O que fazer e o que não fazer na recolha de dados: Construir uma base sólida para decisões sobre activos

A tomada de decisões inteligentes sobre activos começa com dados de elevada qualidade. A falta de dados leva a manutenção dispendiosa, riscos de segurança e desperdício de recursos. No entanto, 75% dos executivos admitem que não confiam nos seus próprios dados.

Se quiser evitar falhas no equipamento e despesas não planeadas, concentre-se nestes princípios fundamentais:

• Recolha apenas o que interessa: Associar a recolha de dados a objectivos específicos como planeamento de CAPEX baseado no risco, prolongar a vida útil dos activos ou cumprir as normas de conformidade.
• Evitar sistemas dispersos: Dados desconectados criam pontos cegos e atrasam a tomada de decisões. Centralize e normalize os seus dados.
• Utilizar a automatização: Ferramentas como sensores e drones podem acelerar a recolha de dados e melhorar a precisão.
• Manter os dados limpos: Siga os "5Cs" - Completo, Correto, Atual, Consistente e Abrangente - para garantir a fiabilidade.
• Acompanhar os indicadores de sustentabilidade: Incluir dados sobre a utilização de energia, as emissões e a eficiência para corresponder às necessidades modernas de planeamento de activos.

O resultado final? Dados fiáveis e orientados para os objectivos garantem investimentos mais inteligentes, menos interrupções e melhores resultados a longo prazo.

Recolha de dados de activos

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O custo de uma má recolha de dados na gestão de activos

Dados incompletos ou inexactos sobre os activos podem levar a graves contratempos financeiros e operacionais. Os cientistas de dados gastam alegadamente 80% do seu tempo a limpar e a corrigir dados de má qualidade em vez de o analisar para obter informações úteis ^[7]. Esta ineficiência não se limita à perda de tempo - drena recursos que poderiam ser mais bem utilizados para tomar decisões informadas, criando um efeito cascata de desafios operacionais.

Uma das consequências mais imediatas é ROI da manutenção preditiva para evitar a manutenção reactiva e o tempo de inatividade não planeado. Quando os dados sobre o estado e a utilização dos activos não são fiáveis, as equipas de manutenção distribuem frequentemente mal os seus esforços. O equipamento crítico pode ser negligenciado, enquanto os recursos são desperdiçados em questões menos prementes. Este desequilíbrio resulta frequentemente em falhas inesperadas do equipamento e perturbações dispendiosas ^[2][7]. Por exemplo, em edifícios altos, os processos manuais de inventário não só são morosos como também são susceptíveis de erros ^[2].

O custo financeiro vai para além das ineficiências operacionais. A fraca qualidade dos dados conduz frequentemente a derrapagens orçamentais, uma vez que as organizações enfrentam despesas de capital não planeadas para substituir activos com falhas ou reparar danos causados por essas falhas ^[7][8]. Os dados mal geridos obrigam as empresas a reparações dispendiosas, substituições prematuras e despesas ineficientes ^[1][4]. O impacto é substancial: até 30% do custo total de propriedade de um ativo poderiam ser evitados com uma melhor tomada de decisões durante as fases de conceção, aquisição e renovação ^[7]. Estas derrapagens distorcem o planeamento de activos baseado no risco, obscurecendo o verdadeiro desempenho e custo dos activos.

Para além dos problemas financeiros e operacionais, os riscos de segurança e conformidade aumentam. Registos imprecisos podem conduzir a riscos acrescidos de segurança no local de trabalho e ao não cumprimento das normas regulamentares ^[7]. A recolha de dados manual ou em papel acrescenta outro nível de complexidade, exigindo a transcrição digital que frequentemente introduz erros e inconsistências ^[4].

