Moldando a infraestrutura global de dados para a manufatura de aço
Gerdau usa a Databricks para preparar seus fluxos de trabalho de fabricação de aço para o futuro
de redução nos custos de processamento de dados
em novos desenvolvimentos para soluções de streaming
novos usuários de negócios integrados
A indústria siderúrgica passou por uma transformação digital para otimizar vários aspectos do negócio, desde a otimização das cadeias de suprimentos até a tomada de decisões tendo em mente o meio ambiente. Com 123 anos de história, a Gerdau é a maior produtora de aço do Brasil, uma das principais na produção de aços longos nas Américas e de aços especiais no mundo. No Brasil, a Gerdau também produz aços planos e minério de ferro para uso próprio.
A Gerdau também possui uma nova divisão de negócios, a Gerdau Next, que fomenta o empreendedorismo em segmentos adjacentes à indústria siderúrgica. Guiada pelo propósito de empoderar pessoas que constroem o futuro, a Gerdau opera em diversos países e conta com mais de 30 mil funcionários.
A Gerdau é a maior empresa de reciclagem da América Latina e utiliza a sucata como um importante insumo, sendo que 71% do aço que produz é feito a partir da sucata. Todos os anos, a Gerdau transforma 11 milhões de toneladas de sucata em uma variedade de produtos siderúrgicos. A Gerdau também é a maior produtora de carvão vegetal do mundo, com mais de 250 hectares de florestas plantadas no Estado de Minas Gerais. Como resultado de sua matriz de produção sustentável, a Gerdau tem atualmente uma das menores médias de emissões de gases de efeito estufa (CO₂e) da indústria, de 0,86t/CO₂e por tonelada de aço, que é cerca de metade da média global da indústria de 1,91 t/CO₂e por tonelada de aço (World Steel Association). Até 2031, a meta da Gerdau é reduzir suas emissões de carbono para 0,82t/CO₂e por tonelada de aço.
As ações da Gerdau estão listadas na Bolsa de Valores de São Paulo (B3) e na Bolsa de Valores de Nova Iorque (NYSE).
Devido ao tamanho e ao sucesso da empresa, a Gerdau construiu uma equipe impressionante de engenheiros, arquitetos e cientistas de dados e analytics para desenvolver ferramentas internas para gerenciar seus dados, mas a empresa estava enfrentando obstáculos significativos com custos e manutenção à medida que sua infraestrutura de dados continuava a crescer em complexidade enquanto suportava os volumes crescentes de diversas fontes de dados. Com a Data Intelligence Platform da Databricks, a Gerdau conseguiu unificar suas fontes de dados e trazer novos workloads de analytics e machine learning (ML) - colocando-a em posição de resolver casos de uso urgentes, instilar uma cultura de dados em primeiro lugar na empresa e reduzir os custos operacionais gerais.
Complexidades no gerenciamento de um ecossistema de dados de código aberto
À medida que o setor siderúrgico adota a era digital, um aumento na utilização de dados está remodelando as operações, promovendo a eficiência e impulsionando a inovação a novos patamares. A Gerdau estava enfrentando vários problemas com a sua própria tecnologia e seu ecossistema de ferramentas de dados de código aberto. De acordo com Felipe Montanini, Head of Data Management, Engineering and Architecture da Gerdau, "a análise de dados desempenha um papel fundamental no que podemos fazer em nossas usinas. Ela nos ajuda a descobrir novas maneiras de usar as máquinas para obter melhores resultados". No entanto, como a maioria das soluções da Gerdau eram desenvolvidas internamente com foco em código aberto, elas eram complexas, desconectadas e difíceis de gerenciar. Como se tudo isso não fosse suficiente para as equipes técnicas da Gerdau, sua plataforma atual não podia oferecer capacidade de processamento de dados em tempo real, o que prejudicava particularmente seu caso de uso de "digital twins". No setor de manufatura, os digital twins funcionam como réplicas virtuais de produtos, permitindo que as empresas projetem, testem e otimizem suas linhas de produção em um ambiente virtual. Esse caso de uso foi um componente vital dos esforços da Gerdau para agilizar a produção, melhorar a qualidade do produto e apoiar sua estratégia ambiental, social e de governança (ESG) para reduzir sua emissão de carbono.
