Machine Learning e Indústria 4.0 – Fiat Chrysler inicia migração para nuvem
Após adotar soluções de produtividade e infraestrutura, a companhia avança com implementação de Big Data e inteligência artificial
A montadora Fiat Chrysler Automobiles (FCA) iniciou a segunda fase de sua migração para a nuvem, apostando agora em otimizar a operação industrial e melhorar o número de vendas.
Machine Learning
A companhia segue uma estratégia de nuvem híbrida e multicloud, utilizando Google Cloud Platform e infraestrutura local. O projeto como um todo já avançou em quatro frentes: migração de dados e aplicações do data center próprio para a nuvem, geração de insights a partir de inteligência artificial, recursos de produtividade e também de colaboração.
O primeiro projeto envolveu a adoção do G Suite, que inclui o Gmail, Drive e Hangouts, todos na nuvem. A implementação permitiu começar a fase de testes do home office na FCA, além de melhorar o fluxo de comunicação e a integração de dados entre equipes.
Já o segundo projeto é mais ousado e envolveu a migração da infraestrutura para ganhar velocidade de processamento e escalabilidade para começar iniciativas de Big Data.
De acordo com André Souza, CIO da FCA, que participou ontem (10/10) do Cloud Summit, evento do Google Cloud, o processo ocorreu em duas frentes: dentro e fora.
Na fábrica da Jeep, localizada em Goiana (PE), a montadora utiliza BigQuery para aumentar a produtividade.
“A inteligência artificial identifica o modelo do carro para colocar a roda certa na sequência da linha de montagem, reduzindo erros e atrasos”, explica.
Indústria 4.0
Além disso, há um foco em coletar dados do chão de fábrica para garantir a manutenção preditiva a partir do machine learning e não ter falhas dos equipamentos industriais.
Souza também comenta que a planta de Goiana, considerada a mais moderna da empresa quando inaugurada em 2015, consegue entregar uma capacidade maior do que a planejada em sua formação a partir do uso dos dados.
Já a iniciativa “fora” utilizar a análise de dados do BigQuery para inteligência de mercado e entender o comportamento digital dos consumidores.
Nesta parte, o ganho foi de produtividade, já que um processo de análise de dados que demorava algumas horas passou a 30 segundos, em média, o que permitiu melhorar a gestão de potenciais clientes. “Já capturamos leads e agora queremos transformar em vendas”, afirma o CIO.
“Empregamos machine learning para identificar padrões dos clientes e gerar insights dos dados coletados diretamento no chão de fábrica, mas ainda há muito por fazer, estamos no início da jornada”, diz Souza. Para ele, a transformação digital de uma montadora precisa acontecer junto com toda a cadeia do setor automobilístico.
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