Vencedores do concurso global FICO 'Optimize the Real World' usam tecnologias analíticas na fabricação de autopeças, reposição de ATMs, e até no preparo de pães e bolos
Concurso premia inovação e excelência no uso científico de dados para resolver problemas complexos. Vencedores são de Brasil, Canadá, Holanda e Turquia
SAO PAULO, 17 de julho de 2014 /PRNewswire/ -- Uso científico de dados para melhorar as coisas. Esse era o objetivo do concurso internacional "Optimize the Real World" (Otimize o Mundo Real), criado pela FICO (NYSE:FICO), empresa líder mundial em soluções de análise preditiva e software de gerenciamento de decisões. As três primeiras equipes vencedoras ganharam um prêmio de US$10,000.00 cada uma pelo uso que fizeram de tecnologias analíticas para melhorar a fabricação industrial, os serviços financeiros e a produção de alimentos.
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"A criatividade desses grandes cientistas de dados é extraordinária", disse Stuart Wells, principal executivo de Tecnologia da FICO. "Analisar uma situação de negócios complicada e saber como expressar e resolver o problema de forma matemática é incrivelmente difícil. Aplaudimos todos os participantes do concurso "Otimize o Mundo Real" por sua inspiração e trabalho inovador. Seus trabalhos demonstram o incrível poder das ferramentas analíticas, que continua a aumentar, conforme cresce o volume de dados, que se tornam cada vez melhores e mais facilmente acessíveis".
Os vencedores: autopeças, ATMs, pães e bolos
Os brasileiros Felipe Augusto Moreira Silva e Ulisses Assis aplicaram a modelagem analítica à produção em grande escala de um dos maiores fabricantes de pães e bolos no Brasil. O trabalho deles conseguiu otimizar a produção de 160 produtos diferentes dessa empresa, analisando as linhas de produção paralelas, com capacidade de preparar diferentes itens, os tempos de ajuste das máquinas, a gestão da capacidade de transporte e as grades de entregas. O trabalho destes dois cientistas conseguiu aumentar a rentabilidade mensal da empresa em US$2,5 milhões, otimizando a produção de 160 itens diferentes, em 18 linhas de produção e as atividades de entrega de 150 caminhões por dia de pães e bolos fabricados pela empresa.
"Estamos felizes em receber esse reconhecimento", disse Ulisses Assis da Linear, uma empresa de pesquisa operacional especializada em otimização de supply chain. "Nossa equipe trabalhou muito para criar esse modelo, e entregar uma implementação com capacidade computacional robusta, por trás de uma boa interface de usuário. É muito gratificante ver que o resultado da nossa criação inspira respeito e ajuda nossos clientes a aumentar a sua eficiência".
Mehmet A. Begen e Burcu Caglar Gencosman usaram tecnologias analíticas para melhorar a produção e aumentar a produtividade da Beycelik, empresa turca fabricante de autopeças. O trabalho deles conseguiu identificar uma oportunidade de aumento de 21% na produtividade e, ao mesmo tempo, uma redução de €500.000,00 por ano no custo operacional.
"O uso da modelagem analítica para resolver problemas do mundo real é um desafio estimulante, divertido e gratificante, tanto para os criadores de modelos, como para os donos do problema", explicou Begen. "As ferramentas analíticas são extremamente poderosas e podem ajudar organizações de todos os setores a resolver muitos problemas".
Roel G. van Anholt, Leandro C. Coelho (brasileiro que mora no Canadá), Gilbert Laporte, e Iris F. A. Vis usaram a tecnologia analítica para otimizar a reposição dos Caixas Automáticos (ATMs) na Holanda. Essa equipe de cientistas de dados holandeses e canadenses encontrou uma forma de diminuir em 12% o custo operacional das ATMs, o que pode gerar economias estimadas em €10 milhões, para as empresas operadoras das ATMs na Holanda. A solução desenvolvida por Van Anholt, Coelho, Laporte e Vis também é capaz de aumentar a disponibilidade de caixa nas ATMs e, assim, melhorar a satisfação dos clientes.
"Era um problema grande, complicado, e não havia uma ferramenta específica que pudesse resolvê-lo", disse Van Anholt. "Rapidamente, nós percebemos que seria necessário desenvolver uma abordagem própria, e isso nos levou a criar uma solução que combina capacidades analíticas, heurísticas e de otimização. O projeto foi empolgante e agradecemos à FICO por reconhecer a originalidade do nosso trabalho".
Os critérios de julgamento dos trabalhos no concurso foram a originalidade, o benefício gerado para o negócio, a formulação matemática e a programação. As equipes participantes do concurso usaram ferramentas analíticas para otimizar uma ampla gama de processos e tarefas, inclusive fabricação industrial, reciclagem, uso de energia e comércio de produtos virtuais.
Sobre a FICO
A FICO (NYSE: FICO) é uma empresa líder em software analítico, presente em mais de 90 países, especializada em ajudar seus clientes a tomar melhores decisões, que aumentam o ritmo de crescimento, a rentabilidade e a satisfação dos consumidores. A forma inovadora que a FICO desenvolveu para tratar grandes volumes de dados, chamados de Big Data, e os algoritmos matemáticos de previsão do comportamento dos consumidores já transformaram setores inteiros da atividade econômica. A FICO fornece software e ferramentas analíticas, utilizados em múltiplos setores, para gerenciar risco, prevenir fraude, construir relacionamentos mais rentáveis com os clientes, otimizar as operações e cumprir rigorosamente as regulamentações governamentais. Muitos produtos FICO alcançam adoção em todo o setor, como é o caso do FICO™ Score, que se tornou o padrão adotado pelas empresas dos Estados Unidos para medir o risco de crédito. As soluções FICO conseguem aproveitar ao máximo os padrões de código aberto e a computação na nuvem, para maximizar a flexibilidade, aumentar a rapidez de implementação e reduzir custos. A empresa também ajuda milhões de pessoas no mundo a gerenciar o crédito pessoal.
FICO: Cada decisão pode fazer diferença. Make every decision count™. Veja mais informações em www.fico.com.
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FICO e "Make every decision count" são marcas ou marcas registradas de Fair Isaac Corporation nos Estados Unidos e em outros países.
FONTE FICO
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