Manutenção preditiva: evite problemas no maquinário, perdas e prejuízos
Manutenção preventiva você já conhece: o fabricante passa os procedimentos mais adequados para garantir o bom funcionamento de uma determinada máquina e você segue o cronograma. Mas você não recebe nenhuma previsão sobre eventuais quebras e quando elas poderão ocorrer, até porque isso depende da intensidade de uso e de muitas outras variáveis.
Mas nós podemos ajudá-lo com previsões para que você faça a manutenção preditiva: a partir de uma série de dados e de modelos estatísticos, determinamos quando um equipamento sofrerá uma pane, evitando que a máquina pare e gere prejuízos para a empresa.
A pedido de uma mineradora, por exemplo, aplicamos a metodologia para as esteiras que carregam minérios – uma única esteira parada por algumas horas compromete toda a produção e gera perdas enormes. Por isso, é importante identificar e correlacionar dados, apontando qual a probabilidade de uma dessas esteiras apresentar problema e agir antes que isso aconteça.
Uma mesma máquina não apresenta os mesmos dados de outra máquina, mesmo que sejam iguais, assim como um automóvel tem maior ou menor vida útil dependendo do motorista e da forma como é conduzido. É preciso ter modelos estatísticos, que poderão ser alimentados com novos dados ao longo dos meses, gerando alertas para os administradores. E isso vale para máquinas de fábrica, para a indústria pesada, equipamentos hospitalares etc.
IBM SPSS
A manutenção preditiva envolve dezenas de variáveis referentes ao equipamento e ao processo de produção, como velocidade, tensão elétrica, aceleração, carga horária e anos de funcionamento, e também os dados gerados pela internet das coisas (IoT) e seus sensores. Os dados permitem construir modelos estatísticos que rodam no software IBM SPSS.
Estudar e correlacionar os dados, buscando formas que permitam prever o futuro e a saúde das máquinas, é uma de nossas especialidades na área de análise preditiva.
Análise preditiva: quer saber quanto tempo um paciente ficará internado?
Na área de saúde, há questões fundamentais que impactam no planejamento e consequentemente, num melhor atendimento. Impactam também na gestão hospitalar, mas nem sempre temos resposta para essas questões.
Eis algumas:
• É possível estabelecer quanto tempo um paciente ficará internado na UTI?
• Quais pacientes têm maior risco de contrair uma infecção hospitalar?
• Entre os pacientes que tiveram alta da UTI e vão para o quarto, quais têm risco de morte?
As respostas a essas perguntas permitem tomar ações antecipadamente, melhorando o índice de assepsia ou estendendo o tempo de permanência na UTI, entre outras ações. E é possível fornecê-las com os conhecimentos estatísticos da análise preditiva e a plataforma IBM SPSS, que permite elaborar modelos estatísticos.
DATA SCIENCE E DATA MINING na Gestão Hospitalar
Nossa metodologia envolve, num primeiro passo, o entendimento da realidade do cliente. Depois, nos debruçamos no estudo dos dados existentes e que tenham sido coletados ao longo de dois ou mais anos.
A partir desse estudo, nossos especialistas em estatística definem modelos que alimentarão a plataforma IBM SPSS, de Data Science e Data Mining. Com a plataforma alimentada e gerando relatórios, o próprio cliente pode operar e buscar as respostas de que precisa para melhorar a gestão. Esse é um modelo válido para a gestão hospitalar, mas também para qualquer outro tipo de negócio.
Saiba mais sobre nossa experiência com a solução de análise preditiva e a gestão hospitalar. Clique aqui.
Quer detectar e prevenir fraudes? Nós podemos ajudar
Fraudes estão por todo lado. Como detectá-las na internet?
Next Best Offer, Upsale, Cross Sale: antecipe os resultados das ações de marketing
Exemplos de ações de marketing
Com o IBM SPSS e nossos modelos estatísticos, é possível realizar:
• Projeção de vendas para os próximos meses.
• Market Basket Analysis – Quer montar uma cesta e precisa definir quais os produtos com mais chance de venda? Tem uma indústria e quer montar um combo para oferecer aos revendedores? Fácil.
• Mensuração de ações de marketing, para definir quais deram certo e quais foram os resultados. Assim, você sabe que, se não fizer nada, venderá X. Mas se fizer uma promoção, venderá Y vezes X.
• Next Best Offer – O que oferecer ao cliente, naquele momento? Se você tem uma base de dados, vamos analisá-la e estudar perfis de compra e determinar qual produto o cliente tem maior propensão a comprar naquele momento.
• Correlação de produtos x estação do ano (algo importante para o ramo vestuário).
• Cross Sale – Determine os produtos que têm correlação de compra, do tipo “quem comprou o produto A compra também o B”.
• Upsale – Encontre os produtos certos para uma venda adicional, segundo o perfil do consumidor.
• Quais clientes estão prestes a mudar para a concorrência? Saiba antes que seja tarde demais.
