O primeiro passo no desenvolvimento de uma estratégia para o uso de dados de manutenção na tomada de decisão deve incluir a identificação dos objetivos específicos que a empresa precisa atingir.
Isso permitirá identificar quais dados são mais relevantes e necessários para atingir esses objetivos.
Com essas informações em mãos, é possível criar uma estratégia que inclua a coleta, análise e interpretação dos dados para apoiar a tomada de decisão, podendo incluir a implementação de ferramentas e tecnologias de análise de dados.
Veja o guia completo sobre como utilizar dados para tomada de decisão.
Outros fatores podem ser cruciais para que a estratégia seja bem sucedida. Continue lendo esse artigo para descobrir quais são.
A coleta de dados desempenha um papel fundamental na obtenção de informações relevantes e precisas a partir de fontes confiáveis, que permitam realizar análises e tomadas de decisão embasadas em dados.
Em geral, a coleta de dados de manutenção envolve o uso de métodos e técnicas específicas para coletar informações de uma ou mais fontes, como questionários, entrevistas, observação, experimentação, análise de dados já existentes, entre outros. É importante que o processo de coleta de dados seja bem planejado e executado de forma sistemática e rigorosa, para garantir a qualidade e a confiabilidade das informações obtidas.
Os dados coletados podem ser usados para diversas finalidades, como descobrir padrões e tendências, identificar problemas e oportunidades, avaliar desempenhos, testar hipóteses, embasar decisões estratégicas, entre outras.
Em resumo, a coleta de dados de manutenção é uma etapa crucial para obter informações precisas e relevantes que permitam tomar decisões mais informadas e embasadas em dados.
Depois de coletar os dados necessários, a empresa precisa analisá-los para identificar padrões e tendências que possam ajudar a informar os processos de tomada de decisão.
Veja a seguir alguns exemplos de análises:
A análise descritiva é usada para descrever as características de um conjunto de dados, resumindo-o em categorias ou métricas significativas.
Envolve o exame de observações individuais dentro do conjunto de dados para identificar padrões e tendências, como correlações entre variáveis, discrepâncias ou outras características de interesse.
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A análise preditiva pode ser usada por empresas de manutenção para prever quando um ativo pode precisar de reparo com base em suas informações históricas de desempenho.
Esse é um tipo de análise projetada para fornecer recomendações sobre a melhor forma de agir em resposta aos resultados previstos de modelos preditivos.
Ele usa técnicas de otimização matemática, a fim de gerar soluções para problemas de tomada de decisão relacionados a operações de manutenção.
O primeiro passo na transição de uma operação de manutenção orientada por dados é construir a base necessária para tomar decisões sólidas e baseadas em métricas, ademais desenvolver uma cultura e investir em ferramentas e recursos corretos é um passo fundamental.
Fazer a transição para uma operação de manutenção mais eficiente e eficaz requer a criação de um ambiente que incentive o uso de dados como parte dos processos de tomada de decisão.
Isso inclui fornecer aos funcionários uma orientação clara sobre como eles devem aproveitar as informações coletadas ao tomar decisões, bem como motivá-los com incentivos, como bônus ou prêmios de reconhecimento, quando forem bem-sucedidos no uso dessa nova abordagem.
O sistema Auvo oferece aos usuários uma ampla variedade de opções e recursos para atender às necessidades de empresas de manutenção.
Por meio dele, você consegue reduzir custos desnecessários e coletar os dados que ajudam tomadas de decisão, como:
Monitoramento de equipamentos via QR Code,
Controle de km rodado
Quantidade de orçamentos x quantidade de OS
Relatórios de atividade, despesas e produtividade da equipe externa,
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