Adoção de novas tecnologias acelera lançamento de produtos ao mercado, revela Accenture

O relatório introduz o conceito de “Speedsters” – empresas que se destacam na redução do tempo de lançamento de produtos para o mercado

Lisboa, 22 de novembro de 2022: O novo relatório lançado pela Accenture explica como é que as novas tecnologias auxiliam as empresas a acelerar o tempo de design, de desenvolvimento e de entrega de produto ao consumidor, conceito também conhecido como “speed to market”.


Intitulado de “Industrial Speedsters: How advanced technologies can turbocharge your speed to market,” o relatório da Accenture é baseado num questionário a 1.200 executivos da área de equipamentos industriais e elétricos, equipamento pesado, fornecedores industriais e setores de bens de consumo em 13 países. Como parte integrante da pesquisa, a Accenture explorou três processos:

  1. Da ideia ao produto – que inclui criação da ideia, planeamento do conceito e protótipo, testagem, validação do design e desenvolvimento de processos para o início da produção.
  2. Do plano à produção - abrange o planeamento, cronograma e execução.
  3. Da procura à entrega – plano de procura e vendas, entrada e agendamento de encomendas, distribuição final e instalação no site do cliente.

A Accenture identificou as empresas que tiveram os processos mais curtos dentro de cada uma das fases anteriormente referidas, em seguida, analisou quais as organizações que utilizaram tecnologias avançadas – incluindo machine learning, inteligência artificial, cloud, gémeos digitais e computação de alta performance, entre outros – para reduzir tempo e custos.

De seguida, a Accenture dividiu as empresas em três categorias: as que mais reduziram o tempo e aumentaram a eficácia foram intituladas de “Speedsters” (14% das empresas); as que menos reduziram o tempo e menos aumentaram a sua eficiência – à volta de dois terços das empresas (63%) conhecidas como “Starters” e as restantes, intituladas de “Accelerators” (23%).

A pesquisa permitiu concluir que as “Speedsters” obtiveram a melhor redução de tempo e de custos através da maior utilização de novas tecnologias nos três processos identificados. A título de exemplo, através do uso de machine learning, as “Speedsters” atingiram poupanças de tempo e de custos de sete e doze vezes maiores que as “Starters”, respetivamente. Também as “Speedsters” que usam Machine Learning foram sete vezes mais rápidas e doze vezes mais eficazes nas estratégias de custos do que as “Starters”. O uso de veículos autónomos permitiu às “Speedsters” alcançar poupanças de tempo quatro vezes maiores que as “Starters” e no que toca à poupança de custos, as “Speedsters” são 30 vezes mais eficazes que as “Starters”.

O relatório prova ainda que as “Speedsters” ultrapassam tanto as “Starters” como as “Accelerators” em termos de desempenho financeiro. Entre 2016 e 2021, as “Speedsters” alcançaram um crescimento anual quatro pontos percentuais acima das “Accelerators” e 18% maior que as “Starters”. As “Speedsters” obtiveram também, em média, maiores margens operacionais do que as restantes.

António Pires, responsável pela área de Industry X da Accenture em Portugal refere que “a capacidade de uma empresa de idear, produzir e de entregar produtos em menos tempo e com menor custo é uma vantagem competitiva fundamental.” António Pires acrescenta ainda que “o estudo da Accenture mostra que as tecnologias avançadas de digitalização dos processos de engenharia e produção desempenham um papel crítico para permitir que tal aconteça.”

O relatório analisa ainda o que está a ser pensado para os próximos 5 anos pelo grupo de “Speedsters” para que as empresas sejam mais eficazes a utilizar tecnologias avançadas nos três processos fundamentais:

  1. Da ideia ao produto. As empresas pensam usar o feedback e os dados de gémeos digitais, bem como dados de inteligência artificial ao longo do ciclo de vida dos produtos conectados, para melhorar os produtos, o software e os serviços. A impressão 3D e a produção podem acelerar a produção física de protótipos baseando-se em modelos digitais. Num futuro próximo, as empresas deverão tirar vantagem da computação de alta performance e da quantum computing para o suporte de simulações.
  2. Do plano à produção. Para responder aos desafios nesta área, as empresas pensam utilizar ferramentas de simulação digital para permitir que a engenharia de produto trabalhe simultaneamente com a engenharia de produção. Pensam criar gémeos digitais da linha de produção que ajude a simular e otimizar operações para a eficácia e eficiência dos equipamentos de forma contínua. Olhando para o futuro, a inteligência artificial poderá ser utilizada para previsões relacionadas com a cadeia de abastecimento e para a gestão da produção; e o uso da realidade aumentada e do metaverso industrial para criar oportunidades de formação e orientação mais eficazes para colaboradores da área de produção.
  3. Da procura à entrega. As empresas pensam focar-se na integração da produção na cadeia de abastecimento de forma a criar uma “digital thread” que permite o fluxo contínuo de dados pelas organizações e silos; permitindo uma melhoria na distribuição, a otimização da rede de cadeias de abastecimento e o seu planeamento; e abre portas para a criação de gémeos digitais de produtos e operações como suporte à colaboração ao longo da cadeia de valor. A longo prazo, as empresas pensam começar a explorar as capacidades da inteligência artificial, o processo de request-for-proposal e o uso do metaverso comercial nos processos de venda digital.

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