Os objectivos de sustentabilidade também são atingidos quando os dados não são fiáveis. As lacunas nos dados exactos dificultam a abordagem dos riscos climáticos, o planeamento das transições ou a realização de análises de cenários ^[5]. Sem dados de risco detalhados e localizados, os gestores de activos têm dificuldade em implementar adaptações climáticas específicas para cada local ou em negociar eficazmente com as seguradoras sobre medidas de resiliência ^[5]. Esta falta de dados fiáveis significa que as organizações ficam aquém dos objectivos de redução de carbono e não conseguem demonstrar o progresso das iniciativas ambientais. Dados precisos são essenciais para tomar decisões baseadas no risco que se alinham tanto com a gestão de activos a longo prazo como com os objectivos ambientais.

Fazer: Criar uma estratégia clara de recolha de dados ligada aos seus objectivos

A recolha de dados correta começa com uma pergunta simples mas fundamental: Porque é que estamos a recolher estes dados? Antes de mergulharem, as organizações precisam de clarificar as decisões que pretendem tomar e os resultados que querem alcançar. Sem este enfoque, é fácil cair na armadilha da recolha de dados excessivos e não utilizados - ou pior, perder as peças-chave necessárias para decisões cruciais. Um objetivo claro garante que os seus dados estão diretamente ligados aos resultados do investimento.

"O objetivo principal deve ser recolher apenas dados que permitam medir o progresso em direção aos objectivos definidos e ajudar as organizações a tomar decisões." - PIARC (Associação Rodoviária Mundial) ^[3]

Para aperfeiçoar a sua abordagem, utilize estas quatro perguntas orientadoras:

• Que decisões têm de ser tomadas?
• Que dados são necessários para essas decisões?
• A sua organização tem meios para recolher estes dados?
• A sua integridade pode ser mantida ao longo do tempo?

Se não conseguir responder com confiança a estas quatro perguntas, é provável que esse ponto de dados não faça parte da sua estratégia. Esta abordagem disciplinada garante que todos os dados apoiam os seus objectivos comerciais.

Ligar a recolha de dados aos resultados do investimento

Depois de definir o seu objetivo, o passo seguinte é alinhar a sua recolha de dados com resultados mensuráveis. Cada ponto de dados deve estar ligado a resultados de investimento específicos - quer se trate de reduzir os custos do ciclo de vida, reduzir os riscos ou cumprir os objectivos de sustentabilidade. Concentre-se nos atributos que têm um impacto direto nos resultados financeiros e operacionais. Por exemplo:

• Idade e vida útil dos activos ajudar a prever as necessidades orçamentais futuras e a identificar os períodos de despesas de capital elevadas.
• Dados relativos ao estado e ao carácter crítico permitir uma priorização mais inteligente dos projectos de manutenção ^[4].

Ao associar atributos de dados a decisões específicas, pode justificar o custo da recolha e garantir que todos os esforços acrescentam valor.

As organizações que adoptam uma abordagem baseada no risco obtêm frequentemente melhores resultados. Os activos de baixo risco ou que requerem um investimento mínimo não necessitam de actualizações frequentes ^[3]. Em vez disso, dê prioridade aos activos de alto risco e de alto valor - aqueles que afectam significativamente as operações, a segurança ou as finanças.

Recolher apenas dados que apoiem as decisões

Quando se trata de dados, menos é muitas vezes mais. O objetivo não é construir a maior base de dados possível, mas sim concentrar-se na recolha de informações precisas e acionáveis. A recolha de dados não utilizados desperdiça recursos ^[4]. Para evitar isto, concentre-se nos atributos principais que orientam as decisões de gestão de activos. Para muitas organizações, sete atributos-chave formam a base:

• Material/Tipo
• Localização
• Estado
• Idade
• Criticidade
• Vida útil
• Valor económico ^[4]

Para garantir a utilidade dos seus dados, estes devem cumprir a norma dos "5Cs":

• Completo: Abrange todos os activos visados.
• Abrangente: Inclui todos os atributos necessários.
• Consistente: Utiliza convenções de nomenclatura normalizadas.
• Correto: Apresenta identificações e descrições exactas.
• Atual: Marca claramente o estado ativo ou inativo ^[2].

