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O que é manufatura inteligente - smart manufacturing?

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| 7 minutos de leitura
Dezembro 07 2023

A manufatura inteligente, o smart manufacturing, é o caminho inevitável que está sendo traçado atualmente para todos os fabricantes.

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As empresas de manufatura ou estão passando por uma profunda transformação digital, ou estão sob grande pressão para fazê-lo. Não é uma escolha que você tem. A implementação de tecnologias de manufatura inteligente não pode mais ser ignorada.

Neste breve guia, compartilharemos alguns dos principais elementos da manufatura inteligente que podem impulsionar sua indústria para o estágio da Indústria 4.0 e, mais notavelmente, destacaremos o papel do gerenciamento de dados na formação do futuro da manufatura.

Por que a manufatura precisa ser inteligente?

Os ganhos da transformação digital e o risco de ficar para trás se você não fizer seu jogo de manufatura inteligente são igualmente substanciais. Basicamente, a manufatura inteligente torna você mais eficiente e ajuda a economizar custos. Os benefícios típicos incluem:

  • Redução do tempo de inatividade da máquina
  • Redução dos custos de utilização do estoque
  • Aumento da taxa de transferência/saída
  • Melhora das previsões
  • Aumento da eficiência da mão de obra

Se você não buscar esses benefícios, pode ter certeza de que seus concorrentes o farão.

 

O que é manufatura inteligente - Smart manufacturing?

Manufatura inteligente e Indústria 4.0 são sinônimos. Esta quarta revolução industrial foi obviamente precedida por outras três. Olhando para trás, é bastante óbvio que nenhum fabricante teria sobrevivido a qualquer uma dessas revoluções sem se adaptar; e alguns provavelmente pereceram na transição.

A primeira revolução industrial foi movida a vapor, a segunda aproveitou o potencial da eletricidade. O advento dos computadores marcou o início da Indústria 3.0, também conhecida como Revolução Digital; e agora a Indústria 4.0, se distingue pelo papel central dos dados, impulsionada pela internet e outras formas de conectividade. Os rápidos avanços no poder computacional deram origem a uma série de tecnologias emergentes.

"A implementação de tecnologias digitais pode ajudar a acelerar o progresso em direção a metas corporativas, como retornos financeiros, diversidade da força de trabalho e metas ambientais em 22%." (Deloitte, 2020).

Sem dúvida, os fabricantes inteligentes de sucesso são os que são melhores em adquirir, gerenciar, analisar e compartilhar dados. Característica das tecnologias da Indústria 4.0 é que elas fazem exatamente isso: geram, compartilham e/ou analisam dados. Assim, a enorme quantidade de dados que vem junto com essas tecnologias, fomenta uma necessidade equivalente de governar e gerenciar todos esses dados.

A internet das coisas - Internet of things (IoT)

IoT é a tecnologia central da manufatura inteligente. Envolve a conexão de máquinas, sensores e dispositivos à internet ou nuvem, permitindo a coleta e análise de dados em tempo real. A pergunta crítica é: que valor você pretende capturar por meio da IoT? Os casos de uso são muitos:

  • Sensores e máquinas conectadas podem monitorar o desempenho do equipamento, detectar problemas e programar a manutenção de forma proativa. Isso leva ao aumento da produtividade, redução do tempo de inatividade e redução de custos.
  • Câmeras e sensores podem ser usados para inspecionar produtos em busca de defeitos e garantir que eles atendam aos padrões de qualidade. Os dados desses dispositivos podem ser analisados para identificar padrões e tendências, ajudando os fabricantes a otimizar os processos de produção, reduzir o desperdício e melhorar a qualidade do produto.
  • Quando a matéria-prima está chegando a um ponto de repetir pedidos, os gatilhos de estoque podem vinculá-lo ao fornecedor integrado certo que mantém o estoque em conformidade.
  • Rastreadores GPS e etiquetas RFID podem ser anexados a remessas e itens de inventário. Isso permite que as empresas acompanhem o movimento e a localização de mercadorias em tempo real em toda a cadeia de suprimentos. Saber a localização exata dos produtos ajuda a identificar possíveis interrupções, como atrasos devido ao tráfego ou ao clima, e permite ajustes oportunos nos cronogramas de entrega.


