Em ambientes industriais altamente automatizados, como linhas de produção de cream cheese, a expectativa de uniformidade entre máquinas idênticas nem sempre se confirma na prática. Diferenças de performance entre equipamentos equivalentes podem surgir por fatores sutis, como desgaste mecânico não detectado, variações térmicas, ruído nos sensores ou inconsistências na calibração de atuadores. A complexidade aumenta quando essas variáveis interagem de forma não linear, dificultando a identificação da causa raiz.

Compilar dados dessas máquinas é outro obstáculo. Sistemas legados, protocolos distintos de comunicação entre CLPs e sensores, e ausência de padronização na estrutura dos dados dificultam a compilação eficiente. Além disso, o volume e a velocidade dos dados exigem capacidade analítica que ultrapassa abordagens convencionais baseadas em planilhas ou inspeção visual.

A aplicação de ciência de dados oferece uma abordagem robusta para esse cenário. Algoritmos de clustering e análise multivariada permitem identificar padrões ocultos e correlações entre variáveis operacionais. Dashboards dinâmicos, alimentados por modelos estatísticos e machine learning, viabilizam o monitoramento contínuo e a tomada de decisão baseada em evidências.

Os resultados são expressivos: aumento de até 16,7% na performance das máquinas, redução de microparadas e desperdício, e ganhos financeiros superiores a US$ 2 milhões em um único ciclo anual. Mais do que uma solução pontual, trata-se de uma mudança de paradigma na gestão industrial — onde dados deixam de ser subprodutos da operação e passam a ser ativos estratégicos para otimização contínua.

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