A indústria nunca produziu tantos dados quanto hoje. Sensores, CLPs, sistemas supervisórios, MES, ERPs e plataformas de IoT geram informações em tempo real, a cada segundo.
Ainda assim, um paradoxo persiste: quanto mais dados, mais decisões erradas continuam acontecendo.
O problema não está na quantidade de dados, nem necessariamente na tecnologia adotada. Na maioria das operações, os dados industriais falham por dois motivos centrais: erros na coleta e ausência de contexto.
Quando isso acontece, dashboards tranquilizam, relatórios impressionam, mas a operação segue reativa, corrigindo efeitos em vez de antecipar causas.
O mito do “dado automático e confiável”
Existe uma crença comum na indústria de que, se o dado vem de um sensor ou de um sistema automatizado, ele é automaticamente confiável. Essa premissa é perigosa.
Dados industriais não são neutros. Eles refletem:
- a forma como foram coletados
- a qualidade do sinal
- o momento da leitura
- o contexto operacional
- as intervenções humanas
Sem governança adequada, o dado deixa de ser um reflexo da realidade e passa a ser apenas um registro parcial do processo.
Erro 1: coletar dados sem objetivo claro
Um dos erros mais frequentes é coletar dados “porque é possível”, não porque existe um propósito definido.
Sensores são instalados, variáveis são mapeadas e históricos são armazenados sem que ninguém consiga responder a uma pergunta simples: para que esse dado será usado?
Quando não há objetivo:
- dados não são priorizados
- indicadores não são acionáveis
- análises se tornam genéricas
- decisões continuam baseadas em percepção
Dados industriais precisam nascer com uma finalidade clara: controle, qualidade, eficiência, energia, manutenção ou segurança.
Erro 2: falhas na coleta e na qualidade do sinal
Outro problema recorrente está na própria coleta. Sensores mal calibrados, pontos de medição mal posicionados ou sinais instáveis comprometem toda a cadeia de decisão.
Entre os problemas mais comuns estão:
- leituras intermitentes
- valores fora de faixa não tratados
- perda de pacotes de dados
- amostragem inadequada
- falta de sincronização temporal
Quando a base é frágil, qualquer análise posterior é comprometida. Não existe algoritmo, IA ou dashboard que corrija um dado coletado de forma inconsistente.
Erro 3: dados sem carimbo de tempo confiável
O tempo é um elemento crítico na indústria. Um dado sem timestamp preciso e sincronizado perde grande parte do seu valor.
Sem isso, torna-se impossível:
- correlacionar eventos
- identificar causa e efeito
- reconstruir uma sequência operacional
- analisar desvios por turno ou lote
Muitas operações ainda convivem com dados de fontes diferentes, cada uma com seu próprio relógio. O resultado é uma narrativa fragmentada do processo, onde eventos não se conectam de forma confiável.
Erro 4: falta de contexto operacional
Esse é, talvez, o erro mais grave, e o mais comum.
Dados industriais falham quando são analisados fora do contexto em que foram gerados. Um valor isolado não explica o que estava acontecendo na operação naquele momento.
Sem contexto, o dado não responde:
- qual produto estava sendo produzido
- em que etapa do processo
- sob qual receita ou parâmetro
- por qual operador ou turno
- em que condição do equipamento
O resultado são análises superficiais e decisões baseadas em médias, não em comportamento real do processo.
Erro 5: sistemas que não conversam entre si
A fragmentação de sistemas ainda é uma realidade em muitas plantas. ERP, MES, SCADA, historiadores e planilhas operam como ilhas.
Quando os sistemas não se integram:
- cada área enxerga uma versão diferente da operação
- indicadores entram em conflito
- decisões são discutidas, não executadas
- o tempo de resposta aumenta
Dados industriais só ganham valor quando fluem entre sistemas e áreas, mantendo consistência e significado ao longo de toda a cadeia.
Erro 6: intervenções humanas não registradas
A operação real nunca é totalmente automática. Ajustes manuais, correções emergenciais e decisões de campo fazem parte do dia a dia industrial.
O problema surge quando essas intervenções não ficam registradas.
Sem esse histórico:
- desvios parecem aleatórios
- análises de causa raiz falham
- modelos preditivos aprendem padrões errados
- a confiança nos dados diminui
Registrar o contexto humano da operação é tão importante quanto registrar sinais de máquinas.
Erro 7: excesso de dados e ausência de critério
Mais dados não significam melhores decisões. Em muitos casos, o excesso gera ruído.
Quando tudo é coletado:
- alertas se multiplicam
- prioridades se perdem
- exceções deixam de ser visíveis
- a equipe passa a ignorar sinais
Dados industriais precisam ser filtrados, classificados e hierarquizados. O que importa não é o volume, mas a relevância para a decisão.
Erro 8: falta de governança e revisão dos dados
Coletar dados sem revisar é outro erro estrutural. Sem rotinas de validação, auditoria e revisão, problemas se perpetuam silenciosamente.
Governança de dados industriais envolve:
- definição de responsáveis
- critérios de qualidade
- revisão periódica de indicadores
- tratamento de exceções
- melhoria contínua da base
Sem governança, o dado envelhece mal e perde credibilidade.
O impacto direto na eficiência operacional
Quando os dados industriais falham, o impacto vai muito além da TI. Ele aparece diretamente na operação:
- decisões tardias
- aumento de retrabalho
- perdas de produção
- manutenção reativa
- desperdício de energia
- conflitos entre áreas
A eficiência não se perde de uma vez. Ela se deteriora lentamente, mascarada por relatórios que parecem corretos, mas não refletem a realidade.
O que diferencia dados confiáveis de dados frágeis
Dados confiáveis compartilham algumas características claras:
- são coletados com propósito
- possuem contexto operacional
- têm origem rastreável
- são integrados entre sistemas
- são revisados e utilizados
Eles não apenas informam o que aconteceu, mas ajudam a entender por que aconteceu e o que fazer a seguir.
Dado só tem valor quando sustenta decisão
O maior erro das operações modernas não é a falta de tecnologia, mas a crença de que dados, por si só, resolvem problemas.
Dados industriais falham quando são tratados como fim, não como meio.
Coletar melhor, contextualizar corretamente e integrar sistemas é o que transforma informação em decisão e decisão em resultado.
No fim, a pergunta chave não é quantos dados sua operação gera, mas se eles são confiáveis o suficiente para orientar escolhas críticas no momento certo.
