min de leitura
Índice
Módulo III - Controlo e gestão da comunicação
O papel da análise de dados no facility management e nas operações de manutenção
Historicamente, o facility management sempre foi um processo reativo em que as métricas se baseavam no tempo de resposta ou de resolução. No entanto, as instalações modernas estão a tornar-se cada vez mais complexas, produzindo uma grande quantidade de dados. A análise de big data é vantajosa para o FM, uma vez que pode proporcionar uma compreensão do que está a acontecer, como está a acontecer e o que irá acontecer, nas instalações.
O que é a análise de dados e porque é que é tão importante para o FM e para a manutenção?
A análise de dados é a ciência de analisar e processar dados brutos para obter informações significativas e acionáveis, que podem depois ser utilizadas para sustentar decisões empresariais. Estes dados em bruto têm de ser recolhidos, organizados e ‘limpos’ antes de poderem ser analisados.
O software de FM foi concebido para ajudar os gestores e as equipas de manutenção a controlar as operações manuais diárias desenvolvidas nas instalações. As operações de rotina podem incluir a gestão dos edifícios, de ativos e do pessoal responsável pelas operações e pela manutenção.
Assim, a análise de dados é importante no software de FM, uma vez que contribui para otimizar a performance das instalações, identificando formas de operar mais eficientes e reduzindo os custos. As empresas podem utilizar a análise de dados para ajudar a melhorar as comunicações e a transparência e a minimizar o tempo de inatividade.
Tipos de Análise de Dados
Descritiva
A análise descritiva é a base para a compreensão dos dados. É a forma mais simples e mais comum de análise de dados utilizada nas empresas. Este tipo de análise utiliza dados do passado para responder à pergunta "O que é que aconteceu?". Os dados descritivos são normalmente apresentados sob a forma de painéis de controlo, tais como quadros de KPI, panoramas gerais de vendas e relatórios mensais de faturação.
Diagnóstica
A análise de diagnóstico é o passo seguinte, que consiste em encontrar a resposta à pergunta "Porque é que aconteceu?". Para compreender por que razão aconteceu, a análise diagnóstica pega nas informações encontradas na etapa de análise descritiva e vai mais fundo, de forma a encontrar a causa desses resultados. Este tipo de análise de dados é útil para as empresas, uma vez que identifica mais relações entre os dados e padrões de comportamento.
Preditiva
A análise preditiva utiliza dados mais antigos para responder à pergunta: "O que é provável que aconteça a seguir?" A utilização dos dados sintetizados nas análises descritiva e diagnóstica ajuda a prever de forma lógica os resultados dos eventos. As previsões lógicas baseiam-se em modelos estatísticos, que requerem tecnologia e recursos humanos adicionais para fazer esse prognóstico. As empresas podem utilizar a análise preditiva para a previsão de vendas, para as equipas de customer success, para a avaliação de riscos, e para a segmentação de clientes com o objetivo de determinar quais os potenciais clientes com maior probabilidade de conversão. É essencial compreender que a previsão é apenas uma estimativa e que a exatidão desta estimativa depende da qualidade dos dados que estão a ser analisados.
Prescritiva
Este é o último e mais completo tipo de análise de dados. A análise prescritiva analisa “o que aconteceu, porque aconteceu e o que poderá acontecer” para determinar o que acontecerá a seguir. A análise prescritiva utiliza práticas e tecnologias avançadas, que exigem um grande compromisso organizacional por parte das empresas. Embora este tipo de análise de dados seja o mais procurado, é o tipo de análise mais complexo, sendo que apenas algumas organizações estão equipadas para o fazer. A análise prescritiva envolve algoritmos, técnicas de modelação computacional, métodos estatísticos e machine learning. Todos os caminhos ou padrões de decisão possíveis são considerados tendo em conta os seus resultados prováveis.
Técnicas e ferramentas de análise de dados
Existem diferentes métodos e técnicas que os analistas de dados utilizam para processar dados e extrair informações relevantes. Estes são os métodos e técnicas de análise mais comuns:
- Análise de fatores
- Análise de regressão
- Análise de séries cronológicas
- Análise cohort
- Simulações de Monte Carlo
- Análise de clusters
- Análise de dispersão
- Análise discriminante
No conjunto de ferramentas de análise de dados atualmente existentes incluem-se o Microsoft Excel, o Tableau, o SAS e o Power BI. Ao trabalhar com dados sensíveis, as empresas podem optar por testes de penetração regulares. Esta ferramenta verifica a existência de vulnerabilidades no sistema, ajudando a evitar fugas de informação e outros ciberataques.
Que tipos de dados devem ser registados?
