SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 35
Baixar para ler offline
ktsdesign
Machine Learning na Indústria 4.0
O desafio de desenvolver Cultura Analítica
Agenda
Case de Sucesso
Smart Factory
Obstáculos para
Evoluir
Impacto sobre
Smart Factory
O Universo IoT
Boas Práticas
Recomendo!
1
2
3
4
5
6
O FUTURO DOS NEGÓCIOS ESTÁ NOS DADOS E QUEM
SOUBER CAPTURAR, ORGANIZAR, ANALISAR E DECIDIR
SOBRE GRANDES VOLUMES DE DADOS ESTARÁ À
FRENTE.
Acreditamos muito nisso…
Case Smart Factory
Case Smart Factory
1
Definir
População
Preparar
Metodologia
com dados de
Abril - 2017
Avançar
Metodologia
para 2017
integralmente
Adicionar dados
de 2016 para
aumentar não-
Conformidades
Restrições de
Produto com
Largura e
Espessura
2
Restrições
Técnicas
Restrições de
Processo com
Bobinas em
Rota direta
Restrições
Químicas – C,
Mn e Nb – para
avaliações
3
Limpeza de
Dados
Variância Nula
– variáveis com
resultados
únicos
Missing Data e
Outliers – retirar
ocorrências
indesejadas
Variáveis com
concentração
de valores
constantes
5
Definição
Amostral
Base de
Treinamento
dos Modelos
utilizados (70%)
Base de Teste
dos Modelos
Treinados
(30%)
Base de
Validação –
afere qualidade
do Modelo
Análise de
Correlação
usando o
critério de
correlações
acima de 90%
indicando forte
multi-
colinearidade
4
Análise
Multicolinear
Exclusão de
variáveis que
duplicam
informação
Case Smart Factory
1
261.788Base
Jun/16 a Dez/17
2
196.829Rota
Direta
3
14.137
Carbono
0,14% ≤ C ≤ 0,21%
4
13.868
Manganês
Mn ≤ 0,1% 5
12.421
Nióbio
Nb ≤ 0,01%
6
3.146
Espessura
Esp ≥ 8mm
7
1.687
Largura
Larg ≥ 1.500mm
8
1.684
Missing
Dados na linha
9
1.651
Outlier
Valores
Aberrantes
2.384
583
217
0,91%
4,12%
13,14%
Case Smart Factory
Variáveis
Mapeadas
77
1
Variáveis no Banco de Dados
187
2
Limpeza de Variáveis
122
3
Análise de
Multicolinearidade
104
4
Percepção dos
Especialistas Técnicos
25
5
Case Smart Factory
População
1.651
não-
Conformidades
217
não-
Conformidades
217
não-
Conformidades
217
Validação
Amostragem
70%
Treinamento
30%
Teste
Usamos a
Técnica de
Amostragem
Balanceada em
50%!
Conformidades
217
1
Conformidades
217
2
Conformidades
217
1
Conformidades
217
2
Conexões Automáticas Queries Fluxo de Tarefas
Case Smart Factory
Case Smart Factory
Box Plot of Carbono
Sem_MDLine 122v*1684c
0.13
0.14
0.15
0.16
0.17
0.18
0.19
0.20
0.21
0.22
Carbono
Median = 0.1908
25%-75% = (0.1843, 0.1955)
Non-Outlier Range = (0.162, 0.2099)
Outliers
Case Smart Factory
Projection of the variables on the factor-plane ( 1 x 2)
(2pass)
(3pass)
(4pass)
(5pass)
-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0
Factor 1 : 74.68%
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
Factor2:15.91%
(1pass)
Case Smart Factory
Case Smart Factory
Espessurano
Desbaste(RM)
Actual R1 Gaugemeter Thickness 1 pass (M) [mm]
Actual R1 Gaugemeter Thickness 2 pass (M) [mm]
Actual R1 Gaugemeter Thickness 3 pass (M) [mm]
Actual R1 Gaugemeter Thickness 4 pass (M) [mm]
Actual R1 Gaugemeter Thickness 5 pass (M) [mm]
Tomamos o valor medido no meio da Tira, visto
que houve muito Missing Data para Topo e
Cauda. A análise posterior apontou que não
houve relevância para este Sistema.
75%
com 1
Componente
PrincipalForçade
Laminação(RM)
Actual R1 Rolling Force 1 pass (M) [kN]
Actual R1 Rolling Force 2 pass (M) [kN]
Actual R1 Rolling Force 3 pass (M) [kN]
Actual R1 Rolling Force 4 pass (M) [kN]
Actual R1 Rolling Force 5 pass (M) [kN]
Tomamos o valor medido no meio da Tira, visto
que houve muito Missing Data para Topo e
Cauda. A análise posterior apontou baixa
relevância para este Sistema.
90%
com 1
Componente
Principal
Velocidadede
Laminação(RM)
Actual R1 Roll Peripheral Speed 1 pass (M) [m/s]
Actual R1 Roll Peripheral Speed 2 pass (M) [m/s]
Actual R1 Roll Peripheral Speed 3 pass (M) [m/s]
Actual R1 Roll Peripheral Speed 4 pass (M) [m/s]
Actual R1 Roll Peripheral Speed 5 pass (M) [m/s]
Tomamos o valor medido no meio da Tira, visto
que houve muito Missing Data para Topo e
Cauda. A análise posterior apontou alta
relevância para este Sistema.
73%
com 1
Componente
Principal
Espessurano
TremAcabador
FM Delivery Thickness (Gagemeter Thickness) F1