Considere o seguinte: um edifício de escritórios típico contém cerca de 1.000 activos passíveis de manutenção, desde sistemas eléctricos a unidades de tratamento de ar ^[2]. Utilizando métodos manuais, um engenheiro de fiabilidade pode inspecionar e registar detalhes de apenas 60-75 activos por dia ^[2]. Esta limitação torna ainda mais vital concentrar-se nos dados que realmente interessam - simplesmente não tem tempo nem recursos para recolher informações que nunca irá utilizar.

Não o faça: Utilizar fontes de dados fragmentadas ou desconectadas

Quando os dados dos activos estão dispersos por vários sistemas desligados - como folhas de cálculo num local, uma ferramenta CMMS noutro e registos financeiros armazenados noutro local - as organizações deparam-se com grandes desafios. Esta fragmentação oculta riscos críticos e cria ângulos mortos na sua carteira de activos, tornando quase impossível identificar questões de segurança ou riscos de conformidade antes que estes se transformem em problemas dispendiosos ^[6].

O impacto na tomada de decisões é imediato e dispendioso. Fontes de dados desconectadas tornam os relatórios mais lentos, resultam em análises inconsistentes e levam a uma má definição de prioridades. Esta situação provoca frequentemente derrapagens orçamentais e oportunidades perdidas ^[6]. Como Deloitte afirma com propriedade, as empresas hoje em dia são "afogado em dados, mas faminto de conhecimentos" ^[7]. Isto resume perfeitamente o caos que surge quando a informação vital fica retida em silos. Estas práticas fragmentadas abrem caminho a decisões ineficazes e dispendiosas.

"Quando os dados de estado são inconsistentes, atrasados ou dispersos por várias ferramentas, as equipas recorrem à intuição - e é aí que começam os estouros orçamentais, os riscos de segurança e as oportunidades perdidas." - Asseti ^[6]

O custo financeiro é difícil de ignorar. A fragmentação dos dados conduz frequentemente a despesas de capital inesperadas, especialmente quando as falhas dos activos apanham as equipas desprevenidas. Também aumenta os custos de manutenção porque as equipas ficam presas num modo reativo em vez de planearem proactivamente ^[7]. Os processos manuais só pioram a situação: quando os dados são recolhidos em papel, normalmente duplica a carga de trabalho, pois alguém tem de os introduzir manualmente nos sistemas digitais. Este processo, que pode demorar meses, está sujeito a erros que agravam ainda mais o problema ^[4].

Para além da pressão financeira, a fragmentação dos dados também representa sérios riscos para a segurança e a conformidade. Cria riscos para a saúde e segurança no trabalho e aumenta as hipóteses de não cumprir os requisitos legais ^[7]. Sem acesso fácil a informações essenciais - como o estado de um ativo ou o historial de manutenção - as equipas no terreno são forçadas a tomar decisões sem um conhecimento completo da situação.

Fazer: Padronizar e centralizar seus dados

A correção de dados fragmentados não se resume à recolha de mais dados - trata-se de criar uma única fonte de verdade com padrões consistentes em toda a sua organização. Quando os dados dos activos são estruturados uniformemente, as equipas podem comparar o desempenho, consolidar custos e tomar decisões informadas sobre prioridades de manutenção e substituições ^[10]. Esta abordagem estabelece as bases para modelos de dados claros e comparáveis.

Criar modelos de dados e hierarquias de activos consistentes

Utilizar taxonomias padrão do sector é fundamental para evitar confusões. Estruturas como Uniclasse, RICS NRM 3, e SFG20 fornecer códigos de classificação que garantam que todos - desde as equipas no terreno até aos departamentos financeiros - estão alinhados na descrição dos activos ^[10]. A importância desta unidade tornou-se clara quando a Função de Propriedade do Governo do Reino Unido analisou mais de 300.000 propriedades do sector público. Descobriram que as hierarquias de activos normalizadas eram cruciais para gerir a manutenção e garantir o cumprimento dos contratos ^[10].

