Torne suas fábricas mais inteligentes

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Aproveitando a Indústria 4.0

A Internet das Coisas (IoT) está mudando a maneira como as indústrias lidam com compras, processamento, distribuição de materiais e seus produtos finais. A introdução de sensores inteligentes, comunicações de missão crítica e automação no ambiente de fabricação inaugura a quarta revolução industrial, denominada de Indústria 4.0.

Aprenda como habilitar uma nova era de inteligência de fabricação com a Indústria 4.0.

Introdução

A indústria 4.0, como o nome sugere, é a quarta revolução industrial. A primeira revolução foi caracterizada por máquinas e mecanização a água e a vapor. O segundo foi possibilitado por inovações na produção em massa. A terceira revolução industrial foi iniciada pela informatização. A quarta revolução é otimizar processos de negócios através da aplicação de tecnologias digitais e fluxos de trabalho. A indústria 4.0 origina-se de uma iniciativa estratégica do governo alemão para transformar a manufatura industrial através da digitalização e exploração de novas tecnologias. Uma fábrica na quarta revolução industrial conecta tecnologias essenciais em toda a organização e com parceiros estratégicos, aumentando a eficiência e a produtividade. 

Os benefícios são substanciais. A Price Waterhouse Coopers (PWC) sugere que “os campeões digitais esperam obter ganhos significativos em economia de custos e eficiência com implementações de tecnologia, com uma economia de 16% nos próximos cinco anos, contra 10% para iniciantes digitais”. Campeões digitais são empresas que já dominaram a indústria 4.0, enquanto novatos digitais são empresas que possuem silos (estruturas) funcionais que não estão conectados. 

Este artigo destaca quatro aspectos da transformação na Indústria 4.0:

  • Drivers da Indústria 4.0
  • A análise de dados torna as fábricas inteligentes
  • Big data, insights avançados
  • Impacto da análise de big data nas fábricas inteligentes 

Drivers da Indústria 4.0

Atualmente, pelo menos oito drivers de tecnologia diferentes estão moldando fábricas inteligentes na indústria 4.0:

  1. Automação robótica – uso de sistemas produtivos automatizados, interconectados e modulares para aumentar a eficiência e o desempenho dos equipamentos de fabricação e processos.
  2. Conectividade IoT industrial – dispositivos enriquecidos com sensores e computação incorporados permitirão respostas e tomada de decisão em tempo real. 
  3. Fabricação digital – Também conhecida como manufatura aditiva, refere-se a tecnologias como a impressão 3D para criar um protótipo ou pequenos lotes de produtos personalizados.
  4. Segurança do produto – Com o aumento da conectividade e o uso de protocolos de comunicação padrão em todas as máquinas no chão de fábrica, é necessário enfatizar a segurança dos dados para proteger contra ataques maliciosos em sistemas industriais e linhas de fabricação.
  5. Baseado em nuvem – as plataformas em nuvem estão permitindo mais serviços orientados a dados. A nuvem fornece o espaço e o poder de computação para gerenciar dados volumosos, além de facilitar o compartilhamento de dados, especialmente em ambientes globais.
  6. Sensores inteligentes – criam insights do mundo físico para alimentar análises que ajudam a conduzir decisões de alto valor.
  7. Realidade aumentada – tecnologias como visão computacional e reconhecimento de objetos ajudam a otimizar processos e melhorar as experiências dos clientes.
  8. Análise de big data – as análises coletadas dos sistemas de produção, material, armazenamento e outros sistemas de gerenciamento permitem melhores insights e tomada de decisão. 

A análise de dados torna fábricas mais inteligentes 

O objetivo de qualquer operação ou negócio é atender à demanda de vendas e aumentar o lucro para os acionistas. Sua equipe de operações está constantemente buscando maneiras de maximizar a produtividade, minimizar o tempo de inatividade, para reduzir as despesas em gerenciar o chão de fábrica de maneira eficientemente para aumentar as margens de lucro. A inspeção contínua dos processos é necessária para evitar gargalos e otimizar as operações. A Internet das Coisas (IoT) e a análise de dados permitem a coleta inteligente de dados das máquinas para fornecer insights para melhorias contínuas.

Através da análise sistemática dos dados industriais de IoT, você pode entender o estado operacional do seu sistema e o desempenho geral. Quando executado continuamente, você pode identificar padrões de comportamento de suas máquinas em condições variadas. Isso ajuda você a entender como otimizar o tempo de atividade e a eficiência da máquina para maximizar o rendimento. 

Considere os testadores de testes em circuitos usados no processo de fabricação. A manutenção preventiva geralmente é realizada em uma programação regular, independentemente de o testador estar funcionando com 100% ou 50% da capacidade. As horas usadas para executar a manutenção preventiva se traduz em perdas de milhares de dólares em produtividade devido à perda de tempo de produção e engenharia, tempo de inatividade da máquina e custos de peças de reposição.

Frequentemente, problemas críticos são perdidos devido a diagnósticos insuficientes. Isso resulta em tempo de inatividade não planejado e reparos dispendiosos. No entanto, se os dados operacionais e do sensor da fábrica e da linha de produção forem analisados proativamente, os problemas de produção poderão ser identificados antes que ocorram falhas e resolvidos rapidamente para evitar interrupções no processo de fabricação.

