Tomar decisões estratégicas baseadas apenas na experiência e em opiniões subjetivas pode ser um erro crítico para as organizações. Para sermos mais assertivos, é fundamental basear-se também em dados. Esses dados não apenas explicam o passado, mas também orientam o presente e ajudam a prever o futuro com base em probabilidades.
Considerando que sua organização já possui RPA (Automação de Processos Robóticos) implementado, surge um desafio importante: como utilizar os dados gerados pelos robôs para prever eventos futuros, obter insights e aprimorar os processos de negócios?
A resposta está na união de RPA com IA (inteligência artificial) baseada em análise preditiva! Enquanto RPA processa inúmeras atividades que geram grandes volumes de dados, a análise preditiva consome esses dados, revelando padrões e tendências que podem orientar decisões estratégicas. Neste artigo, exploraremos como a combinação dessas duas tecnologias pode auxiliar nesse quesito.
Definição de RPA e análise preditiva
A Automação de Processos Robóticos (RPA) é uma tecnologia que utiliza robôs de software para automatizar tarefas repetitivas, baseadas em regras dentro dos processos empresariais. Por outro lado, a Análise Preditiva é uma técnica avançada de análise de dados que utiliza modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) para prever eventos futuros com base em dados históricos.
Como RPA e análise preditiva trabalham juntos
Para integrar efetivamente RPA e análise preditiva, o primeiro passo é implementar RPA para automatizar tarefas operacionais repetitivas. Uma vez que esses processos estão bem estabelecidos e funcionando de forma eficiente, a análise preditiva é introduzida. Utilizando os dados coletados e processados pela automação com RPA, a análise preditiva identifica padrões e gera insights. Com esses insights, novos processos podem ser acionados automaticamente ou a organização pode tomar decisões estratégicas informadas. Juntas, essas tecnologias criam um ciclo contínuo de coleta de dados, análise e ação, permitindo que as empresas melhorem sua eficiência operacional.
Confira abaixo algumas aplicações práticas:
Cenários de aplicação combinada de RPA e análise preditiva
1. Planejamento de estoque
Uma rede de varejo utiliza dados históricos de vendas, sazonalidade, tendências de mercado e comportamento do consumidor para otimizar seu planejamento de estoque. A análise preditiva, alimentada por esses dados, permite prever a demanda futura de produtos com alta precisão.
Processo
- Coleta de Dados: Utilizando RPA, a rede de varejo coleta dados de vendas diárias de todas as suas lojas, bem como dados de mercado e comportamento de clientes de fontes externas, como redes sociais e pesquisas de mercado.
- Tratamento de Dados: RPA automatiza a limpeza, a padronização e a integração dessas informações em um banco de dados centralizado.
- Análise Preditiva: Um software de análise preditiva processa esses dados para identificar padrões e prever a demanda de produtos para os próximos meses.
Decisão Estratégica
- Otimização de Inventário: A rede ajusta seus níveis de estoque de acordo com a demanda prevista, evitando excesso de inventário ou quebra do estoque.
- Descontos e Ofertas: Identifica produtos com previsão de baixa demanda e planeja estratégias de desconto para liberar espaço no inventário.
- Negociação com Fornecedores: Utiliza as previsões para negociar melhores prazos e condições com fornecedores, garantindo entregas just-in-time e reduzindo custos de armazenamento.
2. Manutenção Preventiva
Uma fábrica de automóveis utiliza sensores IoT instalados em suas máquinas para coletar dados em tempo real sobre o desempenho e o estado dos equipamentos. Esses dados incluem temperatura, vibração, consumo de energia e tempo de operação.
Processo
- Coleta de Dados: RPA consulta periodicamente os dados coletados pelos sensores IoT, integrando-os em um sistema central de gerenciamento.
- Análise de Dados: Softwares de análise preditiva processam esses dados para identificar padrões e prever possíveis falhas ou necessidades de manutenção.
- Ação Automatizada: Com base nos insights obtidos, uma automação com RPA inicia processos de manutenção preventiva, como agendamento de inspeções ou o processo de compra com o intuito de substituir peças antes que ocorram falhas.
Decisão Estratégica
- Manutenção Preditiva: A fábrica evita paradas inesperadas e custos associados a reparos de emergência, aumentando a disponibilidade e a vida útil dos equipamentos.
- Otimização de Recursos: O RPA garante que a manutenção seja realizada apenas quando necessário, otimizando o uso de recursos e reduzindo desperdícios.
Outras aplicações práticas:
- Gestão Financeira: RPA pode ser utilizado para consultar periodicamente contas bancárias e processar dados financeiros. Utilizando os dados coletados por RPA, ferramentas de análise preditiva processam essas informações para identificar padrões históricos de fluxo de caixa. Com base nas previsões, RPA pode ser usado para enviar notificações automáticas para a equipe financeira sobre a necessidade de ajustes no orçamento.
- Saúde: RPA pode ser configurado para acessar sistemas de agendamento de consultas. Utilizando os dados coletados por RPA, ferramentas de análise preditiva analisam padrões históricos, como picos de demanda em determinados dias ou horários. Com base nas previsões de demanda, uma automação com RPA pode ajustar automaticamente o horário das consultas e a alocação de recursos para otimizar a capacidade de atendimento.
Desafios e considerações
Embora a integração de RPA com análise preditiva ofereça muitas vantagens, também apresenta desafios, como a necessidade de dados de alta qualidade, expertise em análise de dados e integração eficiente de sistemas. Superar esses desafios é fundamental para garantir uma implementação bem-sucedida e maximizar os benefícios esperados.
Ao automatizar tarefas operacionais e transformar dados em insights estratégicos, as empresas melhoram sua eficiência e tomam decisões informadas que impulsionam o crescimento a longo prazo. Investir na integração de RPA e análise preditiva não é apenas uma estratégia de tecnologia. É também uma estratégia empresarial essencial para se manter à frente da concorrência e responder com eficácia às demandas do mercado em constante mudança.