A modelo de dados top-down é um ponto de partida prático: Organização-mãe > Local > Edifício/Bloco > Piso > Espaço/Sala > Ativo ^[10]. Todos os registos de activos devem incluir campos essenciais, como uma identificação única do ativo, um código de classificação, uma classificação de criticidade e um estado operacional. Sem estes campos, o planeamento torna-se caótico. As organizações que adoptaram estruturas de modelação da informação (IMF) relataram um 50% diminuição dos erros humanos durante as actualizações manuais ^[11]. Num projeto de engenharia offshore, esta normalização permitiu poupar cerca de $50 milhões ^[11].

Utilizar um sistema central para a gestão de dados mestre

A Gestão de Dados Mestres (MDM) é o que IBM designada por "facilitador oculto" de tomada de decisões inteligentes ^[12]. Garante identificadores consistentes e tabelas de referência para activos, locais e fornecedores em todos os departamentos. O objetivo não é impor uma única solução de software, mas aplicar uma lógica comercial coerente em todos os sistemas para produzir resultados fiáveis e auditáveis ^[12]. Dados mestre exactos são a espinha dorsal de decisões sustentáveis e baseadas no risco.

Nas operações diárias, os sistemas centralizados com controlos de qualidade automatizados podem assinalar imediatamente dados em falta ou invulgares. A "fecho mensal" O processo pode ajudar: congele as entradas de dados numa data definida todos os meses, valide tudo automaticamente e resolva os problemas antes de prosseguir ^[12]. Deste modo, evitam-se actualizações a meio do mês que perturbam a comparabilidade e impossibilitam a análise de tendências.

"É necessário um modelo de dados uniforme para obter uma visão completa dos sistemas combinados com informações que fluem pelo ecossistema." - Marc Hoppenbrouwers e Biren Gandhi, IBM ^[9]

Para manter o controlo, garantir contratualmente a propriedade dos dados dos activos - mesmo quando são geridos por fornecedores terceiros ^[10]. Isto garante o acesso em tempo real para a tomada de decisões e evita a dependência do fornecedor. Ao utilizar formatos normalizados como COBie ficheiros, pode tornar os dados portáteis entre sistemas, reduzindo o risco de perda durante as mudanças de contrato e assegurando um planeamento de investimento sem problemas ^[10].

O que não fazer: ignorar a governação e a propriedade dos dados

Se a propriedade e a gestão dos dados não estiverem claramente definidas, as informações sobre os activos podem perder rapidamente a sua fiabilidade, conduzindo a más decisões de investimento. O ano de 2024 ISO 55001 a revisão salienta que os dados constituem a base da tomada de decisões ^[13]. No entanto, muitas organizações ainda tratam os dados como um subproduto das operações, em vez de os reconhecerem como um ativo estratégico com o seu próprio ciclo de vida e valor.

Para beneficiar verdadeiramente dos seus dados, implemente práticas de governação fortes e atribua uma propriedade clara. Cada conjunto de dados chave - como registos de activos, avaliações de estado, históricos de manutenção, e registos financeiros - devem ter um proprietário de dados dedicado. Isto garante que os dados permanecem exactos, actualizados e coerentes durante todo o seu ciclo de vida ^[3]. Sem responsabilização, os dados podem desviar-se, resultando em campos em falta ou registos contraditórios. Por exemplo, uma empresa de serviços públicos dos EUA que implementou análises avançadas com uma governação clara dos dados em 2022 conseguiu 20-25% economia nas despesas de funcionamento e 40-60% poupanças nas despesas de capital concentrando-se nos activos de alto risco e optimizando os calendários de manutenção ^[15].

"A gestão eficaz dos activos depende da utilização efectiva dos dados para apoiar a tomada de decisões." - ISO 55013:2024 ^[14]

Esta citação mostra a importância dos protocolos de governação para proteger e maximizar o valor dos dados.

