Inteligência Operacional transforma milhares de registros de abastecimento em prioridades para o gestor
Durante muitos anos, um dos grandes desafios da gestão de combustíveis foi obter informação.
Era preciso saber quem abasteceu, qual máquina recebeu o combustível, quanto foi liberado, quando a operação ocorreu, qual era o horímetro ou hodômetro e outras informações importantes para manter o processo sob controle.
A tecnologia resolveu boa parte desse problema.
Hoje, um bom sistema de automação consegue produzir milhares de registros com enorme quantidade de informação.
E surgiu um problema novo:
quem vai olhar tudo isso?
Uma operação com centenas de máquinas pode gerar milhares de abastecimentos todos os meses. Relatórios e gráficos organizam esses dados, mas ainda dependem de alguém para encontrar, no meio de tudo aquilo, os poucos registros que realmente merecem atenção.
Foi para atacar esse problema que desenvolvemos a Inteligência Operacional do Guardian Web.
Tirando o ruído de fundo
A maioria dos abastecimentos de uma operação provavelmente ocorreu dentro da normalidade. Se foram realizados 10 mil abastecimentos no mês, não faz sentido utilizar o precioso tempo de um gestor para conferir 10 mil registros.
A Inteligência Operacional faz essa triagem.
Os registros são submetidos automaticamente a diferentes verificações. O sistema procura inconsistências, situações fora dos parâmetros esperados e comportamentos anormais, classificando as ocorrências de acordo com sua severidade.
Assim, o gestor pode começar por uma pergunta muito mais objetiva:
Onde eu deveria olhar primeiro?
Não procuramos apenas fraude
Um abastecimento apontado pela Inteligência Operacional não significa necessariamente fraude, desvio ou irregularidade.
O sistema aponta situações que merecem ser verificadas.
Um volume aparentemente incompatível pode revelar capacidade de tanque cadastrada incorretamente. Uma leitura de horímetro estranha pode indicar erro de digitação ou falha de procedimento. Um consumo fora do comportamento habitual pode ser consequência de uma mudança real na operação.
A Inteligência Operacional não substitui o conhecimento de quem administra a operação.
Ela mostra onde esse conhecimento deve ser aplicado.
Cada máquina comparada com ela mesma
Um dos problemas das análises genéricas de consumo é tentar estabelecer um número que sirva para equipamentos trabalhando em condições completamente diferentes.
A Inteligência Operacional segue outra lógica.
Quando procura comportamentos anormais de consumo, a referência é o histórico da própria frota.
Uma escavadeira não precisa se comportar como outra escavadeira trabalhando em uma aplicação diferente. Procuramos mudanças relevantes em relação ao comportamento que aquela própria máquina vinha apresentando.
Isso permite encontrar desvios sem depender de uma improvável “média perfeita” para toda a operação.
Um problema ou trezentos?
Imagine que determinado tipo de inconsistência apareça 300 vezes durante um mês.
Podemos investigar os 300 registros ou fazer uma pergunta melhor:
o que existe em comum entre eles?
Talvez todos sejam consequência de um único cadastro incorreto, de um procedimento inadequado, de uma falha em determinado ponto de abastecimento ou de uma dificuldade concentrada em uma equipe.
Nesse caso, não existem 300 problemas.
Existe um problema produzindo 300 consequências.
Rankings por frota e operador, distribuição dos tipos de alerta, severidade das ocorrências e comportamento ao longo do mês ajudam o gestor a encontrar causas sistêmicas antes de gastar tempo investigando casos isolados.
Prioridade também importa
Nem toda inconsistência possui a mesma importância.
Por isso, os registros são classificados em diferentes níveis de severidade. A ideia não é simplesmente produzir uma lista de coisas erradas, mas estabelecer uma ordem racional de análise.
Primeiro aparecem as situações que combinam mais fatores de risco. Informações de contexto ajudam a compreender o restante sem transformar qualquer pequena inconsistência em emergência.
Porque, quando tudo vira alerta, nada mais parece realmente importante.
Dados melhores produzem análises melhores
A Inteligência Operacional também ajuda a melhorar a própria qualidade da informação.
Se determinada análise depende da capacidade do tanque e esse dado não está cadastrado, isso aparece. Se o sistema espera uma leitura de horímetro e ela não foi informada, isso também aparece.
Assim, a ferramenta não encontra apenas possíveis problemas nos abastecimentos. Ela também revela problemas na maneira como a empresa está produzindo seus dados.
E informação gerencial só é boa quando começa com informação operacional confiável.
Da informação para a ação
Relatórios tradicionais continuam importantes. Eles respondem perguntas como quanto abastecemos, quanto determinada frota consumiu ou como o consumo está distribuído.
A Inteligência Operacional possui outro objetivo:
transformar dados em prioridades de ação.
O sistema deixa de ser apenas um lugar onde o gestor consulta o que aconteceu e começa a ajudá-lo a descobrir o que merece ser feito a partir do que aconteceu.
Inteligência artificial sem tirar o gestor da equação
A Korth vem incorporando inteligência artificial em diferentes níveis de suas soluções, mas nossa visão sobre seu papel é objetiva.
Não queremos uma IA tomando decisões sobre uma operação que ela não conhece completamente.
Queremos tecnologia fazendo aquilo que computadores fazem muito bem: analisar grandes quantidades de informação, procurar padrões, cruzar dados e chamar atenção para exceções.
E deixar para as pessoas aquilo que elas fazem melhor: compreender contexto, investigar causas e decidir.
A tecnologia filtra. O gestor interpreta. A operação melhora.
Gerenciar não é olhar tudo. É saber onde olhar.
Esse talvez seja o conceito mais importante por trás da Inteligência Operacional do Guardian Web.
Produzir mais relatórios não resolve necessariamente o problema de quem já possui informação demais.
O desafio agora é retirar o ruído de fundo: encontrar poucos registros relevantes dentro de milhares de operações normais, identificar uma causa comum escondida atrás de centenas de ocorrências e direcionar tempo e atenção para aquilo que pode efetivamente produzir resultado.
Porque tecnologia de gestão não deveria exigir mais trabalho do gestor.
Deveria ajudá-lo a descobrir onde seu trabalho realmente faz diferença.
