Experiência de liderança
Governança de dados para operações de mineração
Melhorou a qualidade dos dados, a consistência dos relatórios e o planejamento operacional entre unidades de mineração e funções do negócio.
Projeto representativo liderado pela liderança da Thessia Labs em uma função prévia de consultoria, antes da criação da Thessia Labs.
Indústria: Mineração
Cliente: Capstone Copper
Enfoque: Governança de dados e relatórios operacionais
Impacto: Maior consistência de relatórios e melhor suporte ao planejamento
Escopo do projeto
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1
Estrutura empresarial de governança
O escopo incluiu a implementação de uma estrutura empresarial de governança de dados em várias unidades e áreas de negócio para melhorar a qualidade, a responsabilização e a consistência dos relatórios.
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2
Propriedade, custódia de dados e padrões
O escopo incluiu modelos de propriedade e custódia de dados, definições padronizadas e regras de validação em sistemas operacionais e corporativos.
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3
Habilitação de planejamento preditivo
O escopo incluiu padronizar metadados de equipamentos e códigos de falha, além de melhorar seu alinhamento com dados de manutenção e programação para sustentar um planejamento mais confiável.
Contexto do projeto
A iniciativa se concentrou em reunir dados operacionais fragmentados em um único ambiente governado para melhorar a consistência dos relatórios, acelerar a detecção de problemas e criar uma base mais sólida para análise operacional.
Problema
Os dados operacionais e os relatórios não tinham definições, propriedade e validação consistentes, o que reduzia a confiança nos relatórios e complicava decisões de planejamento entre unidades e funções.
Solução
O projeto introduziu um modelo operacional orientado à governança, com mais clareza sobre responsáveis, custodiantes de dados, definições padronizadas, regras de validação e melhor alinhamento entre dados operacionais e processos de planejamento de manutenção.
Resultado
A abordagem resultante melhorou a consistência dos relatórios, fortaleceu o suporte às decisões e criou uma base mais sólida para planejamento, análise e futuros casos de uso de IA.
Resultados destacados
- Melhorou a consistência dos relatórios com definições, propriedade e regras de validação padronizadas
- Fortaleceu a confiança nos dados operacionais e de planejamento entre unidades e funções
- Sustentou melhores decisões de manutenção e programação com dados governados mais confiáveis
- Criou uma base mais sólida para futuros casos de análise e IA
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