Ao contrário dos activos físicos, os dados podem degradar-se muito mais rapidamente. Por exemplo, embora uma bomba possa durar 15 anos, os dados de estado do ano anterior podem ficar desactualizados em apenas alguns meses devido a alterações ambientais ^[14]. Para combater esta situação, implemente carimbos de data, estabeleça calendários de atualização e defina políticas claras para a eliminação de dados obsoletos ^[3]. Trate os seus dados como o ativo estratégico que são - normas modernas como a ISO 55013:2024 sublinham que os dados têm valor operacional e de mercado, merecendo o mesmo nível de proteção e segurança que as infra-estruturas físicas ^[14].

São essenciais direitos de acesso e protocolos de segurança rigorosos. Estas medidas garantem que os decisores têm acesso em tempo real e impedem alterações não autorizadas ^[3]. Estabelecer um conselho de administração com representantes da gestão das instalações, das equipas de dados e dos fornecedores para monitorizar a qualidade dos dados e resolver os problemas à medida que estes surgem ^[10]. Utilizar processos documentados de controlo de alterações para gerir eficazmente adições, modificações ou remoções de registos de activos.

Fazer: Utilizar a automatização para a recolha de dados e o controlo de qualidade

Para garantir investimentos inteligentes em activos, a automatização desempenha um papel fundamental na criação de uma base de dados fiável. A introdução manual de dados, embora comum, atrasa frequentemente os processos e introduz erros que podem comprometer as decisões de investimento. Por exemplo, os erros no registo de especificações complexas de equipamentos são um problema frequente com a transcrição manual ^[2]. Ao automatizar a recolha de dados, as organizações podem melhorar a velocidade e a precisão dos seus processos de dados, permitindo uma melhor tomada de decisões.

A automatização não só acelera a recolha de dados, como também os valida em tempo real. Na última década, os custos dos sensores diminuíram em 75%, A monitorização automatizada de condições é mais acessível a empresas de todas as dimensões ^[16]. No entanto, apesar desta acessibilidade económica, 75% dos executivos declaram falta de confiança nos seus próprios dados ^[1]. Este desfasamento resulta de problemas com a qualidade dos dados. A automatização resolve este problema, não só recolhendo dados, mas também normalizando e assinalando inconsistências, garantindo que os decisores dispõem de informações fiáveis.

Automatizar a entrada e a validação de dados

Tecnologias como Reconhecimento ótico de caracteres (OCR) e Recuperação de imagens com base no conteúdo (CBIR) revolucionaram a introdução de dados. As aplicações móveis utilizam agora estas ferramentas para digitalizar placas de identificação de activos e identificar tipos de equipamento diretamente a partir de imagens, eliminando erros associados à introdução manual. Esta abordagem garante "dados com qualidade 5C" - dados completos, abrangentes, consistentes, corretos e actuais ^[2].

Para inspecções de infra-estruturas, ferramentas avançadas como Grelha ultra-sónica rápida (RUG) aproveitam os sistemas robóticos com codificadores incorporados. Estes robots recolhem dados de espessura de alta densidade a velocidades 10 vezes mais rápido do que os métodos tradicionais, proporcionando 1.000 vezes mais dados ^[1]. Em áreas perigosas ou de difícil acesso, os drones equipados com LIDAR ou fotogrametria fornecem dados de alta densidade sem pôr em perigo o pessoal ^[16].

No entanto, a recolha de dados exactos é apenas uma parte da equação. A manutenção da sua integridade ao longo do tempo exige mecanismos sólidos de controlo da qualidade.

Construir verificações de qualidade em pipelines de dados

As estratégias de automatização eficazes incorporam a deteção precoce de erros, frequentemente designada por "Teste "shift-left, que identifica os problemas antes de estes afectarem os painéis de controlo de produção ou os sistemas de IA ^[17]. Por exemplo, as portas de implantação automatizadas podem aplicar regras de validação, garantindo que campos críticos como id_activo manter taxas de não nulos superiores a 99,9% ou que as contagens de linhas se mantenham dentro de intervalos estatísticos aceitáveis ^[17].

