Estudo da Accenture mostra novas tecnologias impulsionando a indústria

Um novo relatório da Accenture detalha como as novas tecnologias estão ajudando as empresas industriais a reduzir o tempo necessário para projetar, desenvolver e entregar produtos aos clientes, também conhecido como “velocidade de entrada no mercado”.

O relatório “ Industrial Speedsters: How advanced technologies can turbocharge your speed to market ” é baseado em uma pesquisa com 1,2 mil executivos dos setores de equipamentos industriais e elétricos, equipamentos pesados, fornecedores industriais e bens de consumo duráveis ​​em 13 países. Como parte da pesquisa, a Accenture examinou três processos do ciclo de time-to-market:

Idea to Product: que inclui geração de ideias, planejamento de conceito e prototipagem, testes, validação de projeto e desenvolvimento de requisitos para preparar o início da produção;

Plan to Produce: incluindo planejamento de produção, programação de produção e execução de produção (também conhecido como operações de fabricação);

Demand to Deliver: que inclui planejamento de demanda e vendas, recebimento e agendamento de pedidos, distribuição final e instalação/comissionamento no local do cliente/cliente.

A Accenture identificou as empresas que tinham os processos mais curtos em cada um dos três processos e, em seguida, analisou quais haviam alavancado tecnologias avançadas – incluindo Machine Learning (ML) e outras tecnologias de Inteligência Artificial (IA), Nuvem, gêmeos digitais e computação de alto desempenho (HPC), entre outras – para reduzir tempo e custos.

Comparativo

A Accenture então dividiu as empresas em três categorias: as que mais reduziram o tempo e aumentaram a eficiência foram rotuladas como “Speedsters” (14% das empresas); aqueles que reduziram menos o tempo e aumentaram a eficiência – representando quase dois terços (63%) das empresas – foram rotulados como “Starter”; e as do meio foram rotuladas como “Accelerators” (23% das empresas).

A pesquisa descobriu que os Speedsters obtiveram maiores reduções de tempo e custo devido a uma alavancagem de tecnologia significativamente maior em todos os três processos de velocidade de lançamento no mercado. Por exemplo, com o uso de ML, os Speedsters obtiveram economias de tempo e custos mais de sete e 12 vezes maiores que, respectivamente, dos Starters.

Além disso, os Speedsters que usaram ML foram 7 vezes mais rápidos e 12 vezes mais econômicos do que os Starters. O uso de veículos guiados automatizados permitiu que os Speedsters conseguissem uma economia de tempo quatro vezes maior que a dos Starters – e uma economia de custos aproximadamente 30 vezes maior. Os Speedsters que usavam veículos guiados automatizados eram quatro vezes mais rápidos e 30 vezes mais econômicos do que os Starters.

Tão importante quanto isso, a pesquisa descobriu que os Speedsters superam tanto os Starters quanto os Accelerators em termos de desempenho financeiro. Por exemplo, para o período de cinco anos de 2016 a 2021, os Speedsters alcançaram um crescimento anual 4% maior do que os Aceleradores e 18% maior do que o dos Starters. Os Speedsters também alcançaram, em média, margens operacionais mais altas do que os Starters e os Accelerators.

“A capacidade de uma empresa de produzir e entregar mais mercadorias em menos tempo e com menor custo é uma vantagem competitiva fundamental”, disse Thomas Rinn, que lidera a prática industrial da Accenture globalmente. “Nossa pesquisa mostra que tecnologias avançadas como IA, Nuvem, gêmeos digitais e computação de alto desempenho desempenham um papel crítico para permitir isso”, afirmou.

Recomendações

O relatório faz várias recomendações notáveis ​​sobre como as empresas podem utilizar tecnologias avançadas de forma mais eficaz em cada um dos três estágios. Esses incluem:

Idea to Product: as empresas devem usar dados de feedback e uso de produtos gêmeos digitais, bem como dados da IoT ao longo do ciclo de vida dos produtos conectados, para melhorar produtos, software e serviços. A manufatura aditiva e a impressão 3D podem acelerar a produção de protótipos físicos com base em seus esforços de engenharia virtual. Em um futuro próximo, eles devem aproveitar a computação de alto desempenho (HPC) baseada em Nuvem e a computação quântica para dar suporte a simulações.

Plan to Produce: para enfrentar os desafios nessa área, as empresas devem usar ferramentas de simulação e comissionamento virtual para permitir que a engenharia de produto trabalhe simultaneamente com a engenharia de produção. Eles também devem criar um gêmeo digital abrangente de processos de produção que possam ajudá-los a simular e otimizar operações para eficácia, rendimento e eficiência gerais do equipamento de forma contínua. Olhando mais adiante, eles poderiam alavancar a IA para cadeia de suprimentos preditiva e gerenciamento de produção; e usar a realidade estendida e o Metaverso industrial para criar oportunidades de treinamento e orientação mais eficazes para os funcionários da produção.

Demand to Deliver: as corporações devem se concentrar na integração da fabricação com a cadeia de suprimentos para criar um “thread digital” que permita o fluxo contínuo de dados entre organizações e silos; permite melhor distribuição, otimização da rede da cadeia de suprimentos, bem como planejamento da cadeia de suprimentos; e abre as portas para criar um gêmeo digital de produtos e operações para apoiar a colaboração na cadeia de valor. A longo prazo, as empresas devem explorar o processamento de solicitação de proposta habilitado para IA e o uso do Metaverso comercial em processos de vendas digitais.

Serviço
www.accenture.com