Fokker X Data Science Lab

Esta rubrica é feita por e para profissionais de dados. Aqui, conversamos com profissionais de dados, gestores ou fundadores das organizações nossas parceiras sobre os desafios de dados que enfrentam. Olhamos para trás e para o futuro. Onde estão as oportunidades para a data science? E como pode a Data Science Lab ajudar? É isso que vai ler aqui. Inauguramos esta rubrica com Wouter van Dis. Wouter van Dis trabalha há 29 anos na Fokker Technologies, fabricante neerlandesa de componentes para aeronaves. Há 4,5 anos que é gestor de Advanced Analytics.

Olá, Wouter. Trabalha na Fokker há 29 anos e, nos últimos 4,5, como gestor de Advanced Analytics. Como viu a organização mudar ao longo dos anos?

De facto, trabalho na Fokker há 29 anos. É uma boa organização! Há uma enorme diferença entre a altura em que comecei na Fokker Aircraft e o ponto em que estamos hoje. Quando fabricávamos aviões, essa era a nossa atividade principal. Nos últimos anos, o nosso trabalho tem consistido sobretudo no fabrico de componentes para aeronaves, por exemplo, para a Boeing e a Airbus. Com a chegada do novo proprietário, a logística e os serviços passaram, pela primeira vez, a fazer parte das nossas atividades principais.

Podemos voltar um pouco ao início? Como surgiu a Fokker?

Quer que recue até Anthony Fokker? Anthony Fokker foi um pioneiro da aviação. Deu uma volta à igreja de Haarlem a bordo do Spin. Na altura (1910), isso foi algo único. Um facto muito interessante é que a Fokker chegou a ser a maior fabricante de aviões. Anthony Fokker morreu em 1939. Apesar de ter sido um pioneiro da aviação, não era favorável ao uso do alumínio. Ainda assim, o alumínio foi o material padrão durante muito tempo. Hoje, os aviões são feitos de materiais compósitos.

É atualmente responsável pelo departamento de data & analytics. Quais foram as principais mudanças e medidas que implementou e que temas prevê para os próximos anos? Quando assumi esta função, há 4,5 anos, não sabia bem no que me estava a meter. Sempre tive uma inclinação para os dados; é algo típico de quem trabalha na Fokker. O Microsoft Office é muito utilizado por aqui, e continua a sê-lo. No nosso departamento, demos os primeiros passos. Parte dos dados está nos aviões, e precisamos de engenheiros de dados e cientistas de dados para os codificar e analisar com Python. Estão a surgir avanços interessantes nesta área. Na nossa organização, é claro que este é o futuro. Há quatro anos, a situação era diferente: encontrei alguma resistência na nossa organização de TI. Na altura, o foco estava mais na gestão das aplicações de escritório. Agora, está a deslocar-se para a nossa forma de trabalhar.

"Quero saber que componente vai avariar amanhã no avião do meu cliente"

O antigo responsável já dizia: ‘temos de fazer mais com os dados e digitalizar, para podermos trabalhar de forma mais inteligente’. Podemos avançar mais para a analytics preditiva e prescritiva. Quero saber que componente vai avariar amanhã no avião do meu cliente. É um tema que considero muito interessante para os próximos anos.

Devemos tentar apresentar ao utilizador o mínimo possível de dados e fornecer-lhe, em vez disso, mais conclusões e apoio para tomar melhores decisões. Como vamos fazê-lo? Já temos algumas ideias.

Onde estão as oportunidades para a data science na Fokker?

Vejo uma oportunidade na gestão da fiabilidade. Queremos saber que componentes irão avariar nos aviões dos nossos clientes no futuro. A manutenção preditiva tem aqui um papel importante. É muito interessante para nós e, para isso, precisamos de muitos dados de IoT. Também vemos oportunidades na logística, onde temos de tomar decisões com base em princípios através de control towers. Imagine que pode escolher entre três soluções, com as consequências de cada uma indicadas, como a margem bruta mais baixa ou o melhor serviço ao cliente. Assim, pode fazer uma escolha mais fundamentada. Há, naturalmente, muita inteligência e automação por detrás disto. A gestão da fiabilidade é a área que mais me interessa, mas penso que ficará um pouco em segundo plano nos próximos anos. Neste momento, a prioridade é a logística. Ou seja, receber os dados de forma estruturada para podermos fazer análises e tomar decisões. É aí que estará o nosso foco no próximo ano.

Como tem sido a colaboração com a Data Science Lab.?

No início da nossa colaboração, percebi bem que a nossa organização ainda não tinha os conhecimentos de que precisávamos. Precisava de profissionais de dados com conhecimentos e experiência em áreas como machine learning. Procurei organizações com um programa de desenvolvimento para profissionais de dados. Não se aprende esta profissão de um dia para o outro; é preciso investir no desenvolvimento dos profissionais. Foi assim que vos encontrei, e desde logo senti que era a escolha certa.

Temos um acordo segundo o qual os profissionais de dados trabalham para nós quatro dias por semana e passam um dia por semana no Lab. a estudar e a desenvolver as suas competências. Foi assim que começámos, e é um modelo de que gosto muito. Depois da aquisição da Pantha Holdings, aumentar a capacidade analítica foi um passo lógico. A equipa conta agora com dois profissionais de data science, um profissional de data engineering e um especialista em BI. Após um ano na Fokker, passarão a integrar os quadros da empresa. Além de me ajudar a encontrar, reter e motivar profissionais de dados, a Data Science Lab. dá-me acesso a conhecimentos e experiência em que posso apoiar-me.

Qual foi a maior lição que aprendeu enquanto responsável por um departamento de data analytics?

Para perceber o que esta área envolve, tem de ser um gestor que também participa no trabalho. É desejável ter alguns conhecimentos de programação. Mas, a certa altura, tem de se afastar da programação propriamente dita. Como gestor, aprendi a dar pequenos passos e, sobretudo, a não querer avançar depressa demais nem fazer mudanças demasiado grandes. A mudança leva tempo.