Fabricante de aço reduz custos e agrega valor por meio de BI e análise de dados

Desafio

Independentemente do setor em que você esteja, competir de forma eficaz geralmente envolve muito mais complexidade do que se imagina.

No mercado atual, as organizações que desejam usar os dados a seu favor devem sabem como filtrar com eficiência todos os níveis de detalhes em seus dados para fornecer aos líderes respostas a questões críticas de negócios.

Mas ter os dados corretos é apenas parte da equação. Muita coisa acontece nos bastidores antes que você possa fornecer respostas com velocidade e precisão para permitir uma tomada de decisão mais eficaz.

Este estudo de caso destaca como um dos principais fabricantes de aço inoxidável dos EUA usou tecnologia e dados para modelar um de seus processos comerciais mais críticos.

Para os fabricantes de aço, ser capaz de modelar e gerenciar com precisão os custos de insumos de matérias-primas (também chamados de materiais não processados) pode ter um impacto substancial na lucratividade geral de seus negócios.

Esse fabricante tem uma equipe de digitalização encarregada de expandir o uso de dados de fabricação e produção para tomar melhores decisões operacionais e melhorar o desempenho financeiro da empresa.

Eles especificamente precisou de ajuda para criar uma ferramenta de modelagem para ajudar a modelar e analisar os custos de diferentes entradas de materiais não processados no processo de aço inoxidável.

Eles usariam essas informações para gerenciar melhor seus fornecedores, o uso de diferentes materiais de entrada e a produção geral de diferentes tipos de aço, entre outros fatores.

O grupo selecionou a Marlabs para ser sua parceira e nos deu os seguintes objetivos:

• Desenvolva uma ferramenta de modelagem/análise para uso em toda a empresa
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• Pensativamente projetar uma interface de usuário (UI) mostrando os diferentes cenários de material de entrada de uma forma que toda a gama de usuários internos do cliente entenderia (já que nem todos os usuários são cientistas de materiais).
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• Impulsione a equipe de digitalização conhecimentos e habilidades técnicas.
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• Fortalecer capacidades internas de desenvolvimento de software do cliente.
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• Adote soluções consistentes e de ponta Práticas de entrega ágeis.

O desafio específico do fabricante, embora diferente de outros setores, é muito identificável. Para entender por que essa organização precisava de uma ferramenta de modelagem de matéria-prima, é útil saber que existem muitos tipos de aço inoxidável, cada um com sua própria “receita” de porcentagens de metal necessárias que são combinadas para criar um produto final.

As características metalúrgicas, juntamente com os custos do material, são os principais fatores que devem ser considerados ao analisar o custo geral do material usado para fazer o produto final.

A sucata metálica (que tem um conteúdo metalúrgico amplamente variado) é uma grande despesa para os fabricantes de aço inoxidável. Conforme a quantidade de cada elemento na sucata muda, ela deve ser balanceada com elementos de outras fontes para atingir o conteúdo desejado para o produto final.

Os cálculos para alcançar as porcentagens corretas são complexos, potencialmente longos e devem ser precisos em uma fração de um por cento. Nosso cliente precisava da nossa ajuda projete uma interface de usuário que possa quebrar a complexidade de forma que diferentes usuários com vários conhecimentos técnicos possam entender facilmente o que estão vendo.

Solução

Nossa abordagem e por quê

Nosso objetivo inicial era fornecer um algoritmo mínimo viável de modelagem e balanceamento em um curto período de tempo para ajudar nosso cliente a validar e quantificar possíveis economias de custos isso poderia ser realizado usando diferentes quantidades e tipos de sucata para atender às suas necessidades de produção.

Esse algoritmo seria parte de uma ferramenta de otimização de materiais não processados que desenvolveríamos para fornecer às partes interessadas de nossos clientes uma única fonte de informação em relação ao uso real da matéria-prima e ao custo ao longo do tempo e cenários modelados usando diferentes suposições.

A equipe da Marlabs que construiu a solução foi qualificada de forma única para atender às necessidades de nossos clientes. Embora tenhamos sido contratados para desenvolvimento de aplicativos e design de UX, nosso trabalho exigiu que desenvolvêssemos uma profunda experiência na fabricação de aço e nos principais fatores que levaram ao sucesso no processo.

Já trouxemos para a mesa uma vasta experiência em entrega e desenvolvimento de projetos ágeis, juntamente com design e desenvolvimento de interface de usuário personalizados. Além disso, os membros da equipe possuíam experiência específica em ciência de materiais, análise e extensões de algoritmos e otimização de materiais e lógica de balanceamento.

Entregando uma solução

Trabalhando com a equipe de digitalização do cliente, selecionamos as ferramentas e os processos que melhor se alinhariam às suas habilidades. Decidimos usar suas ferramentas existentes. Essa seria a maneira mais sensata de permitir que os membros da equipe mantenham e melhorem a solução conforme necessário. depois entregamos a iteração inicial e a versão da ferramenta.

O cliente já havia concluído parcialmente alguns dos cálculos necessários em um algoritmo usando uma combinação de procedimentos armazenados, código SQL e outras abordagens de script. Seus relatórios existentes eram baseados em planilhas complexas do Excel.

