Sistema de Business Intelligence para fábricas

O sistema personalizável integra todos os dados sobre o processo de produção numa aplicação Web fácil de utilizar, facilitando muito a análise de custos e o planeamento de diferentes cenários.

Cliente

Indústria

Inteligência empresarial

Região

Suíça

Cliente desde

2021

O cliente fornece sistemas ERP complexos para grandes empresas, bem como serviços de auditoria e consultoria para empresas industriais, ajudando-as a otimizar o seu trabalho e as suas demonstrações financeiras.

As informações pormenorizadas sobre o cliente não podem ser divulgadas ao abrigo das disposições do NDA.

Desafio

Os analistas do cliente costumavam calcular todos os custos e despesas das diferentes fábricas em pesadas folhas de cálculo Excel. Quanto mais dados houvesse nas tabelas, mais lento era o funcionamento do programa. Além disso, se fosse necessário acrescentar colunas à tabela (por exemplo, com novos componentes), os utilizadores tinham de alterar manualmente as fórmulas nas células. Isto atrasava o processo analítico e causava alguns erros humanos.

De forma a agilizar o trabalho e aumentar a eficiência, o cliente teve a ideia de integrar um módulo adicional no sistema ERP existente, com análises e previsões de produção detalhadas. O módulo é suposto ser facilmente personalizado para qualquer fábrica e processo de produção, pelo que os utilizadores apenas têm de adicionar os dados necessários sobre máquinas, materiais, componentes e pessoal, enquanto todos os cálculos são pré-determinados e procedem no backend.

Solução

A nossa equipa desenvolveu de raiz uma nova peça para uma plataforma ERP existente, que abrange a estrutura de produção, as inter-relações entre os seus componentes, o cálculo de custos e a simulação.

Aplicação Web

ESQUEMA DE ESTRUTURAÇÃO DE INSTALAÇÕES

Os utilizadores podem construir um modelo personalizado da sua fábrica, adicionando nível a nível - oficinas, equipamento e módulos. O esquema ajuda os analistas a compreender melhor o modelo de uma fábrica e permite fazer referências num relance.

Ao clicar nos itens do nível mais baixo do esquema, os utilizadores abrem uma secção com informações acumuladas sobre cada unidade de produção: páginas com uma visão geral do trabalho e da produção, produtos fabricados e defeituosos, materiais utilizados, perdas e mão de obra. É possível definir KPIs com diferentes parâmetros (produção, refugo, etc.) para cada máquina e utilizar gráficos para acompanhar as alterações em termos absolutos e relativos. Os analistas podem verificar a eficiência de cada máquina: quantos produtos foram fabricados, a que velocidade e com quantos recursos e perdas.

MÓDULO DE CUSTOS

Esta parte da solução representa um painel de controlo com um resumo dos custos de produção de um período de tempo escolhido. Fornece dados acumulados sobre a produção, os custos totais, os custos por unidade produzida, etc. Os utilizadores podem também comparar os dados com um período de referência para acompanhar as alterações ao longo do tempo. Uma pequena tabela de P&L fornece mais informações sobre o custo gasto por elemento (mão de obra, matérias-primas, energia, depreciação, etc.) em comparação com o orçamento atribuído e a percentagem de perdas. Para maior clareza, todas as categorias de custos são também apresentadas num gráfico. Esta visão geral permite aos utilizadores compreender rapidamente o peso de cada categoria nos custos totais de produção e identificar áreas problemáticas para a sua otimização.

Para obter mais detalhes sobre a estrutura de custos, os utilizadores podem mergulhar na informação apresentada em grandes folhas de cálculo de ganhos e perdas, que são outra parte do módulo de custos. Estas incluem mais parâmetros de cada componente da Demonstração de Resultados e permitem aos utilizadores calcular a forma como os custos de produção dependem do volume de produção, das variações de preços ao longo dos anos e das perdas.

INTERFACE DE UTILIZADOR INTUITIVA

A interface da folha de cálculo é especialmente fácil de utilizar: cada linha tem alguns botões para editar dados, adicionar uma nova linha aninhada e repetir e eliminar a mesma linha. Todas as fórmulas e cálculos complicados com muitos parâmetros inter-relacionados estão "escondidos" no backend, pelo que os utilizadores comuns sem direitos de administrador não os podem alterar ou estragar acidentalmente. Os dados podem ser importados de outras tabelas (por exemplo, CSV, folhas de cálculo XML), poupando muito tempo aos utilizadores e minimizando o trabalho manual.

A configuração da folha de cálculo já fornece uma lista de elementos gerais que são comuns a diferentes tipos de fábricas - mão de obra direta e indireta, matérias-primas, embalagens, energia, manutenção, controlo de qualidade, despesas de funcionamento, etc. Assim, os utilizadores só precisam de escolher os elementos necessários nas definições e adaptá-los às suas próprias necessidades: podem alterar os nomes, se necessário, inserir linhas adicionais com componentes e adicionar custos e preços reais.

MÓDULO DE SIMULAÇÃO

A parte seguinte do módulo de custos permite simular cenários top-down e bottom-up. Os analistas podem definir objectivos de redução (por exemplo, por custos, perdas) e obter estimativas de otimização de custos por ano. Isto ajuda a encontrar a combinação perfeita de todos os parâmetros, permitindo que as empresas de produção minimizem os custos com a mesma qualidade e aumentem o seu EBITDA.

Quando um cenário é aprovado, é utilizado como referência para acompanhar a eficiência atual da produção. Assim, os analistas podem detetar erros graves na eficácia e no calendário e recomendar a adoção de medidas correctivas.