Com a análise preditiva, é possível prever o futuro. E isso é Ciência de Dados
Um cliente será bom pagador? Um aluno ficará matriculado até o final do curso? Uma pessoa tem perfil para comprar um determinado produto? Qual a projeção de vendas para os próximos seis meses? Você não precisa de bola de cristal para responder questões como essas. A ciência de dados (data science) pode ajudá-lo.
Antecipar respostas é possível quando se tem dados históricos, conhecimento estatístico, experiência e um bom software em mãos, capaz de fazer o trabalho pesado de cálculo e cruzamento de informações. Conhecida por análise preditiva, essa área do conhecimento permite às empresas um melhor planejamento e a tomada de decisões mais precisas, mesmo em cenários nebulosos e num mundo em constante transformação. A análise preditiva não se debruça apenas em dados passados, como ocorre com a área e os softwares de BI, mas utiliza também modelos estatísticos para projetar o futuro.
O que dá para fazer com Data Science
Na Stefanini Scala, nossos especialistas criam modelos estatísticos com o suporte do IBM SPSS, que inclui SVM – Support Vector Machine, modelador capaz de mapear e categorizar dados através de funções matemáticas. Parece complicado, mas o que importa é que podemos ajudá-lo a fazer:
- Forecast – antecipando o desempenho financeiro dos meses a seguir;
- Previsão de demanda, para melhor planejamento;
- Previsão orçamentária, para garantir a saúde financeira da empresa;
- Previsão de estoques, pois ninguém quer errar nesse ponto nevrálgico;
- Previsão de desempenho de campanhas de marketing, cujos resultados parecem impossíveis de serem antecipados;
- Detecção de risco de fraude, sejam elas em seguradoras, no varejo online etc;
- Manutenção preditiva de equipamentos, antecipando quais equipamentos sofrerão pane;
- Previsões estatísticas variadas, como o tempo em que uma pessoa ficará internada na UTI ou qual a melhor oferta de produto para um determinado grupo de consumidores.
- Ciclo de vida do cliente.
EXEMPLOS
Todo o trabalho da Stefanini Scala começa com o entendimento do negócio. Depois, estudamos quais dados são necessários e quais estão disponíveis em databases até chegar a modelos estatísticos a serem implementados.
Para definir o ciclo de vida do cliente, por exemplo, estudamos perfis de clientes e as ações de marketing capazes de mantê-los ativos pelo maior tempo possível, sem que migrem para a concorrência. Se conhecemos o cliente, podemos oferecer um determinado produto, um crédito, um investimento, montar uma oferta. Podemos fazer com que consumam mais.
A área de telecomunicações, por exemplo, sofre com a migração de clientes para a concorrência. O trabalho de análise preditiva, nesse caso, inclui pontuar os clientes de forma que, quanto maior for a pontuação, maior a chance de perder aquele cliente num determinado período de tempo (churn rate ou taxa de evasão de clientes). Monitorar o churn rate é fundamental pois significa ter a oportunidade de criar ofertas especiais capazes de reverter o cenário de perda.
A análise preditiva pode, também, determinar quais são os clientes ouro, prata ou bronze, com base no potencial futuro de compra. E pode definir quais produtos cada grupo está propenso a comprar. Imaginou o tanto que é possível fazer?
Todas as áreas, sejam Indústria, Varejo, Saúde, Educação, podem se beneficiar. E na Stefanini Scala temos uma equipe especializada, pronta para ajudá-lo.
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Na Porto Seguro, detectar fraudes ficou mais fácil
Na área de seguros, a detecção de fraudes não é tarefa fácil, especialmente quando estamos falando de uma empresa com 5 milhões de clientes, atendidos por 135 escritórios, 20 mil brokers e 10 mil funcionários.
Na Porto Seguro, o núcleo de Detecção de Fraudes precisava de uma solução que ajudasse a analisar centenas de milhares de propostas. E que permitisse detectar fraudes de forma mais eficiente, prevenindo o pagamento por uma falsa solicitação.
O desafio incluia a edição e a criação de regras, a criação de cenários de risco, a capacidade de testar esses cenários e de gravar os processos para o caso de renovações ou reaberturas em futuras requisições.
BUSCANDO PADRÕES
No sistema, as regras são atômicas e a maioria delas envolve uma única variável. O principal propósito das regras é pontuar um padrão de fraude (também chamado de cenário), usando um valor dado para crescer ou diminuir a pontuação desse cenário. As regras também funcionam como uma pré-condição para novas regras.
Além do acesso a informações sobre os casos (aceito, recusado, aceitos no limite, recusados no limite) houve um enriquecimento da base de dados, com informações adicionais para análise Business Intelligence. Passou a ser possível questionar quais variáveis são (ou não são) mais frequentes em fraudes, por exemplo. Como quesito de segurança, o sistema agora previne que um funcionário explique a um corretor a razão de uma resposta negativa para uma proposta informando dados sensíveis.
Como extensão do projeto, a Stefanini Scala desenvolveu um database multi-dimensional para ser usado com o IBM Cognos no cálculo e entrega de indicadores específicos. Eles darão suporte à descoberta de novos padrões para a detecção de fraudes.
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