Para fábricas e unidades de transformação que funcionam sem sistemas ligados. Registamos o trabalho no momento em que acontece, mostramo-lo em tempo real à gestão e assinalamos o que sai do seu intervalo aprovado.
Trabalho registado uma vez, onde acontece. Sem voltar a introduzir dados, sem reconstruções no fim do turno ou do mês.
A gestão vê o chão de fábrica enquanto funciona, no formato que pediu, com os mesmos números que o terreno. Faça uma pergunta em linguagem simples e obtenha a resposta com a respetiva fonte.
Decisões tomadas com todos os dados, com o raciocínio guardado, e as suas pessoas a decidir.
A maior parte do software obriga-o a adaptar o seu problema ao produto. Nós fazemos o contrário. Chegamos com perguntas sobre como o trabalho é feito, onde abranda e o que as pessoas que o fazem mudariam se pudessem, e construímos a partir daí.
Não cobramos por uma ideia para depois o deixar a decidir o que fazer com ela. Aprendemos como trabalha, observamos os fluxos de trabalho, encontramos as lacunas e depois concebemos e construímos o sistema que as resolve.
Ficamos perto da equipa desde o primeiro registo até à aceitação: iterações sobre dados reais, com as pessoas que fazem o trabalho, até os números serem fiáveis e a equipa o pôr a funcionar sem nós. Depois, mantemo-lo a funcionar.
A IA muda o que é um bom processo. Quando um processo pode ser reconstruído, concebemo-lo a partir dos primeiros princípios, como seria concebido com a IA disponível desde o início. Quando não pode, por causa dos equipamentos, da regulamentação, dos hábitos ou das pessoas, partimos do processo que já tem e melhoramo-lo sem estragar o que já funciona. Em ambos os casos começamos pequeno: um processo, comprovado em semanas, e depois alargado consigo.
Passamos tempo no chão de fábrica com as pessoas que fazem o trabalho. Mapeamos cada passo, onde o trabalho muda de mãos, onde fica à espera e onde os números se perdem ou chegam tarde.
Escolhemos em conjunto os poucos números e alertas que importam, com que frequência precisa deles e em que formato: um relatório diário, um painel em tempo real ou uma pergunta que pode fazer.
Escolhemos consigo o primeiro processo, decidimos se o reconstruímos ou se reforçamos o que já existe, e definimos quem é responsável por cada passo. Depois construímo-lo na língua da sua equipa e pomo-lo a funcionar em poucas semanas.
Comparamos os resultados com a forma como as coisas funcionavam antes. Quando a equipa o usa todos os dias e os números se confirmam, passamos ao processo seguinte.
O relatório diário de uma fábrica, sem voltar a introduzir dados. As folhas são fotografadas no posto e lidas por OCR.
* Quando a certificação ou a regulamentação exige um registo em papel.
Um talão de báscula num centro de receção. O administrativo trabalha como antes; as verificações chegam no espaço de um minuto.
Vinte anos a gerir operações na África Ocidental, treze a construir sistemas de software de produção.
Dean Shemie é engenheiro de software, com 13 anos de experiência a construir sistemas em produção, os últimos três dedicados a pôr IA em produção. Construiu sistemas de IA para uma startup financiada por capital de risco que trabalha com bancos. Na ApereOp, lidera a tecnologia e a implementação: o registo de dados, os dados, os relatórios em tempo real e a camada de IA.
Vinte anos no Rina Group na África Ocidental, do desenvolvimento de negócio ao conselho de administração, no imobiliário, na agroindústria e na mineração. Sabe como funciona no dia a dia uma operação pouco tecnológica, e o que a gestão e o conselho de administração precisam de ver. Na ApereOp, lidera as operações e a estratégia.
Descreva a parte da operação que não consegue ver com clareza, ou a decisão para a qual quer melhores dados. Podemos ir ao local, mapear o trabalho e voltar com um desenho delimitado do primeiro sistema.
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