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Plataforma de visualização de dados economiza cerca de US$ 100 milhões em quatro anos
Dados se tornam um fator de produção
Caminhões e equipamentos são mais confiáveis, com menos falhas e menos tempo de inatividade
Investimento alinhado com benefícios quantificáveis
Os orçamentos de manutenção são mais baixos e podem ser previstos com precisão
Uma pegada de carbono reduzida
A empresa pode monitorar e controlar sua pegada de carbono com precisão e avançar em sua estratégia ESG
Desafio
Essa empresa de serviços petrolíferos está sediada no Texas, mas possui operações significativas nos EUA e em unidades globais. Em 2019, a GFT ofereceu e investiu em um workshop de descoberta de cinco dias que teve como objetivo estabelecer o potencial de transformação das tecnologias e dados digitais em toda a empresa. Os objetivos específicos eram diminuir a pegada de carbono da empresa, reduzir custos e tornar-se um negócio orientado por dados.
Embora a empresa quisesse manter o briefing aberto para o workshop, já sabia que os custos de manutenção dos equipamentos eram elevados e estavam aumentando, representando cerca de 20% do faturamento. E com um cronograma de manutenção determinado pelas falhas nas máquinas, também pode haver perdas significativas na produção devido a interrupções nas máquinas.
A GFT viu uma oportunidade de implementar um programa de manutenção preditiva para evitar falhas catastróficas de equipamentos e manutenções não programadas. Além de fazer economias permanentes de custos, as tecnologias envolvidas permitiriam que a empresa se tornasse orientada por dados para ajudar a cumprir outros objetivos comerciais e de ESG.
O primeiro desafio foi capturar, agrupar e armazenar um grande volume de dados operacionais da Internet das Coisas (IoT) de diversas fontes, incluindo máquinas de produção, equipamentos periféricos e caminhões.
Compromisso
A GFT foi convidada para construir uma plataforma de visualização de dados IoT e monitoramento de equipamentos. Embora essa seja uma solução personalizada, a GFT poderia utilizar seus métodos comprovados para identificar lacunas, riscos do negócio e outras oportunidades de transformação digital. Para acelerar a entrega, um produto mínimo viável seria criado o mais rápido possível. Uma equipe híbrida de 10 pessoas da GFT trabalhou no local e em várias unidades nearshore.
Depois de concluída, a nova plataforma foi aplicada inicialmente à manutenção preventiva de máquinas de produção de petróleo. Os resultados iniciais foram impressionantemente positivos. Dados de IoT em tempo real coletados de diversas fontes mostraram que padrões de falhas poderiam ser detectados e requisitos de manutenção programados. Em oito semanas, a empresa economizou circa 20% do faturamento, excluindo as perdas que se acumulariam com o tempo de inatividade da máquina devido a falhas catastróficas. O monitoramento remoto do local do poço e a manutenção preventiva foram implementados em todas as instalações.
Além das economias permanentes, esse sucesso inicial comprovou o potencial dos dados em tempo real para gerar melhores decisões de negócios. A GFT foi convidada a expandir o escopo de seu programa de transformação como base para a manutenção preditiva de aprendizado de máquina (ML) e análise de causa raiz.
O próximo caso de uso relacionado a ESG e soluções de energia. Como usuária significativa de diesel em suas operações em campos petrolíferos e caminhões, a empresa desejava mudar para combustíveis mais limpos e o gás natural foi uma escolha óbvia. Mas operar caminhões e máquinas de produção com gás natural não é fácil e as principais métricas devem ser monitoradas constantemente para fins de segurança e compliance. A nova plataforma de dados ofereceu uma solução ideal, reunindo todas as métricas necessárias em tempo real.
Até agora, foram economizados mais de milhões de galões de diesel. Ao substituir o diesel por gás natural, a empresa está reduzindo sua pegada de carbono, melhorando sua classificação ESG e construindo um caminho para um futuro mais sustentável.
Com uma riqueza de dados históricos e em tempo real, a empresa estava idealmente preparada para adotar inteligência artificial (IA) e ML. Com o ML, o modelo de dados aprende o tempo todo, de modo que padrões detalhados podem ser estabelecidos em todas as operações em diversos locais. Além de facilitar a manutenção preditiva, isso fornece informações precisas e detalhadas sobre como o negócio está funcionando e permite a comparação entre operações.
Um dos maiores desafios do projeto foi mudar a cultura organizacional de manutenção “reativa” para manutenção preditiva. O sucesso contínuo requer persistência e o comprometimento da equipe principal em treinar modelos de ML. Para garantir a cooperação total, a GFT organizou workshops regulares para explicar os benefícios da IA e como ela é muito mais uma oportunidade do que uma ameaça.
Benefícios
A nova solução foi entregue dentro do prazo e do orçamento. Desde o início, os dados contaram uma história consistente sobre padrões operacionais e requisitos de manutenção. Em seis semanas, isso gerou um retorno sobre o investimento seis vezes maior.
Com sua nova plataforma de dados IoT, essa é uma empresa petrolífera preparada para a era digital. Novos casos de uso surgem continuamente e a plataforma foi implantada como uma solução empresarial, integrada à maioria dos processos de negócios. O total economizado até o momento cerca de US$ 100 milhões, com muitas outras economias no pipeline. O sucesso contínuo da solução mostra que os dados se tornaram a força vital dos negócios em todos os setores.
A nova plataforma operacional de dados foi entregue como um exemplo clássico dos métodos ágeis da GFT. Cada nova aplicação é desenvolvida com base em um case de negócios sustentável que alinha o investimento com benefícios quantificáveis.
A GFT continua sendo o parceiro técnico estratégico da empresa, responsável pelo desenvolvimento de software, suporte à produção e engenharia de dados. Na prática, a GFT atua como um departamento de TI terceirizado com 34 FTEs. A parceria prospera com base na confiança e na transparência.
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Caso de sucesso
Plataforma de visualização de dados economiza cerca de US$ 100 milhões em quatro anos