A fabricante global de aço também precisava urgentemente de uma plataforma que pudesse oferecer acesso refinado e controles de linhagem de dados e, ao mesmo tempo, atender a vários padrões de conformidade e segurança - especialmente se a empresa quisesse continuar a crescer de forma consistente. Esses obstáculos à governança de dados só aumentaram a dificuldade da Gerdau com a colaboração da equipe e o compartilhamento de dados. Diferentes equipes frequentemente criavam versões duplicadas ou múltiplas de bancos de dados, e a falta de um sistema unificado de gerenciamento de dados gerava ineficiências e apresentava riscos de inconsistências e imprecisões de dados. Isso não só afetava a tomada de decisões e a eficácia operacional, mas também aumentava o custo total de propriedade (TCO) dos processos de negócios. Para produzir aço, é necessário ter a composição química correta, e os acontecimentos poderiam se tornar custosos sem os dados corretos no momento certo.
A situação da Gerdau exemplificou os intrincados desafios enfrentados por grandes empresas de manufatura durante o processo de transformação digital. Ao empreender um projeto de escala tão grande por conta própria, é inevitável encontrar limitações ao longo do caminho sem o parceiro certo. Como esses obstáculos técnicos estavam impedindo a Gerdau de atingir seus objetivos estratégicos - particularmente seu compromisso com o ESG, o desejo de fortalecer o gerenciamento da cadeia de suprimentos e o avanço da IA - a necessidade de uma plataforma de dados sofisticada e integrada tornou-se cada vez mais aparente. A Data Intelligence Platform da Databricks parecia ser a peça que faltava no quebra-cabeça digital da Gerdau, prometendo transformar sua infraestrutura de dados.
Uma abordagem unificada acelera a transformação digital
Desde que a Databricks simplificou os fluxos de trabalho de dados da Gerdau, consolidando diversas ferramentas em um ambiente único e fácil de usar, a fabricante de aço deu um passo significativo em sua jornada de modernização. O Delta Lake estabeleceu a base para a nova infraestrutura de dados subjacente da Gerdau. Além dessa camada de armazenamento otimizada, a empresa utiliza o Delta Sharing para compartilhar dados interna e externamente com parceiros de forma fácil e segura, o que ajudou a promover um ambiente de trabalho mais colaborativo na Gerdau e em seu ecossistema de parceiros de fabricação e distribuição. Como o compartilhamento de dados é especialmente importante no mercado B2B - que normalmente envolve um ecossistema complexo de fornecedores, distribuidores, reguladores, clientes e outros - a visão unificada e o desempenho superior da Databricks no manuseio de conjuntos de dados grandes e complexos ajudaram a Gerdau a escalar facilmente para o próximo estágio de crescimento.
Ao criar essa fonte unificada de verdade, a Gerdau também pode processar os dados com mais eficiência e lidar com a grande responsabilidade que acompanha os projetos de digital twins e outras medidas de segurança, como o controle de composição. Usando o Photon, o mecanismo de última geração da Plataforma Databricks que oferece um desempenho de consulta extremamente rápido, a Gerdau reduziu seu tempo médio de processamento de dados de 1,5 hora para 12 minutos — um enorme ganho de desempenho e economia de custos, já que determinadas tabelas em seus fluxos de trabalho são processadas diariamente. Como o processamento de dados desempenha um papel crucial na governança de dados, garantindo a precisão, a consistência e a confiabilidade dos dados, a empresa está no caminho certo para aprimorar as práticas de governança, o que é ainda mais potencializado pelo uso do Unity Catalog. "Com o Unity Catalog, estabelecemos padrões de governança de dados em nossos processos de fabricação", Eduardo Antunes Padilha, Líder de Governança de Dados. "Também implementamos controles de acesso refinados, controles de linhagem de dados e segregações de acesso para diferentes grupos de usuários." Além disso, o Unity Catalog alinhou bem com sua integração com o Power BI, permitindo que as equipes de negócios da Gerdau acessem mais facilmente os dados necessários para criar seus próprios relatórios e painéis.