FM Delivery Thickness (Gagemeter Thickness) F2
FM Delivery Thickness (Gagemeter Thickness) ...
FM Delivery Thickness (Gagemeter Thickness) F5
FM Delivery Thickness (Gagemeter Thickness) F6
Tomamos o valor médio das medidas de Topo,
Meio e Cauda. Incluímos o esboço FDH. A análise
posterior apontou média relevância para este
Sistema.
82%
com 1
Componente
Principal
Case Smart Factory
Base de Treinamento e Teste
para desenvolver e avaliar os
Modelos
Amostragem Balanceada
para 50% de Bobinas
Conformes e não-Conformes
Base de Validação com
Amostragem Balanceada
para 50% de Bobinas
Conformes e não-Conformes
Modelos de não-Lineares de
Regressão Logística
Modelos de Machine Learning
baseados em Computação
Matemática
Modelos de Árvore de
Decisão baseados em
Técnicas de Associação
Comparador de Modelos usando linguagem
PMML sobre Base de Validação
Case Smart Factory
O melhor modelo foi o de Árvore de Decisão com 86,44% de acurácia. O modelo
com função matemática, Regressão Logística, teve resultado bom.
Case Smart Factory
Tree 1 layout for Conforme
Num. of non-terminal nodes: 38, Num. of terminal nodes: 39
Case Smart Factory
Case Smart Factory
Case Smart Factory
Obstáculos para Evoluir
Desafios para Implantar Soluções Inteligentes
Evoluir Legado e Infraestrutura
Data Owner Data Source Data Acquisition Data Accuracy Data Access
Definir o Dono
dos Dados é o
primeiro passo
para evoluir -
esse tem o sido
o papel dos
CDO, CAO,
CTO ou CIO.
Com certeza,
esse papel não
pertence à área
de negócio.
Ter uma visão
única da cadeia
de valor do
negócio é
essencial para
garantir
sucesso em
projetos de
Data Science.
Então, as fontes
devem ser
integradas.
A aquisição de
dados é
assunto
inicialmente de
Processos,
depois de
Tecnologia para
adquirir a
informação,
seja por
sensores ou
conexões.
É tema quer
requer atenção
contínua. Tem a
ver com Dados
medidos,
coletados,
armazenados e
organizados
corretamente
nos sistemas
que serão
acessados.
A visão de
DataMart está
em queda, visto
que as áreas de
negócio estão
cada vez mais
ligadas em
malha. Por isso,
é preciso definir
Dados
Operacionais e
Estratégicos.
Transformar Cultura Analítica
Data
Center
Data
Management
Data
Integration
Data
Discovery
Data
Visualisation
Mapear
Processos
Estrutura
de Dados
Criticar
Dados
Modelagem
de Dados
Implementar
no Processo
Data
Experience
Data
Hackathon
Data
Science
Immersive
Data
Science
Education
Data
Executive
Literacy
Tecnologia
Projetos
Educação
Ecossistema de Analytics
Ecossistema de Analytics
O Universo IoT
Elementos e Tecnologias
Sensores
Implantar mecanismos
de captura de dados em
tempo real com foco em
pontos de melhoria
contínua
Conexão
Rede de Internet
conectada aos sensores
em diversos pontos
transferindo dados para
armazenar e analisar
Armazenagem
Ambiente, normalmente,
na Cloud provendo
recursos para garantir
qualidade do dado e
segurança da informação
Analytics
Criticar o Dado,
desenvolver KPI`s, definir
modelos para prever e
classificar; por fim,
suportar a decisão
Business
Criar as regras de
negócio suportadas pelo
dado analisado e calibrar
eficiência operacional do
negócio.
O Cenário no Brasil
Fonte: Revista Exame Edição Especial - Maio/2018
CNI - Sondagem Especial 66 Indústria 4.0
Ranking de Competitividade Industrial - Deloitte
Em um ranking global de
competitividade do Setor
Industrial, o Brasil caiu de
5o lugar, em 2010, para 29a
posição, em 2017.
Impacto de Smart Factory
O Constante Mudar…
Vivek Wadhwa, especialista em inovação e tecnologia
Fonte: Revista CEO Exame Edição 27
Boas Práticas
Dados
Empresas que Avançam na América Latina
Colocar
Dados
como pilar
estratégico
do negócio
Distribuir times
de Squad
Analytics nas
áreas que
requerem mais
atenção do
negócio
Esteja sempre
ligado às novas
tecnologias na
busca de
aprendizado e
inovação
contínua
Manter forte
parceria com
empresas que
desenvolvem
tecnologias e
prestam
serviços com
foco em
inteligência
O CEO deve
ser o que mais
demanda
conhecimento
a partir de
dados e ter os
Squads sob
sua gestão
Recomendações
Jornada de Maturidade no Cenário Atual
É preciso ter claro onde essa estrada precisa levar o seu negócio!
Obrigado!