Inteligência artificial (AI) e Machine Learning (ML)

As tecnologias de IA e machine learning desempenham um papel fundamental na análise e interpretação de dados de IoT. Eles identificam padrões e insights que seriam difíceis ou impossíveis de discernir por meio de análises manuais. Com a grande quantidade de dados sendo gerados por dispositivos IoT e outros programas de software, é necessário empregar IA para realizar certas tarefas rotineiras.

 


 

Manutenção preditiva

Como um benefício da IoT – e não propriamente uma tecnologia – a manutenção preditiva permite o agendamento proativo de atividades de manutenção com base em dados de sensores e modelos preditivos. O monitoramento de equipamentos de fabricação é imprescindível, e a IoT, juntamente com sensores inteligentes, permite uma manutenção preditiva eficiente. Não há limite para o que pode ser monitorado por sensores e analisado com o software certo:

  • Temperatura
  • Vibrações
  • Qualidade da tensão
  • Desempenho da bateria
  • Degradação de materiais


Edge computing

Assim como a IA, a tecnologia de edge computing ganhou importância por causa das grandes quantidades de dados gerados por dispositivos IoT. O Edge Computing envolve o processamento e a análise de dados mais próximos da fonte de dados, reduzindo a latência e permitindo uma tomada de decisão mais rápida.

Tomemos uma câmera inteligente como exemplo. A câmera pode ser equipada com uma unidade de processamento, tornando-se um dispositivo de borda. Isso significa que a câmera pode realizar algum processamento inicial dos dados de vídeo capturados diretamente no próprio dispositivo, sem a necessidade de enviar tudo para a nuvem. A câmera inteligente pode analisar os dados detectados localmente e executar tarefas como reconhecimento de objetos ou análise de padrões sonoros em tempo real.

Com base na análise, o dispositivo de borda pode tomar medidas imediatas, como enviar um alerta ou ativar um alarme, tudo sem precisar esperar por uma resposta de um servidor remoto. Dessa forma, a computação de borda reduz significativamente a latência porque as decisões críticas são tomadas localmente. A computação de borda também reduz a quantidade de dados que precisam ser transmitidos para a nuvem. Em vez de enviar fluxos de vídeo constantes, a câmera envia apenas alertas ou trechos relevantes de vídeo. 

Isso reduz o uso de largura de banda e os custos de armazenamento em nuvem.

Redes 5G

A implantação de redes 5G é fundamental para a evolução da IoT. O 5G proporciona velocidades mais rápidas, latência reduzida e maior capacidade. É crucial para aplicações que exigem processamento de dados em tempo real, como veículos autônomos. Quanto mais rápido você quiser que seus veículos se movam e quanto menor for o tempo de reação, mais dados precisarão ser transmitidos e processados em tempo real.

"A IIoT será um mercado de US$ 500 bilhões até 2025, à medida que os avanços em suas tecnologias essenciais aumentam a demanda." (McKinsey & Company, 2021).

Robotic Process Automation

O RPA envolve o uso de robôs de software que empregam automação, visão computacional e aprendizado de máquina para executar tarefas baseadas em regras e de alto volume sem intervenção humana. É um facilitador fundamental para a Indústria 4.0, reduzindo defeitos e desperdícios no processo de fabricação.

As tarefas de RPA geralmente exigem a extração de dados de várias fontes, como documentos, bancos de dados, planilhas, e-mails ou sites e, em seguida, a inserção desses dados em outros sistemas ou aplicativos. O gerenciamento eficaz de dados é essencial para garantir que os dados extraídos sejam precisos, completos e formatados corretamente antes de serem processados pelo bot RPA.

