Sem querer chover no molhado, todos sabemos que estamos na era da sustentabilidade, da transformação digital e da eficiência operacional. Por óbvio, num contexto de tantas mudanças rápidas, a gestão de ativos físicos desempenha um papel crucial para organizações que buscam um futuro sustentável e lucrativo. Nesse contexto, a adoção de Key Performance Indicators (KPIs) estrategicamente selecionados é essencial.

Uma boa Gestão de Ativos Físicos é facilmente identificável pelos Indicadores com que trabalha.
É a linha do “dize-me quais são os controles que tu tens e te direi se tua gestão é eficaz e efetiva”.
Afinal, desde sempre, quem não controla não gerencia.

KPI tradicionais: a cesta básica

Alguns indicadores fazem parte da “cesta básica” de quem gerencia seus ativos com uma boa base de dados e informação de qualidade. É mínimo do minimorum.
Vou cita-los para que não haja duvida a respeito:
– Custo de Manutenção,
– Taxa de Manutenção Preventiva,
– Taxa de Corretiva,
– Taxa de Preditiva,

E melhorando um pouquinho a “cesta básica” um pouquinho mais, temos ainda:

– Taxa de Serviços de Melhoria,
– MTTR (Mean Time to Repair),
– MTBF (Mean Time Between Failures),
– Disponibilidade Intrínseca,
– OEE (Overall Equipment Effectiveness),
– Backlog

Certamente na cesta básica também se incluem todos os Indicadores e Controles de Segurança do Trabalho e Meio ambiente, o quais, se presentes, demonstram uma estrutura sólida para avaliar e monitorar o desempenho ambiental, social e de governança dos ativos físicos.

Além da Cesta Básica, a o menu da excelência gerencial com KPI diferenciados

Quando a empresa muda de patamar, subindo alguns pontos na tabela de classificação do campeonato da excelência operacional, surgem as metas e objetivos para aspectos de sustentabilidade. Nesta zona habitada pelos líderes de mercado, temos presentes os KPIs que medem coisas como o consumo de recursos naturais, as emissões de carbono, a gestão de resíduos e outros indicadores ambientais relevantes. Além disso, não faltam cuidados e números para evidenciar como caminham as iniciativas e programas para inclusão social, a diversidade, a ética nos negócios e a transparência na governança corporativa.
Ao monitorar esses indicadores, as melhores empresas podem identificar oportunidades de melhoria e promover práticas mais responsáveis em toda a cadeia de valor.

Mas a liderança pressupõe que, com todos os esforços de ontem, hoje é dia de inovar.
É a eterna corrida maluca da busca pelo posto no topo, na liderança absoluta. E é aí que entra a IA, a inteligência artificial.

Incorporação da Inteligência Artificial (IA) nos KPIs:

Coisa recente, a IA já desempenha um papel cada vez mais importante na gestão de ativos físicos.
Com o uso da IA, por exemplo, muda e muito tudo o que se relaciona a coleta, análise e interpretação de grandes volumes de dados em tempo real.
Ao incorporar a IA aos KPIs da gestão de ativos, as organizações podem obter insights valiosos sobre eficiência operacional, manutenção preditiva, gestão de riscos e tomada de decisões estratégicas.

Os algoritmos de IA podem prever falhas em equipamentos, otimizar o uso de recursos, identificar padrões de consumo e oferecer recomendações para aprimorar a eficiência energética. Essa integração permite uma gestão mais inteligente e eficaz dos ativos físicos, reduzindo custos e impactos ambientais.

Importante observar que a Inteligência Artificial (IA) não é instrumento de futurologia. Tudo o que a IA faz agora é, com base na massa de dados e informações até aqui acumuladas, oferecer melhorias técnicas e melhorias nas rotinas de geração, apresentação e analise dos indicadores e práticas já em uso. Essas aplicações da IA visam automatizar processos, otimizar análises de dados e fornecer insights acionáveis.

Análise de Dados Avançada, Tendências, Automação de Relatórios:

A IA pode ser utilizada para analisar grandes volumes de dados gerados na gestão de ativos, como dados de sensores, históricos de manutenção e informações de desempenho. Algoritmos de IA podem identificar padrões, correlações e tendências ocultas nos dados, permitindo uma compreensão mais profunda do desempenho dos ativos e a identificação de oportunidades de melhoria.

Utilizando técnicas de machine learning e análise preditiva, a IA pode identificar fatores que influenciam o desempenho dos ativos e prever valores futuros dos indicadores. Isso permite antecipar problemas e tomar medidas preventivas para otimizar o desempenho dos ativos.

Algoritmos de IA podem extrair informações relevantes dos dados, compilar os indicadores de desempenho em relatórios personalizados e até mesmo gerar insights e recomendações com base nos resultados analisados. Isso agiliza o processo de geração de relatórios e fornece informações mais precisas e acionáveis.

Estamos na infância do uso da Inteligência Artificial em nosso dia a dia, no trabalho e na vida cotidiana. Amanhã já teremos novidades. Alguma dúvida disso?