Mais conteúdo relacionado

Semelhante a Palestra Cobisa-2019 - Desenvolvendo Cultura Analítica e Machine Learning

Filiação partidária e risco de corrupção de servidores públicos federais
Filiação partidária e risco de corrupção de servidores públicos federaisFiliação partidária e risco de corrupção de servidores públicos federais
Filiação partidária e risco de corrupção de servidores públicos federais
Rommel Carvalho
 
IPT defesa Wagner F Canto v6
IPT defesa Wagner F Canto v6IPT defesa Wagner F Canto v6
IPT defesa Wagner F Canto v6
wfcanto
 

Semelhante a Palestra Cobisa-2019 - Desenvolvendo Cultura Analítica e Machine Learning (20)

Apresentação data mining
Apresentação data miningApresentação data mining
Apresentação data mining
 
Introdução ao Big Data para Desenvolvedores Python
Introdução ao Big Data para Desenvolvedores PythonIntrodução ao Big Data para Desenvolvedores Python
Introdução ao Big Data para Desenvolvedores Python
 
Planejamento rede
Planejamento rede Planejamento rede
Planejamento rede
 
dq
dqdq
dq
 
Construção de Classificadores utilizando Pentaho Data Mining (WEKA) - FTSL 2014
Construção de Classificadores utilizando Pentaho Data Mining (WEKA) - FTSL 2014 Construção de Classificadores utilizando Pentaho Data Mining (WEKA) - FTSL 2014
Construção de Classificadores utilizando Pentaho Data Mining (WEKA) - FTSL 2014
 
8ª Conseguro - Cristina Mano
8ª Conseguro - Cristina Mano8ª Conseguro - Cristina Mano
8ª Conseguro - Cristina Mano
 
Filiação partidária e risco de corrupção de servidores públicos federais
Filiação partidária e risco de corrupção de servidores públicos federaisFiliação partidária e risco de corrupção de servidores públicos federais
Filiação partidária e risco de corrupção de servidores públicos federais
 
Painel 05 01 - ricardo carvalho - Filiação Partidária e Risco de Corrupção ...
Painel 05   01 - ricardo carvalho - Filiação Partidária e Risco de Corrupção ...Painel 05   01 - ricardo carvalho - Filiação Partidária e Risco de Corrupção ...
Painel 05 01 - ricardo carvalho - Filiação Partidária e Risco de Corrupção ...
 
