De acordo com pt.wedoany.com-A Uncountable, empresa responsável por fornecer plataformas de integração de dados, analisou em um relatório recente as principais causas da baixa eficiência em P&D na indústria química: o armazenamento fragmentado de dados experimentais e a falta de sistemas de gestão, resultando em inúmeros experimentos repetidos e desperdício de recursos. O relatório aponta que, em muitas organizações de P&D de produtos químicos especiais e materiais avançados, os dados experimentais entre equipes ou locais não podem ser recuperados de forma eficaz, e os cientistas frequentemente repetem trabalhos já concluídos por outros sem saber.
O custo dos experimentos repetidos não abrange apenas o tempo dos cientistas, o consumo de matérias-primas e a capacidade dos instrumentos, mas também prolonga o ciclo de desenvolvimento. Um caso de uma empresa global de compostos poliméricos com múltiplas fábricas mostra que, em seu processo padrão, a resposta a qualquer nova solicitação de cliente envolve pelo menos seis semanas de trabalho laboratorial. Quando a organização estabeleceu um sistema capaz de recuperar completamente dados históricos, descobriu que 60% desses projetos poderiam ter sido resolvidos com uma única pesquisa. Isso significa que o conhecimento institucional acumulado ao longo de sessenta anos, mas inacessível, criou uma barreira estrutural de eficiência.
A solução proposta no relatório é construir uma arquitetura de dados que torne os dados experimentais pesquisáveis por padrão. Quando o sistema estiver implementado, a criação de novos experimentos sinalizará ativamente experimentos históricos semelhantes, evitando repetições. Experimentos fracassados deixam de ser um ponto final e se tornam sinais valiosos. A empresa global de energia Repsol, ao integrar mais de 10.000 pontos de dados de trabalho de formulação de 20 anos em uma plataforma unificada e pesquisável, reduziu a carga de trabalho experimental em cada projeto em 30% a 40%.
O relatório também descreve os benefícios específicos da visibilidade de dados entre regiões. Por exemplo, ao usar um plastificante de um determinado fornecedor, a equipe europeia pode consultar os resultados de testes realizados pela equipe americana com materiais funcionalmente equivalentes. Com base nos resultados experimentais existentes, a equipe europeia não precisa começar do zero, reduzindo significativamente o escopo dos experimentos. Esse compartilhamento de informações entre regiões economiza tempo de laboratório, demonstrando diretamente o valor do sistema integrado.
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