"Os dados são de alta qualidade quando são adequados para a utilização pretendida e mantêm-se assim de forma fiável à medida que as condutas evoluem." - Coalescer ^[17]

As ferramentas de criação de perfil automatizadas monitorizam a deriva do esquema, picos nulos e anomalias no volume de dados diretamente nos pipelines. Isto reduz o "tempo de inatividade dos dados", um termo que os especialistas utilizam para descrever os períodos em que os dados defeituosos interrompem as operações ^[17]. Ao incorporar estas verificações de qualidade nos fluxos de trabalho, em vez de as tratar como tarefas de limpeza separadas, pode garantir que os registos de activos, as avaliações de estado e os históricos de manutenção permanecem fiáveis ao longo do tempo. Esta abordagem reforça a norma de dados de qualidade 5C, apoiando decisões informadas e baseadas no risco ao longo do ciclo de vida do investimento em activos.

O que fazer: Incluir métricas de sustentabilidade na sua recolha de dados

Ao gerir activos, é crucial ter em conta o desempenho energético e as métricas de impacto do carbono. Estas métricas não têm apenas a ver com o cumprimento dos requisitos regulamentares - também abordam as expectativas dos investidores, o aumento dos custos da energia e a necessidade de alinhar com os objectivos de descarbonização. Sem elas, torna-se mais difícil mostrar o progresso em relação aos compromissos de sustentabilidade ou integrar estes objectivos nos planos de gestão de activos a longo prazo.

A adição de métricas de sustentabilidade à sua recolha de dados melhora a tomada de decisões. Comece por acompanhar a utilização e a procura de energia, como a eletricidade (medida em kWh para a utilização e kW para a procura), o gás natural (therms), o óleo para aquecimento (galões) e o vapor urbano (lbs.) ^[18][20]. Para as instalações de água e de águas residuais - que consomem frequentemente 30% a 40% dos orçamentos municipais anuais de energia - monitorizar o consumo de eletricidade por milhão de galões (kWh/MG). Isto permite fazer comparações de desempenho entre diferentes activos ^[20]. Além disso, documente as emissões de gases com efeito de estufa em todos os âmbitos: Âmbito 1 (emissões diretas), Âmbito 2 (emissões indirectas da energia adquirida) e Âmbito 3 (emissões da cadeia de valor) ^[18].

Também é importante acompanhar factores operacionais como graus-dia, ocupação, horas de funcionamento e níveis de produção. Estas variáveis ajudam a identificar se as alterações no consumo de energia resultam de melhorias de eficiência ou se reflectem simplesmente mudanças na atividade operacional ^[18][19]. Por exemplo, um aumento na utilização de energia pode indicar uma expansão das operações e não uma redução da eficiência dos activos. Não se esqueça de monitorizar a produção de energia renovável no local e os volumes dos contratos de aquisição de energia, uma vez que estas métricas revelam progressos no sentido de fontes de energia mais limpas ^[18][20].

"Os sistemas e os dados não são um projeto paralelo de TI. São a infraestrutura que torna as emissões mensuráveis, as iniciativas verificáveis e as reivindicações defensáveis." - Umbrex ^[12]

Para o planeamento do investimento, reúna dados sobre as poupanças de carbono esperadas, os investimentos necessários e os custos evitados para cada projeto de eficiência. Isto permite-lhe dar prioridade aos projectos com base no retorno do investimento em carbono (ROI) ^[18][19]. Ferramentas como os sistemas de informação sobre energia, que captam dados a intervalos de uma hora ou de 15 minutos, podem permitir uma poupança média de 4% no consumo de energia de todo o edifício. Do mesmo modo, as ferramentas de deteção e diagnóstico de avarias podem permitir uma poupança média de energia de 9% ao identificar precocemente as avarias do sistema ^[19].