Introducão à Ciência de Dados
Introducão à Ciência de DadosIntroducão à Ciência de Dados
Introducão à Ciência de Dados
 
Um novo "ABC" das TICs: (A)nalytics + (B)ig Data + (C)loud Computing
Um novo "ABC" das TICs: (A)nalytics + (B)ig Data + (C)loud ComputingUm novo "ABC" das TICs: (A)nalytics + (B)ig Data + (C)loud Computing
Um novo "ABC" das TICs: (A)nalytics + (B)ig Data + (C)loud Computing
 
1º Seminário CICTEC - Um Novo ABC das TICs - José Carlos Cavalcanti 22 05 13
1º Seminário CICTEC - Um Novo ABC das TICs - José Carlos Cavalcanti 22 05 131º Seminário CICTEC - Um Novo ABC das TICs - José Carlos Cavalcanti 22 05 13
1º Seminário CICTEC - Um Novo ABC das TICs - José Carlos Cavalcanti 22 05 13
 
IPT defesa Wagner F Canto v6
IPT defesa Wagner F Canto v6IPT defesa Wagner F Canto v6
IPT defesa Wagner F Canto v6
 
Big Data: Desafios e Oportunidades
Big Data: Desafios e OportunidadesBig Data: Desafios e Oportunidades
Big Data: Desafios e Oportunidades
 
Anpad 2010 Eso 193 EstratéGia, CompetêNcias Profissionais E Performance
Anpad 2010   Eso 193  EstratéGia, CompetêNcias Profissionais E PerformanceAnpad 2010   Eso 193  EstratéGia, CompetêNcias Profissionais E Performance
Anpad 2010 Eso 193 EstratéGia, CompetêNcias Profissionais E Performance
 
Campus Party2010
Campus Party2010Campus Party2010
Campus Party2010
 
Asi aula1
Asi aula1Asi aula1
Asi aula1
 
Data mining
Data miningData mining
Data mining
 
Tome Decisões + Inteligentes!
Tome Decisões + Inteligentes!Tome Decisões + Inteligentes!
Tome Decisões + Inteligentes!
 
Qual é o futuro da estratégia de dados?
Qual é o futuro da estratégia de dados?Qual é o futuro da estratégia de dados?
Qual é o futuro da estratégia de dados?
 
PETIC Casa Civil 2009-2010
PETIC Casa Civil 2009-2010PETIC Casa Civil 2009-2010
PETIC Casa Civil 2009-2010
 

Mais de Josias Oliveira (6)

SCRUM Analytics
SCRUM AnalyticsSCRUM Analytics
SCRUM Analytics
 
Our Business One
Our Business OneOur Business One
Our Business One
 
Inteligência analítica aplicada a negócios
Inteligência analítica aplicada a negóciosInteligência analítica aplicada a negócios
Inteligência analítica aplicada a negócios
 
Aplicação de text mining
Aplicação de text miningAplicação de text mining
Aplicação de text mining
 
Pesquisa empresa familiar
Pesquisa empresa familiarPesquisa empresa familiar
Pesquisa empresa familiar
 
