Como a cultura de dados agrega valor à Roquette

Líder global em ingredientes inovadores à base de plantas, a Roquette enfrenta os atuais e futuros desafios libertando o potencial da natureza nos mercados de alimentos, nutrição e saúde. As fórmulas da empresa atendem necessidades essenciais, permitem estilos de vida mais saudáveis e são elementos cruciais em medicamentos que salvam vidas. A abordagem de inovação da companhia se estende internamente. Em 2018, gestores embarcaram em um projeto de transformação digital para revolucionar as instalações e processos de produção.

Atender um mercado exigente e em rápido crescimento requer eficiência e desempenho contínuo. Pierre-Louis Bescond, Chefe de data science da Roquette, reconheceu rápido que, em um setor com enormes volumes de dados, a transformação só seria possível se tivessem capacidade de processar e revelar insights a partir de grandes conjuntos de dados. Com 250 processos de produção emitindo entre 500 e 3.000 registros a cada 30 segundos, Pierre-Louis adotou o Alteryx para consolidar, processar e analisar fontes de dados desconexos e permitir a tomada de decisões estratégicas em escala.

“Na Roquette, estamos acostumados a processar matérias-primas à base de plantas e vejo os dados como minha própria matéria-prima”, disse Pierre-Louis. “Com o surgimento dos sistemas interconectados, sensores e analisadores destinados a qualquer função do negócio, a capacidade de extrair insights relevantes que impulsionam mudanças exige muito mais do que processos lentos e manuais para coleta e análise dos dados.”

Pierre-Louis Bescond
Chefe de data science
Roquette

Com mais de dez anos de experiência em cargos de excelência operacional, Pierre-Louis está sempre em busca de novas oportunidades para melhorar o rendimento. “Qualquer equipe obrigada a investir boa parte do dia no processamento manual de dados pode adotar a automação com o Alteryx”, explica ele. “O sucesso da plataforma no departamento de operações da Roquette criou uma espécie de efeito bola de neve, com cada vez mais pessoas se aproximando de equipes como Pesquisa e desenvolvimento, Qualidade e controle e Recursos humanos.”

Os ganhos de eficiência na empresa toda têm sido muito expressivos. Uma de nossas equipes alcançou indicadores de produtividade 1.000 vezes maior num processo que envolvia a exportação manual de 3.000 bancos de dados no Excel. Antes do Alteryx, os analistas utilizavam um assistente SQL complexo que precisava de 15 cliques manuais para produzir um arquivo Excel separado para cada banco de dados. Com poucas iterações e alguns ajustes, Pierre-Louis automatizou o fluxo de trabalho no Alteryx e o processo, que antes levava100 horas apenas clicando em planilhas, é feito agora em três minutos.

Libertar as pessoas daquilo que Pierre-Louis denomina “escravo dos dados” é a verdadeira magia da plataforma. Recentemente, ao colaborar com uma engenheira de processos que estava muito frustrada, Pierre-Louis a apresentou ao Alteryx para ajudá-la a interpretar os dados gerados por um sensor recém-instalado. “Ela simplesmente havia desistido devido à enorme quantidade de operações exigidas para remover ruídos e dados irrelevantes da fonte”, explica Pierre-Louis. “Mas uma rápida demonstração da filtragem no Alteryx forneceu a solução ideal para separar os dados com dependência de produto e outros parâmetros. Conseguir controlar seus dados e identificar rapidamente áreas para agregar maior valor, sem executar tarefas manuais repetitivas, é algo empoderador.”

As 25 instalações de produção da Roquette precisam operar de forma consistente no mais alto nível para atingir as especificações exatas dos clientes. O nível Sigma é um termo estatístico usado na fabricação para medir o quanto um processo varia da perfeição, com base no número de defeitos por milhão de unidades. A equipe de excelência da Roquette gastava muito tempo coletando dados desconexos, mas necessários para realizar os cálculos de forma precisa para o nível Sigma. Pierre-Louis tinha certeza de que esse consumo de tempo poderia ser recuperado facilmente. “A equipe precisou de aproximadamente uma semana de trabalho de consolidação de dados para avaliar o nível Sigma de cada planta, que são 20 no total”, explica ele. “Com o Alteryx, conseguimos replicar essa tarefa em um processo que leva menos de três minutos para todas as plantas. São mais de 100 dias poupados toda vez que executamos o fluxo de trabalho!”

Economizar tempo é uma grande vantagem em qualquer setor, mas Pierre-Louis também destaca o machine learning para complementar a função humana e ajudar a revelar insights vitais. Uma equipe examinou um conjunto de dados históricos coletado de uma peça singular de equipamento de fabricação. O algoritmo indicava que o parâmetro mais importante a ser considerado era a temperatura externa. “Nossos especialistas estavam cientes de que a temperatura poderia influenciar, mas a extensão de um fator tão imprevisível como o clima era desconhecido e algo impossível de controlar”, diz Pierre-Louis. “Usando as capacidades de machine learning do Alteryx, eles conseguiram prever a influência da temperatura sobre o processo e adaptar outros parâmetros de acordo.”