Usamos uma estrutura ágil de entrega de software para colaborar com sua equipe para refinar os requisitos de negócios, priorizar as principais funcionalidades e capacidades do produto final e testar e validar a utilidade desses recursos.

Durante a iniciativa de 20 semanas, realizamos reuniões diárias (que incluíram a Marlabs e as partes interessadas do cliente) para analisar o status das histórias gerenciadas na ferramenta de planejamento do Jira.

Trabalhamos no ambiente existente do SQL Server e utilizamos os recursos do Python para criar lógica e um algoritmo de balanceamento para modelar diferentes cenários de entradas de material não processado que poderiam ser usadas para produzir o produto final desejado que fosse necessário.

Adicionamos iterativamente novas regras de negócios, abordagens de balanceamento e etapas de reprocessamento para tornar o algoritmo de balanceamento químico mais robusto e completo.

Além disso, analisamos as mudanças de custo (aumentos e reduções) em 24 cenários depois de garantir que as matérias-primas fossem balanceadas com sucesso dentro dos parâmetros de conteúdo do elemento alvo dos graus finais de produção.

Nossa equipe então incorporou o uso do Dash nos painéis front-end e na interface do usuário. Eles foram criados para relatar e visualizar informações críticas relacionadas ao processo de planejamento e uso de materiais. O código SQL, combinado com a interface de usuário reescrita em um aplicativo baseado em servidor, permitiu que uma variedade maior de analistas e engenheiros usassem os resultados.

O resultado final, a ferramenta de otimização de materiais não processados, consistiu em uma interface front-end acessível pela web que permite aos usuários visualizar, modelar e avaliar diferentes cenários para orientar as decisões sobre uso de materiais e gerenciamento de fornecedores.

Os novos painéis estão com marcadores abaixo. Cada um oferece a capacidade de detalhar para obter mais informações.

• Relatório resumido de matérias-primas, com informações diárias relacionadas ao fornecimento de elementos por categoria de matéria-prima.
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• Relatório de custo por série que detalha os custos elementares de todas as séries e níveis de ensino.
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• Calculadora de custo da cesta de, um resumo de quais matérias-primas contribuíram para a aquisição para uso de elementos-chave na produção e o custo associado desses materiais.
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• Otimizador de química que ajusta as características elementares da matéria-prima ou as metas de uso da matéria-prima, ao mesmo tempo em que permite que o espectador veja o impacto sobre o sucesso do balanceamento do material.
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• Custos de matéria-prima em vários meses ou cenários modelados — para fins de comparação.
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• Tabela de pontuação do fornecedor que mostra as principais medidas de sucata por fornecedor e estaleiro.

O verdadeiro valor dos painéis é que eles forneceram a solução para o desafio do nosso cliente, que era a necessidade de obter respostas e insights oportunos e precisos sobre questões críticas, como:

• O que contribuiu para as mudanças nos custos de produção de mês para mês?
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• Quais mudanças no consumo (e custo) de matéria-prima resultariam da modelagem de diferentes conteúdos elementares nas matérias-primas?
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• Qual foi o desempenho dos fornecedores individuais de sucata?

Resultados

Nosso projeto capacitou nosso cliente a determinar as oportunidades de ajustar as porcentagens de conteúdo de matéria-prima na sucata de matéria-prima usada como insumo no processo de produção. Ajudamos sua equipe de digitalização a:

• Entenda os cálculos complexos do projeto para acelerar sua análise
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• Apresente-o de forma digerível para responder às principais perguntas comerciais

Como resultado, aumentamos a agilidade e a precisão da empresa na tomada de decisões. Isso, por sua vez, gerou benefícios adicionais, como redução de custos e maior eficiência.

Nosso cliente gostou do ambiente de desenvolvimento dedicado, considerando-o muito profissional, e disse que ficou entusiasmado com os resultados do algoritmo de balanceamento, observando que os painéis parecem fantásticos.

A verdadeira prova de sucesso foi que o fabricante conseguiu identificar oportunidades potenciais de economia de aproximadamente 0,5% no custo das matérias-primas com base em diferentes substâncias químicas de entrada. Isso equivale a um possível economia mensal de $800.000 na compra de matéria-prima.

Além disso, à medida que os usuários trabalhavam com a ferramenta de otimização de materiais não processados, eles adquiriam um entendimento comum sobre compra de matéria-prima e produção de aço. Esse entendimento recém-descoberto e compartilhado ajudou alinhe a organização para lidar com os próximos projetos e prioridades.

Por fim, durante toda a iniciativa, aumentamos a confiança da equipe no desenvolvimento de seu próprio software, e eles ficaram com o conhecimento prático do desenvolvimento ágil bem feito.

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“Foi um prazer trabalhar com você e a equipe. Obrigado por sua paciência, pois mudamos de direção inúmeras vezes ao longo deste projeto, bem como por sua dedicação e persistência em concluí-lo. Continuaremos a usar a estrutura que foi estabelecida para tomar decisões comerciais impactantes.”

- Feedback da equipe do cliente

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Impacto no cliente

• Economia potencial de $800.000 mensais na compra de matéria-prima
• Alinhamento interno na compra e nos processos de matérias-primas

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