Estudo de mercado
Estudo de mercadoEstudo de mercado
Estudo de mercado
 

Palestra Cobisa-2019 - Desenvolvendo Cultura Analítica e Machine Learning

  • 1. ktsdesign Machine Learning na Indústria 4.0 O desafio de desenvolver Cultura Analítica
  • 2. Agenda Case de Sucesso Smart Factory Obstáculos para Evoluir Impacto sobre Smart Factory O Universo IoT Boas Práticas Recomendo! 1 2 3 4 5 6
  • 3. O FUTURO DOS NEGÓCIOS ESTÁ NOS DADOS E QUEM SOUBER CAPTURAR, ORGANIZAR, ANALISAR E DECIDIR SOBRE GRANDES VOLUMES DE DADOS ESTARÁ À FRENTE. Acreditamos muito nisso…
  • 5. Case Smart Factory 1 Definir População Preparar Metodologia com dados de Abril - 2017 Avançar Metodologia para 2017 integralmente Adicionar dados de 2016 para aumentar não- Conformidades Restrições de Produto com Largura e Espessura 2 Restrições Técnicas Restrições de Processo com Bobinas em Rota direta Restrições Químicas – C, Mn e Nb – para avaliações 3 Limpeza de Dados Variância Nula – variáveis com resultados únicos Missing Data e Outliers – retirar ocorrências indesejadas Variáveis com concentração de valores constantes 5 Definição Amostral Base de Treinamento dos Modelos utilizados (70%) Base de Teste dos Modelos Treinados (30%) Base de Validação – afere qualidade do Modelo Análise de Correlação usando o critério de correlações acima de 90% indicando forte multi- colinearidade 4 Análise Multicolinear Exclusão de variáveis que duplicam informação
  • 6. Case Smart Factory 1 261.788Base Jun/16 a Dez/17 2 196.829Rota Direta 3 14.137 Carbono 0,14% ≤ C ≤ 0,21% 4 13.868 Manganês Mn ≤ 0,1% 5 12.421 Nióbio Nb ≤ 0,01% 6 3.146 Espessura Esp ≥ 8mm 7 1.687 Largura Larg ≥ 1.500mm 8 1.684 Missing Dados na linha 9 1.651 Outlier Valores Aberrantes 2.384 583 217 0,91% 4,12% 13,14%
  • 7. Case Smart Factory Variáveis Mapeadas 77 1 Variáveis no Banco de Dados 187 2 Limpeza de Variáveis 122 3 Análise de Multicolinearidade 104 4 Percepção dos Especialistas Técnicos 25 5
  • 8. Case Smart Factory População 1.651 não- Conformidades 217 não- Conformidades 217 não- Conformidades 217 Validação Amostragem 70% Treinamento 30% Teste Usamos a Técnica de Amostragem Balanceada em 50%! Conformidades 217 1 Conformidades 217 2 Conformidades 217 1 Conformidades 217 2
  • 9. Conexões Automáticas Queries Fluxo de Tarefas Case Smart Factory
  • 11. Box Plot of Carbono Sem_MDLine 122v*1684c 0.13 0.14 0.15 0.16 0.17 0.18 0.19 0.20 0.21 0.22 Carbono Median = 0.1908 25%-75% = (0.1843, 0.1955) Non-Outlier Range = (0.162, 0.2099) Outliers Case Smart Factory
  • 12. Projection of the variables on the factor-plane ( 1 x 2) (2pass) (3pass) (4pass) (5pass) -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 Factor 1 : 74.68% -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 Factor2:15.91% (1pass) Case Smart Factory
  • 13. Case Smart Factory Espessurano Desbaste(RM) Actual R1 Gaugemeter Thickness 1 pass (M) [mm] Actual R1 Gaugemeter Thickness 2 pass (M) [mm] Actual R1 Gaugemeter Thickness 3 pass (M) [mm] Actual R1 Gaugemeter Thickness 4 pass (M) [mm] Actual R1 Gaugemeter Thickness 5 pass (M) [mm] Tomamos o valor medido no meio da Tira, visto que houve muito Missing Data para Topo e Cauda. A análise posterior apontou que não houve relevância para este Sistema. 75% com 1 Componente PrincipalForçade Laminação(RM) Actual R1 Rolling Force 1 pass (M) [kN] Actual R1 Rolling Force 2 pass (M) [kN] Actual R1 Rolling Force 3 pass (M) [kN] Actual R1 Rolling Force 4 pass (M) [kN] Actual R1 Rolling Force 5 pass (M) [kN] Tomamos o valor medido no meio da Tira, visto que houve muito Missing Data para Topo e Cauda. A análise posterior apontou baixa relevância para este Sistema. 90% com 1 Componente Principal Velocidadede Laminação(RM) Actual R1 Roll Peripheral Speed 1 pass (M) [m/s] Actual R1 Roll Peripheral Speed 2 pass (M) [m/s] Actual R1 Roll Peripheral Speed 3 pass (M) [m/s] Actual R1 Roll Peripheral Speed 4 pass (M) [m/s] Actual R1 Roll Peripheral Speed 5 pass (M) [m/s] Tomamos o valor medido no meio da Tira, visto que houve muito Missing Data para Topo e Cauda. A análise posterior apontou alta relevância para este Sistema. 73% com 1 Componente Principal Espessurano TremAcabador FM Delivery Thickness (Gagemeter Thickness) F1 FM Delivery Thickness (Gagemeter Thickness) F2 FM Delivery Thickness (Gagemeter Thickness) ... FM Delivery Thickness (Gagemeter Thickness) F5 FM Delivery Thickness (Gagemeter Thickness) F6 Tomamos o valor médio das medidas de Topo, Meio e Cauda. Incluímos o esboço FDH. A análise posterior apontou média relevância para este Sistema. 82% com 1 Componente Principal
