Historicamente, o facility management tem sido sinónimo de um processo reativo em que os principais KPIs são o tempo de resposta e de resolução. No entanto, as infraestruturas atuais são cada vez mais complexas, produzindo uma grande quantidade de dados e indicadores de desempenho. A análise de big data é benéfica para o facility management, pois fornece uma compreensão do que está a acontecer, como está a acontecer e do que irá acontecer nas instalações e nos equipamentos.

O que é a análise de dados e porque é importante para o FM e para a manutenção?

A análise de dados é a ciência de estudar e processar dados em bruto para gerar conclusões e insights significativos e acionáveis, que podem ser usados pelas empresas para tomar decisões informadas. Esses dados precisam de ser recolhidos, organizados e ‘peneirados’ antes de serem analisados.

O software de facility management foi projetado para ajudar os gestores e as equipas de manutenção a controlar as operações diárias. As intervenções do dia a dia podem incluir a gestão de edifícios, gestão de ativos e ainda o apoio à equipa responsável pelas operações de manutenção.

Assim, a análise de dados é uma funcionalidade importante no software de facility management, pois ajuda a otimizar o desempenho das instalações, identificando métodos de trabalho mais eficientes e reduzindo custos. As empresas podem usar a análise de dados para ajudar a melhorar as comunicações, aumentar a transparência e minimizar os períodos de downtime.

Tipos de análise de dados

Existem quatro tipos, que correspondem a quatro etapas, de análise de dados:

Descritivo

A análise descritiva é a base da interpretação de dados. É a forma mais simples e comum de análise de dados feita pelas empresas. Este tipo de análise de dados recorre aos mesmos para responder à pergunta “O que aconteceu?”. Os dados descritivos são normalmente apresentados sob a forma de dashboards, ou painéis, como painéis de KPI, visão geral dos contactos comerciais e relatórios mensais sobre as receitas financeiras.

Diagnóstico

A análise diagnóstica é o próximo passo, que pretende encontrar a resposta para a pergunta “Por que razão isto aconteceu?”. Para chegar à resposta, a análise diagnóstica foca-se nos insights encontrados na etapa de análise descritiva e aprofunda o seu estudo, para descobrir a causa dos resultados.

Este tipo de análise de dados é útil para as organizações, pois cria mais conexões entre os dados e identifica os padrões de comportamento.

Preditivo

A análise preditiva usa os dados recolhidos para responder à pergunta: “O que é provável que aconteça a seguir?” O uso das sínteses de dados obtidas nas análises descritiva e de diagnóstico ajuda a prever, com lógica, os resultados futuros de um evento. As previsões lógicas dependem de modelos estatísticos, o que requer recursos humanos e tecnologia específica.

As empresas podem usar a análise preditiva para previsão de vendas, reforço das competências das equipas de customer success, avaliação de risco e segmentação de clientes para estabelecer quais os leads com maior probabilidade de conversão. É essencial ter em conta de que a previsão é apenas uma estimativa e a precisão dessa estimativa depende da qualidade dos dados que estão a ser analisados.

Prescritivo

Por último, existe a análise prescritiva, que marca a fronteira da análise de dados. Este tipo de análise de dados debruça-se sobre o que aconteceu, por que razões aconteceu e o que pode acontecer, para estabelecer o que acontecerá a seguir. A análise prescritiva utiliza práticas e tecnologia avançada de dados que exigem um grande compromisso organizacional das empresas.

Embora este tipo de análise de dados seja o mais procurado, é o tipo de análise mais complexo, com apenas algumas empresas preparadas para fazê-lo.

A análise prescritiva envolve algoritmos, técnicas de modelos computacionais, métodos estatísticos e machine learning. Todos os caminhos ou padrões de decisão possíveis são considerados 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
  • Simulação de Monte Carlo
  • Análise de clusters
  • Análise de dispersão
  • Análise discriminante

Alguns exemplos de ferramentas de análise de dados incluem o Microsoft Excel, Tableau, SAS e Power BI. Estas lidam com dados sensíveis sobre o negócio, daí as empresas poderem optar por testes de intrusão — também conhecidos por ‘penetration tests’ — regulares. Estes métodos verificam a existência de vulnerabilidades no sistema, ajudando a evitar fugas de dados e outros ciberataques.

Que tipos de dados sobre as infraestruturas devem ser rastreados?

Existem dois tipos de dados que podem ser analisados — qualitativos e quantitativos. Os dados qualitativos são medidas de valor expressas em números, os dados quantitativos são medidas de variáveis categóricas.

Há uma soma infinita de dados que as empresas podem considerar acompanhar, no entanto, são cinco os dados mais frequentemente rastreados:

  • Níveis de ocupação do espaço
  • Tempos de resposta da ordem de trabalho
  • Manutenção planeada vs. manutenção reativa
  • Custo por reparação
  • Utilização de energia e auditorias

Também é vital rastrear todos os dados da tecnologia utilizada no local de trabalho. As integrações permitem que as empresas interliguem equipas, instalações e software e forneçam insights de dados para ajudar a aumentar a eficiência.