Tecnologias e ferramentas

Backend

.NET 5, SQL (MS SQL Server), Swagger, CQRS, TensorFlow.js

Front-end

Angular 11, RxJs, NgRx, Bootstrap 4.6, Material, ngx-datatable, D3.js,

Plataformas

Web

O Ngx-datatable foi escolhido para tratar conjuntos de dados complexos em folhas de cálculo. Tem todas as funcionalidades para trabalhar com tabelas, mas é muito flexível e leve. O D3.js foi utilizado para criar componentes de gráficos reactivos com base em dados dinâmicos. Assim, a visualização de dados permite aos utilizadores analisar e tirar conclusões muito mais rapidamente.

Processo

O cliente tinha uma visão clara de como deveria ser o módulo analítico ideal, pelo que criámos maquetas da interface e fórmulas para calcular os custos de produção. Resolvemos os problemas com tudo o resto - arquitetura de software, seleção das tecnologias e estruturas mais adequadas para um funcionamento sem falhas, desenvolvimento de frontend e backend. Graças à estreita cooperação entre o nosso analista de negócios com uma sólida formação financeira e os analistas do cliente, conseguimos transformar a lógica complexa das inter-relações entre todos os parâmetros num sistema eficiente de cálculos no lado do backend e em gráficos e tabelas ilustrativos na interface do utilizador.

Fase de descoberta

Nesta fase, a nossa equipa examinou a plataforma ERP existente do cliente, aprofundou os processos de negócio, explorou alternativas e encontrou a melhor solução tecnológica possível. Concebemos um modelo que descreve as entidades empresariais do sistema e as suas relações, criámos um plano detalhado para o desenvolvimento de cada módulo e acordámos com o cliente o fluxo de trabalho.

Escolha da tecnologia

De acordo com os requisitos, recomendámos as tecnologias que se adequavam perfeitamente às necessidades do cliente. O Ngx-datatable foi escolhido para tratar conjuntos de dados complexos sob a forma de folhas de cálculo. Fornece todas as funcionalidades para trabalhar com uma tabela (ordenar, filtrar, adicionar sub-linhas, etc.) e é muito flexível e leve. O D3.js foi utilizado para visualizações de dados e para criar componentes de gráficos reactivos com base em dados dinâmicos. Assim, a informação foi apresentada de uma forma fácil e ilustrativa que permitiu aos utilizadores compreendê-la e tirar conclusões muito mais rapidamente. Para a aprendizagem automática, escolhemos o TensorFlow.js devido à sua elevada escalabilidade e à possibilidade de utilizar as suas capacidades em vários dispositivos, se necessário.

Aprendizagem automática

Para tornar a análise de dados mais rápida e eficiente, implementámos um módulo de algoritmos de aprendizagem automática. Este módulo define os padrões de alteração dos parâmetros de trabalho das fábricas e avalia a sua eficácia. Os algoritmos recebem automaticamente os dados do sistema ERP e aprendem quais os caminhos mais eficientes para atingir os KPIs definidos para cada fábrica, oficina ou mesmo máquina. Isto permite que o módulo encontre tendências e padrões que não são vistos tão facilmente, mas que podem ser usados de forma eficiente na otimização de custos. Escolhemos o TensorFlow.js devido à sua elevada escalabilidade e à possibilidade de utilizar as suas capacidades em vários dispositivos no futuro, se necessário.

Segurança

O módulo de aprendizagem automática funciona dentro do perímetro do fabricante e não rotula nem armazena dados sobre qualquer ramo, fábrica, oficina ou máquina. Apenas os dados estatísticos são analisados pelos algoritmos de ML. Isto significa que este módulo é seguro e não pode fornecer a um potencial intruso ou informador qualquer informação vital sobre os poderes de fabrico e os artigos do cliente.

Criação de MVP, Produto Viável

Depois de acordada a estrutura de repartição do trabalho com o cliente, começámos a desenvolver o MVP.

Entregámos módulo a módulo de duas em duas semanas, discutimos tarefas no Slack e realizámos videoconferências semanais no Google Meets.

Cada fase de desenvolvimento foi concluída com os testes unitários e manuais, para que pudéssemos detetar e corrigir os mais pequenos erros o mais cedo possível, evitando que se transformassem em problemas.

Criação de MVP, Produto Viável

Depois de acordada a estrutura de repartição do trabalho com o cliente, começámos a desenvolver o MVP.

Entregámos módulo a módulo de duas em duas semanas, discutimos as tarefas no Slack e monitorizámos as tarefas no Jira.

Equipa

Programadores de back-end

Programadores Frontend

Engenheiro de QA

Analistas de negócios

Resultados

Uma vez que o sistema foi concebido desde o início para ser tão fácil de utilizar quanto possível, foi necessária apenas uma hora para formar os funcionários que trabalham com um novo módulo. Os resultados tornaram-se visíveis uma semana após a implementação: a preparação de relatórios tornou-se 3 vezes mais rápida do que anteriormente e os utilizadores dispuseram de mais tempo para uma análise mais aprofundada dos dados e para a simulação de cenários. Isto permitiu que os analistas apresentassem um conjunto mais calibrado de conclusões e recomendações para cada fábrica num período de tempo mais curto, melhorando assim o valor comercial e aumentando a fidelidade do cliente.

Além disso, a nossa equipa conseguiu manter todo o sistema ERP tão seguro como era antes das modificações efectuadas, graças ao facto de os algoritmos de aprendizagem automática não interagirem com quaisquer dados vitais, analisando apenas padrões e tendências resultantes de determinadas decisões e acções.

Duração do projecto

4 meses para o MVP;
9 meses para o projeto completo (incluindo 2 meses de testes de aceitação pelo utilizador).

Casos relacionados

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