Podem ser analisados dois tipos de dados: qualitativos e quantitativos. Os dados quantitativos são medidas de valor expressas em números, e os dados qualitativos são medidas de variáveis categóricas.
Há uma infinidade de dados que as empresas podem considerar acompanhar, no âmbito do FM, no entanto, estes são os cinco fatores mais frequentemente monitorizados:
- Níveis de ocupação de espaço
- Tempos de resposta às ordens de trabalho
- Manutenção planeada vs. manutenção reativa
- Custo por reparação
- Uso de energia e auditorias
É também fundamental registar todos os dados das tecnologias do local de trabalho. As integrações permitem às empresas conectar equipas, instalações e software, e fornecem insights a partir dos dados para ajudar a aumentar a eficiência.
Funções da análise de dados no software de FM
A análise de dados desempenha um papel importante no software de FM apoiando as empresas das seguintes maneiras:
Criação de instalações sustentáveis
No mundo atual, todas as empresas têm de garantir que as operações das instalações são sustentáveis e ecológicas. A análise de dados é uma excelente forma de melhorar a eficiência e a utilização dos recursos das instalações.
Permite identificar ativos com elevado consumo de energia e diminuir os custos de auditoria energética. Isto ajuda as empresas a reduzirem a sua pegada de carbono, o que é recompensado em países como o Reino Unido.
Melhoria da excelência operacional
A análise de dados fornece informações em tempo real sobre a forma como as instalações utilizam os seus ativos. Estas informações podem, por exemplo, dizer aos facility managers quais os recursos que estão a ser utilizados, como estão a ser utilizados, se há algum desperdício, qual a eficiência dos processos e se existem desafios que os funcionários enfrentam para otimizar a utilização dos ativos.
Melhoria da visibilidade das instalações
Normalmente, os facility managers contabilizam a ocupação das instalações de acordo com o custo por pessoa, calculando o custo total de acomodar os colaboradores num determinado espaço. Sem medições e ferramentas adequadas, os cálculos são imprecisos e não se sabe se as instalações estão subutilizadas ou a funcionar a níveis ótimos.
A análise de dados é vital para dar aos facility managers visibilidade sobre a ocupação das instalações, melhorando a sua utilização e reduzindo os custos ligados ao desperdício. A Infraspeak oferece uma análise económica completa ao fornecer ainda uma visão financeira e operacional do seu stock. Isto também pode ajudar a lidar com o crescimento da empresa de forma mais eficiente.
Resumindo:
A análise de dados é uma das componentes fulcrais do software de facility management, fornecendo informações valiosas e permitindo que as empresas otimizem o desempenho das suas instalações, melhorem a excelência operacional e a gestão de ativos, e reduzam os custos.
Ao utilizar técnicas de análise de dados descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas, os facility managers podem tomar decisões informadas, otimizar processos e promover práticas sustentáveis.
Melhoria da gestão de ativos
Uma instalação inclui vários ativos, tais como as infraestruturas e os ativos relacionados com os funcionários. A gestão destes ativos é uma tarefa importante que exige rigor, uma vez que a ineficiência ou a imprecisão podem resultar em despesas acrescidas ou outros impactos negativos.
Com a análise de dados, os facility managers podem acompanhar o estado, a utilização, o portfólio e a eficiência dos ativos. A plataforma Infraspeak ajuda a simplificar a gestão de edifícios com a sua própria integração BSYS. Transforma os dados em sugestões de ações concretas, através da sincronização de dados e da criação de alertas quando um ativo não está a funcionar corretamente.
Redução dos custos
A capacidade de identificar problemas numa fase inicial e de os resolver atempadamente é frequentemente menos dispendiosa do que fazê-lo numa fase posterior. Isto aplica-se a todo o espectro de processos e equipamentos. As ferramentas de análise de dados podem ajudar a prever reparações e a permitir uma manutenção proativa em toda a instalação.
Recorrendo à análise de dados, os facility managers podem determinar os pontos de estrangulamento e o desperdício financeiro em qualquer processo. Isto permite-lhes implementar soluções que reduzem perdas e custos.
Reduza os seus custos otimizando as suas despesas com a Infraspeak. Os relatórios analíticos gerados automaticamente pela plataforma permitem-lhe acompanhar e gerir todos os custos incorridos, através de uma visão dinâmica dos seus gastos.
Automatização
A combinação da análise de dados com o software de facility management garante que as instalações são eficientes e adaptáveis a todas as atividades. Uma integração Power BI, por exemplo, permite-lhe cruzar dados, tais como informações operacionais, ordens de trabalho e informações sobre a gestão de ativos, proporcionando as condições perfeitas para uma melhor tomada de decisão.