Essas implementações não apenas otimizaram as práticas de gerenciamento de dados da empresa, mas também abriram caminho para inovações futuras. O uso da Databricks para análises avançadas e aprendizado de máquina permitiu que a Gerdau explorasse mais aplicações de ponta além dos digital twins, como manutenção preditiva, classificação de imagens e textos e soluções alimentadas por IA generativa. Por exemplo, uma de suas primeiras realizações usando GenAI - Large Language Models (LLMs) - é um assistente para ajudar as pessoas em sua jornada para o re/upskilling. Luiz Souza Pereira, Gerente de Arquitetura de Dados na Gerdau explicou: "Arquitetura de dados está diretamente ligada aos resultados de negócio. É o alicerce por onde passam desde dashboards convencionais, gêmeos digitais, machine learning até IA generativa. Com a Databricks, conseguimos consolidar e escalar esse alicerce, o que nos permite focar mais em entregas de valor ao negócio e menos em questões técnicas.”
Usando eficiências de dados para continuar a inovar
Depois de todas essas implementações muito necessárias, a transição da Gerdau para a Databricks resultou em uma economia substancial de custos, pois a empresa deixou de usar uma mistura de soluções caseiras e de código aberto. Isso permitiu uma operação mais ágil e reduziu os gastos com recursos financeiros e de mão de obra. Financeiramente, a adoção da Databricks e a consolidação das várias ferramentas da Gerdau resultaram em uma notável redução de 40% nos custos de processamento de dados e 80% em novos desenvolvimentos para soluções de streaming. Essas economias foram resultado direto da redução dos encargos financeiros associados ao gerenciamento de vários sistemas diferentes e ao uso de fluxos de trabalho altamente manuais.
Do ponto de vista operacional, os recursos aprimorados da Databricks para conformidade garantiram o cumprimento rigoroso das normas e regulamentos de segurança de dados. Além disso, a adoção da Databricks facilitou a colaboração e o compartilhamento de dados entre diferentes equipes e departamentos. Essa abordagem unificada ajudou a desmantelar os silos de dados e a garantir a consistência e a precisão dos dados em toda a organização. A melhor governança, combinada com a unificação das ferramentas de dados sob a plataforma Databricks, permitiu o manuseio mais rápido e o processamento de dados em tempo real.
No entanto, o impacto organizacional da Databricks foi além das eficiências financeiras e operacionais. A introdução da plataforma marcou uma mudança significativa na cultura da Gerdau, que passou a adotar dados e análises em toda a empresa para inovação e crescimento. Isso foi evidenciado pela rápida integração de mais de 300 novos usuários de dados globais, incluindo as operações em outros países, como Peru e EUA. De acordo com Montanini, um feedback que ele recebeu foi: "Em nosso antigo ambiente, eu tinha que aprender cinco ou seis ferramentas diferentes, e agora só preciso aprender a Databricks. Além disso, para criar um modelo de ML, está levando 30% a menos de esforço agora". Com as equipes da Gerdau alinhadas em um futuro orientado por dados, a Databricks permitiu que a fabricante de aço realizasse projetos de IA mais avançados após seu sucesso. A escalabilidade e a flexibilidade oferecidas pela Databricks continuam a apoiar as estratégias de crescimento e expansão da Gerdau, posicionando-a como líder em visão de futuro na transformação digital B2B.
