diagnósticos. Sem uma estrutura de integração eficiente, o cálculo de OEE pode ser impreciso, mascarando perdas reais e comprometendo decisões operacionais.

A aplicação de ciência de dados transforma esse cenário. Plataformas analíticas avançadas permitem combinar dados de múltiplas fontes em tempo real, aplicar modelos preditivos e gerar dashboards operacionais com granularidade suficiente para ações corretivas imediatas. Essa abordagem não apenas melhora a acurácia do OEE, mas também viabiliza estratégias de manutenção preditiva, controle estatístico de qualidade e otimização de trocas de linha.

O resultado pode ser tangível: aumento da disponibilidade dos equipamentos, redução de variabilidade nos processos e ganhos operacionais significativos. Em um ambiente onde o custo médio de downtime pode ultrapassar $200 mil por hora, mesmo pequenas melhorias representam retornos expressivos.

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