Este case teve como foco a implementação de uma arquitetura de dados robusta, com engenharia de dados voltada à construção de indicadores de desempenho e OEE, garantindo qualidade de dados (Data Quality) e orquestração eficiente dos processos.

A arquitetura desenvolvida foi projetada para gerar KPIs críticos, como Rendimento, OEE, Performance, Qualidade, Paragens, Análise de Pareto, e o estado das estações com ordens de produção e tempos de ciclo.

Para garantir escalabilidade e confiabilidade, foi adotado o Apache Airflow como orquestrador, com pipelines construídos em Python e baseados no modelo medalhão (Bronze, Silver, Gold). O foco em Data Quality assegura indicadores precisos e consistentes, que sustentam tomadas de decisão estratégicas e orientadas por dados.

O desafio de construir um OEE Analytics está em integrar dados altamente heterogêneos, vindos de MES, ERP, sensores e aplicações, garantindo que esses dados sejam capturados em diferentes formatos (estruturados, semiestruturados, não estruturados), validados, transformados e disponibilizados quase em tempo real para análise. Isso exige não apenas uma arquitetura de ingestão flexível (batch e streaming), mas também um rigoroso controle de qualidade, precisão e rastreabilidade ao longo de todo o pipeline, para evitar que métricas de eficiência sejam distorcidas por erros de captura, atrasos ou inconsistências entre sistemas.

Outro grande desafio é garantir que as análises produzidas tenham valor acionável: não basta gerar dashboards bonitos; é preciso garantir que os dados sejam enriquecidos com contexto (como causas de parada, descrição das estações, justificativas operacionais) e que os insights reflitam não apenas números brutos, mas oportunidades reais de melhoria. Isso demanda orquestração eficiente (como com Airflow), integração entre Data Lake e Data Warehouse, e um desenho de indicadores bem alinhado com as perguntas do negócio — como identificar gargalos, desvios de performance e variações por turno ou máquina.

A ideia para resolver isso passa por montar uma arquitetura moderna em camadas que combine flexibilidade de ingestão, qualidade de dados garantida e consumo inteligente. Isso começa conectando as fontes (MES, ERP, sensores, SaaS) a uma camada de ingestão híbrida (batch e streaming), garantindo que tanto dados históricos quanto em tempo real possam ser processados. A partir daí, os dados seriam armazenados em uma arquitetura em camadas, com o Data Lake guardando dados brutos (Bronze) e o Data Warehouse armazenando dados refinados (Silver e Gold), prontos para análise.

Na prática, ferramentas como Airflow seriam usadas para orquestrar pipelines, garantindo rastreabilidade e monitoramento fim a fim. Regras de qualidade aplicadas na camada Silver garantiriam consistência e precisão, validando tempos, contagens e benchmarks. O consumo final seria entregue via dashboards interativos, relatórios de BI e modelos preditivos, todos alimentados por dados enriquecidos com contexto operacional. Isso permite não apenas ver o que aconteceu, mas entender por que aconteceu e o que fazer a seguir.

• Visibilidade completa e centralizada
  Todos os dados de OEE e produção estão consolidados em dashboards interativos, permitindo que equipes operacionais e de gestão acompanhem disponibilidade, performance e qualidade em tempo real.

• Análises preditivas para redução de falhas
  Com os gráficos preditivos, é possível identificar tendências e antecipar problemas antes que eles causem paradas, ajudando a reduzir downtime e perdas operacionais.

• Melhoria contínua orientada por dados
  Os relatórios detalhados por equipamento, linha e causa permitem encontrar gargalos, priorizar ações corretivas e validar melhorias implantadas, fortalecendo o ciclo de melhoria contínua.

• Integração ágil com diferentes ambientes (cloud/on-premises)
  A arquitetura em pods garante escalabilidade e flexibilidade, permitindo implantar a solução tanto na nuvem quanto no ambiente local, adaptando-se à realidade de cada operação.

A redução de paradas não planejadas acontece porque as análises preditivas e o detalhamento das causas de falha permitem que a equipe atue preventivamente, diminuindo o tempo de máquina parada.

Há aumento da eficiência operacional, pois os indicadores em tempo real permitem ajustes rápidos no chão de fábrica, garantindo que linhas e equipamentos operem perto do máximo desempenho.

A qualidade do produto melhora, já que o detalhamento das justificativas de qualidade e das perdas permite identificar padrões e atacar as causas raiz, elevando o nível do produto final.

A tomada de decisão ganha agilidade, porque os dashboards unificados e os dados enriquecidos dão à gestão uma visão consolidada para priorizar ações e alinhar equipes com base em fatos.

O modelo oferece escalabilidade e flexibilidade tecnológica, já que o cluster pode ser implantado em cloud ou on-premises, garantindo que a solução cresça junto com a operação sem limitações de infraestrutura.