  • 14. Case Smart Factory Base de Treinamento e Teste para desenvolver e avaliar os Modelos Amostragem Balanceada para 50% de Bobinas Conformes e não-Conformes Base de Validação com Amostragem Balanceada para 50% de Bobinas Conformes e não-Conformes
  • 15. Modelos de não-Lineares de Regressão Logística Modelos de Machine Learning baseados em Computação Matemática Modelos de Árvore de Decisão baseados em Técnicas de Associação Comparador de Modelos usando linguagem PMML sobre Base de Validação Case Smart Factory
  • 16. O melhor modelo foi o de Árvore de Decisão com 86,44% de acurácia. O modelo com função matemática, Regressão Logística, teve resultado bom. Case Smart Factory
  • 17. Tree 1 layout for Conforme Num. of non-terminal nodes: 38, Num. of terminal nodes: 39 Case Smart Factory
  • 21. Desafios para Implantar Soluções Inteligentes
  • 22. Evoluir Legado e Infraestrutura Data Owner Data Source Data Acquisition Data Accuracy Data Access Definir o Dono dos Dados é o primeiro passo para evoluir - esse tem o sido o papel dos CDO, CAO, CTO ou CIO. Com certeza, esse papel não pertence à área de negócio. Ter uma visão única da cadeia de valor do negócio é essencial para garantir sucesso em projetos de Data Science. Então, as fontes devem ser integradas. A aquisição de dados é assunto inicialmente de Processos, depois de Tecnologia para adquirir a informação, seja por sensores ou conexões. É tema quer requer atenção contínua. Tem a ver com Dados medidos, coletados, armazenados e organizados corretamente nos sistemas que serão acessados. A visão de DataMart está em queda, visto que as áreas de negócio estão cada vez mais ligadas em malha. Por isso, é preciso definir Dados Operacionais e Estratégicos.
  • 23. Transformar Cultura Analítica Data Center Data Management Data Integration Data Discovery Data Visualisation Mapear Processos Estrutura de Dados Criticar Dados Modelagem de Dados Implementar no Processo Data Experience Data Hackathon Data Science Immersive Data Science Education Data Executive Literacy Tecnologia Projetos Educação
  • 27. Elementos e Tecnologias Sensores Implantar mecanismos de captura de dados em tempo real com foco em pontos de melhoria contínua Conexão Rede de Internet conectada aos sensores em diversos pontos transferindo dados para armazenar e analisar Armazenagem Ambiente, normalmente, na Cloud provendo recursos para garantir qualidade do dado e segurança da informação Analytics Criticar o Dado, desenvolver KPI`s, definir modelos para prever e classificar; por fim, suportar a decisão Business Criar as regras de negócio suportadas pelo dado analisado e calibrar eficiência operacional do negócio.
  • 28. O Cenário no Brasil Fonte: Revista Exame Edição Especial - Maio/2018 CNI - Sondagem Especial 66 Indústria 4.0 Ranking de Competitividade Industrial - Deloitte Em um ranking global de competitividade do Setor Industrial, o Brasil caiu de 5o lugar, em 2010, para 29a posição, em 2017.
  • 29. Impacto de Smart Factory
  • 30. O Constante Mudar… Vivek Wadhwa, especialista em inovação e tecnologia Fonte: Revista CEO Exame Edição 27
  • 32. Dados Empresas que Avançam na América Latina Colocar Dados como pilar estratégico do negócio Distribuir times de Squad Analytics nas áreas que requerem mais atenção do negócio Esteja sempre ligado às novas tecnologias na busca de aprendizado e inovação contínua Manter forte parceria com empresas que desenvolvem tecnologias e prestam serviços com foco em inteligência O CEO deve ser o que mais demanda conhecimento a partir de dados e ter os Squads sob sua gestão
  • 34. Jornada de Maturidade no Cenário Atual É preciso ter claro onde essa estrada precisa levar o seu negócio!