Ricos insights do Big Data

O “Big” no Big Data é caracterizado por três fatores principais:

  • Volume – muitos dados para manipular
  • Velocidade – a velocidade dos dados gerados dificulta a análise
  • Variedade – o intervalo e o tipo de dados não são estruturados

O big data é inútil sem nenhuma análise para converter as informações em algo significativo e acionável (dashboard).

Gerenciado de maneira correta e sistemática, ele pode fornecer informações valiosas para os negócios em tempo real. Esses são os quatro níveis de análise que permitem insights da indústria 4.0.

1. Análise descritiva – O que está acontecendo?

A análise descritiva é a análise mais comum e fundamental para obter uma boa imagem ou entendimento do que está acontecendo em uma área específica de foco. Os exemplos incluem a compreensão do ciclo de vida de um produto por meio de uma área de fabricação de chipset IoT, onde e quando o produto foi fabricado e por qual máquina, a compreensão do desempenho de uma linha de produção: rendimento, taxa de batida e custos a serem executados. Uma ferramenta de visualização útil é usada para apresentar os dados de maneira a aprimorar o entendimento.

2. Análise de diagnóstico – Por que isso aconteceu?

A análise de diagnóstico é o próximo passo na análise de dados. Ele analisa os dados disponíveis para determinar por que algo aconteceu. Na solução de problemas, a análise de diagnóstico identifica a causa do problema. É comum os analistas revisarem dados de séries temporais para criar um painel de análise para todo o negócio. Se o desempenho de uma linha de fabricação de chipset IoT não estiver indo bem, a análise de diagnóstico de dados de várias máquinas será empregada para decifrar por que ocorreu a queda na produção. Por exemplo, a causa raiz pode ser um parâmetro incorreto da máquina, uma alteração no ambiente de fábrica ou um erro do operador. Essas causas se tornam evidentes em uma análise de diagnóstico.

3. Análise Preditiva – O que provavelmente acontecerá?

A análise preditiva baseia-se na análise de tendências passadas para prever o futuro. Ao analisar dados passados, os algoritmos podem prever a probabilidade de um evento acontecer em algum momento no futuro. Para a fábrica de chipset IoT, trata-se de prever quando uma máquina pode falhar e agendar manutenção preventiva antes que a falha ocorra. Outro exemplo é determinar a temperatura ideal do piso de produção para que as máquinas tenham o maior tempo de atividade. 

4. Análise prescritiva – O que devo fazer sobre isso?

A análise prescritiva oferece o valor mais alto, mas também é o mais difícil. Esse modelo utiliza a compreensão do que aconteceu, por que aconteceu e uma variedade de outros resultados da análise preditiva para ajudar a determinar o próximo conjunto de ações a serem executadas. No exemplo da fábrica de chipsets da IoT, a análise prescritiva pode trabalhar com dados de desempenho da máquina, dados do conjunto de habilidades do operador e dados de matérias-primas. Esses resultados permitem ao analista recomendar ações necessárias para melhorar as operações de fabricação da fábrica de ponta a ponta. 

Figura 1. Quatro tipos de recursos de análise | Fonte: Gartner

Vários níveis de análise trazem resultados e valores diferentes para os negócios. Com base nas necessidades de negócios, um analista analisa todos os dados complexos disponíveis para desenvolver inteligência acionável que a equipe de operação pode implementar. 

Impacto do Big Data Analytics nas fábricas inteligentes

Na Indústria 4.0, a coleta e a análise de dados suportam o crescimento dos negócios com base na tomada de decisões em tempo real. O sucesso depende do gerenciamento de grandes quantidades de dados adquiridos de todos os sensores inteligentes e da compreensão de todos esses dados.

Aqui estão alguns exemplos de como uma fábrica inteligente pode se beneficiar da análise de big data:

1. Flexibilidade

Com as informações certas sobre os negócios, uma fábrica inteligente se adapta às mudanças com o mínimo de intervenção. Uma fábrica inteligente avançada permitirá agendamento flexível, aumentará o tempo de atividade da fábrica e melhorará o rendimento, minimizando as trocas devido a alterações no cronograma ou no produto.

2. Velocidade

As decisões de negócios são realizadas mais rapidamente com base nas informações dos dados disponíveis, juntamente com as ferramentas certas para realizar análises em tempo real.

3. Eficiência

A aplicação de análises no controle de processos e a otimização das operações de negócios oferecem recursos para alcançar a excelência operacional.

4. Qualidade

Uma fábrica inteligente prevê e detecta defeitos de qualidade por meio da coleta e análise de dados em tempo real em cada etapa do processo. Ele identifica causas humanas, máquinas e ambientais distintas. Esse processo otimizado leva a produtos de melhor qualidade e com menos defeitos. 

Conclusão

A IoT desempenha um papel significativo na digitalização de fábricas ou negócios, criando os recursos necessários para cumprir as promessas da quarta revolução industrial – Indústria 4.0. A capacidade de coletar grandes dados de sensores inteligentes, executar o nível certo de análise nos dados em tempo real e tomar as decisões de negócios certas com base em dados são os principais fatores para o fornecimento de uma fábrica inteligente de sucesso.

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