Automatizando a Análise de Produção

Automatizando a Análise de Produção: Um Caso Prático com Python e Bibliotecas de Dados

A análise de eficiência e produção em qualquer setor industrial é fundamental para garantir que os recursos estão sendo bem aproveitados e que as metas de produção estão sendo atingidas de forma consistente. Nos últimos meses, implementei uma solução de **análise automatizada** utilizando **Python** e algumas das bibliotecas mais robustas para manipulação e visualização de dados. Neste artigo, vou detalhar como essas ferramentas foram aplicadas para transformar o processo de análise de produção e como isso contribuiu para a otimização dos resultados.

1. O Desafio

A principal demanda foi realizar uma análise mensal da eficiência de produção. Precisávamos consolidar e interpretar grandes volumes de dados, incluindo:

Quantidade Produzida

Média de Eficiência

Matéria-Prima Utilizada

Comparação entre a Projeção e o Resultado Realizado

Além disso, era essencial que a análise fosse ágil e que os dados pudessem ser exportados para relatórios de Excel e gráficos detalhados para melhor entendimento das tendências e padrões.

2. A Solução: Python e Bibliotecas de Dados

Escolhi Python como a linguagem principal para desenvolver essa análise automatizada devido à sua flexibilidade e ao vasto ecossistema de bibliotecas voltadas para ciência de dados. Abaixo estão as ferramentas que foram chave para o sucesso do projeto:

Pandas: Utilizado para manipulação e análise dos dados brutos, permitindo o cálculo de eficiência, comparação entre projeções e valores reais e organização das informações.

NumPy: Facilitou operações matemáticas e o cálculo de médias e totais de forma eficiente.

Matplotlib e Seaborn: Geraram gráficos visuais para ilustrar a eficiência de produção, permitindo uma análise visual imediata das tendências e discrepâncias.

Excel: Por meio de scripts, automatizei a exportação dos resultados para planilhas Excel, criando relatórios prontos para apresentação e compartilhamento.

3. Aplicação Prática: Meses de Produção

Nos três meses analisados (julho, agosto e setembro), o uso das ferramentas foi essencial para identificar padrões e oportunidades de melhoria. Aqui estão os resultados mais importantes:

Julho:

 - Quantidade Produzida: 67.369

 - Quantidade Esperada: 66.247

 - Eficiência: 102%

 - Placas Utilizadas: 895,5

 - Projeção de Placas: 978

Agosto:

 - Quantidade Produzida: 55.323

 - Quantidade Esperada: 54.268

 - Eficiência: 102%

 - Placas Utilizadas: 753

 - Projeção de Placas: 834

Setembro:

 - Quantidade Produzida: 97.027

 - Quantidade Esperada: 95.664

 - Eficiência: 101%

 - Placas Utilizadas: 1.309

 - Projeção de Placas: 1.265

4. Visualização dos Dados

A visualização foi uma parte crucial do projeto. Com o uso de Matplotlib e Seaborn, foi possível criar gráficos que mostraram claramente:

A eficiência em cada mês, superando consistentemente a meta de 100%.