Conclusão: Construir uma base de dados duradoura

A recolha dos dados corretos é a pedra angular de uma planeamento do investimento em activos. As principais práticas aqui delineadas - associar a recolha de dados a objectivos específicos, normalizar métodos, tirar partido da automatização e incorporar métricas de sustentabilidade - estabelecem as bases para uma tomada de decisões mais inteligente e a longo prazo.

Quando bem utilizados, os dados de alta qualidade transformam as operações. Permitem a manutenção preditiva, mudam os processos de reactivos para proactivos, prolongam a vida útil dos activos e reduzem os riscos ^[1]. Ao eliminar a adivinhação, evita falhas dispendiosas e tempos de inatividade. Além disso, apoia os esforços de sustentabilidade, optimizando a utilização de recursos e reduzindo o desperdício resultante de substituições prematuras ^[1].

"Os algoritmos não conseguem distinguir entre dados bons e maus. Em vez disso, funcionam com base na lógica, aprendendo com os padrões nos dados fornecidos." - Robótica Gecko ^[1]

Apesar destas vantagens, muitas organizações enfrentam desafios. Embora 89% dos executivos reconheçam a importância de dados de alta qualidade, 75% admitem que não têm confiança nos seus próprios ^[1]. Ignorar objectivos claros, confiar em fontes fragmentadas ou dar prioridade à rapidez em detrimento da precisão pode fazer descarrilar até as melhores intenções. Ao aderir aos 5Cs da qualidade dos dados - Completo, abrangente, consistente, correto e atual - pode garantir que todos os dados contribuem para melhores resultados ^[2].

As escolhas que faz hoje determinam o sucesso da sua estratégia de gestão de activos no futuro. Documentar normas, seguir melhores práticas de implementação para minimizar erros, centralizar dados para eliminar silos e alinhar sempre os seus dados com as decisões que apoiam. Com uma base de dados sólida, cada investimento - quer se trate de manutenção de rotina ou de grandes projectos - torna-se mais informado, justificável e impactante.

FAQs

Qual é o conjunto mais pequeno de dados de activos que devo recolher primeiro?

Comece por recolher os dados mais importantes que ajudam a tomar decisões bem informadas sem sobrecarregar os recursos. Concentre-se em três áreas-chave: dados de identificação do ativo, avaliações do estado, e indicadores de desempenho. Este conjunto de dados simplificado fornece os elementos essenciais para avaliar o estado dos activos, definir prioridades e tomar decisões sobre manutenção e planeamento do ciclo de vida. Ao concentrar-se nesta informação essencial, cria uma base fiável para a gestão de activos baseada no risco, mantendo os esforços eficientes e rentáveis.

Como é que posso fundir folhas de cálculo, CMMS e dados financeiros numa única fonte de verdade?

Para criar uma fonte de verdade única e fiável, é essencial adotar uma abordagem passo a passo:

• Identificar todas as fontes de dados: Recolher informações de todos os sistemas relevantes, tais como folhas de cálculo, CMMS e plataformas financeiras.
• Planear a sua integração: Assegurar a coerência através da normalização de formatos, atributos e outros elementos-chave.
• Validar e limpar os dados: Eliminar as duplicações e corrigir as imprecisões para garantir a fiabilidade dos dados.
• Tirar partido das ferramentas de automatização: Sempre que possível, utilizar a automatização para simplificar e acelerar o processo.
• Rever e atualizar regularmente: Manter os dados integrados precisos e fiáveis através de actualizações de rotina, assegurando que continuam a apoiar decisões bem informadas.

Que indicadores de sustentabilidade são mais importantes para as decisões de investimento em activos?

As principais métricas a considerar ao tomar decisões de investimento em activos centradas na sustentabilidade incluem redução do carbono, impacto ambiental, e factores de risco relacionados com o clima. Estes factores ajudam a criar um quadro fiável para o acompanhamento das emissões de carbono e orientam as estratégias de investimento que visam a sustentabilidade a longo prazo.

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