Funções da análise de dados no software de facility management

A análise de dados desempenha um papel significativo no software de facility management, ajudando as empresas nos seguintes pontos:

Criação de instalações sustentáveis

No mundo de hoje, qualquer empresa é responsável por garantir que a operação das infraestruturas é sustentável e ecológica. A análise de dados é uma excelente maneira de melhorar a eficiência e a utilização dos recursos das infraestuturas.

A análise de dados pode identificar ativos com alto consumo de energia, permitindo encontrar soluções que façam diminuir esses custos e, consequentemente, ajuda as empresas a reduzirem a sua pegada de carbono, algo que é recompensado em países como o Reino Unido.

A IMMP da Infraspeak fornece aos facility managers uma previsão baseada em dados, utilizando dados em bruto para identificar variações e picos nos gastos com o fornecimento de serviços essenciais. Pode utilizar a previsão sustentada em dados para otimizar os custos de energia e tornar as suas operações mais sustentáveis.

Aumento da excelência operacional

A análise de dados fornece insights em tempo real sobre a forma como as infraestruturas utilizam os seus ativos. Estes insights dizem aos facility managers como e quais os recursos que estão a ser utilizados, se há algum desperdício, com que eficiência os processos estão a ser executados e se há algum desafio que os funcionários estejam a enfrentar, de forma a otimizar a utilização dos ativos.

A Infraspeak acredita que dados são poder. É por isso que a plataforma permite que crie dashboards personalizados, rastreie KPI essenciais e aceda a dezenas de relatórios, obtendo informações sobre todos os aspetos da sua atividade operacional. Com base nesses insights, pode identificar pontos de bloqueio nos processos e resolvê-los para melhorar as operações.

Melhoria da gestão de ativos

Uma infraestrutura, como uma unidade industrial, por exemplo. possui uma variedade de ativos, como o edifício e os equipamentos. A gestão de ativos é uma tarefa fundamental que requer rigor, pois a ineficiência ou a imprecisão podem resultar em aumento das despesas ou consequências prejudiciais.

Com a análise de dados, os facility managers podem rastrear a condição, utilização, portfólio e eficácia dos ativos. A Infraspeak ajuda a simplificar a gestão de edifícios com a sua própria integração BSYS, que transforma dados em ações reais sincronizando esses dados e configurando alertas para quando um ativo não está a funcionar corretamente.

Redução de custos

A capacidade de identificar problemas antecipadamente e corrigi-los em tempo útil é, geralmente, menos dispendiosa do que fazê-lo numa fase posterior. Tal é verdade em todo o espectro de processos e equipamentos. As ferramentas de análise de dados podem ajudar a prever reparações e permitir a manutenção proativa em todo o edifício.

Com a análise de dados, os facility managers podem detetar pontos de bloqueio e desaproveitamento de recursos em qualquer parte do processo. Isso permite-lhes implementar soluções que reduzam os desperdícios e os custos.

Reduza os seus custos otimizando a sua operação com a Infraspeak. Os relatórios analíticos fornecidos por esta solução permitem que rastreie e possa gerir todos os custos incorridos, através de insights dinâmicos sobre os seus gastos.

Melhoria da visibilidade da infraestrutura

Normalmente, os facility managers calculam a ocupação das instalações de acordo com o custo per capita, calculando o custo de acomodar os funcionários num determinado espaço. Sem medições e ferramentas adequadas, os cálculos são imprecisos, não se sabendo se as instalações estão a ser subutilizadas ou a funcionar nos níveis ideais.

A análise de dados é vital para fornecer aos gestores visibilidade sobre a ocupação das instalações, otimizando a utilização do espaço e reduzindo os custos associados ao desperdício. A Infraspeak oferece análise económica de âmbito completo para lhe fornecer uma visão financeira e operacional abrangente sobre o seu inventário. Isto também pode ajudar a abordar a eventual expansão do seu negócio com mais eficiência.

Automatização

A combinação da análise de dados com o software de facility management garante que a infraestrutura se encontra eficiente e adaptável em toda a dimensão da operação. A integração do Power BI da Infraspeak permite cruzar dados como informações de operação, ordens de trabalho e dados de gestão de ativos, oferecendo a integração perfeita para melhorar a tomada de decisões.

Conclusão

A análise de dados desempenha um papel crucial no software de facility management, fornecendo informações valiosas e capacitando as empresas a otimizar o desempenho das suas instalações, melhorar a excelência operacional, primorar a gestão de ativos e reduzir custos.

Ao alavancar técnicas de análise de dados descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas, os facility managers podem tomar decisões informadas, simplificar processos e conduzir práticas sustentáveis.

Desbloqueie todo o potencial da análise de dados e assuma o controlo da gestão das suas infraestruturas com a Infraspeak. Experimente esta plataforma inteligente, exclusiva e avançada de gestão de manutenção, que centraliza toda a sua operação e que lhe permite planear com antecedência, gerar dados detalhados, otimizar conexões e muito mais.