Além disso, os bots de RPA geralmente precisam validar e verificar os dados para garantir sua precisão e consistência. Por exemplo, ao processar faturas ou pedidos de clientes, os bots de RPA podem precisar cruzar dados com regras predefinidas, executar cálculos ou compará-los com registros existentes. Práticas adequadas de gerenciamento de dados ajudam a manter a integridade dos dados e permitem que os bots de RPA tomem decisões confiáveis com base nas informações que manipulam.

Digital Twin

Um gêmeo digital é uma representação virtual de um ativo, processo ou sistema do mundo real. Ele replica sua aparência e comportamento, beneficiando o desenvolvimento de produtos, o planejamento da fábrica ou avaliando possíveis mudanças. Isso pode ser particularmente útil se você operar equipamentos de ponta.

Tomemos como exemplo uma companhia aérea que opera aeronaves. Para garantir a segurança e a eficiência de suas operações, a companhia aérea cria gêmeos digitais para cada aeronave de sua frota. Cada aeronave é equipada com vários sensores e sistemas de coleta de dados que criam um gêmeo digital correspondente para cada aeronave física. Este gêmeo digital é uma representação virtual do avião real, espelhando suas características físicas, componentes e sistemas.

O gêmeo digital sincroniza continuamente com a aeronave real, recebendo dados de sensores a bordo do avião. Esses dados incluem informações sobre desempenho do motor, consumo de combustível, saúde estrutural, temperatura, pressão e muito mais.

O gêmeo digital permite que os engenheiros simulem vários cenários e análises hipotéticas. Por exemplo, eles podem testar o impacto de diferentes condições de voo, eventos climáticos ou cronogramas de manutenção no desempenho e longevidade da aeronave.

O gêmeo digital também pode ser usado para treinar pilotos e equipes de manutenção. Ele fornece um ambiente de simulação realista onde os estagiários podem praticar o tratamento de diferentes situações e emergências.


Realidade aumentada (Augmented reality)

A realidade aumentada está relacionada ao gêmeo digital. Ele combina informações digitais com o mundo real, aumentando a interatividade e proporcionando uma experiência enriquecida do ambiente físico. É particularmente benéfico em cenários de manutenção e treinamento. 

Por exemplo, a RA pode fornecer aos trabalhadores da linha de montagem instruções visuais e orientação sobrepostas a objetos físicos. Os trabalhadores podem usar óculos de realidade aumentada ou dispositivos móveis com aplicativos de RA para ver instruções passo a passo, reduzindo erros e melhorando a eficiência.

Tecnologias de cloud

Dada a grande quantidade de dados coletados pela IoT, plataformas de nuvem escaláveis e econômicas são essenciais para centralizar e gerenciar diversas fontes de dados. As tecnologias em nuvem facilitam o processamento e a análise em tempo real de dados de streaming.

 

Master Data Management - Quebrando os silos de dados

O ponto em comum dos dispositivos e programas de IoT e RPA é que eles geram grandes quantidades de dados voláteis. Para aproveitar esses dados e torná-los utilizáveis entre departamentos, é necessária uma plataforma para armazenar e governar dados de forma generalizada e unificada.

Este é um grande negócio que muitas vezes é negligenciado em empreendimentos de manufatura inteligente. De acordo com o Gartner, apenas 32% dos roteiros da cadeia de suprimentos digital que existem estão alinhados sob um único processo de governança e a objetivos de negócios comuns. (Gartner: Tecnologias da Cadeia de Suprimentos e Transformação Digital).

As infraestruturas de dados em silos estão entre as razões mais comuns para projetos de transformação digital fracassados. A falta de dados unificados e de fácil acesso dificulta a integração de novas tecnologias de geração de dados.

Mas afinal, por que os silos de dados são problemáticos?

Uma plataforma centralizada com recursos de vários domínios e governança de dados pode proteger a qualidade dos dados, simplificar o compartilhamento de dados e criar uma única versão da verdade em dados de produtos, clientes, fornecedores, ativos e localização. Isso fornece um contexto para seus dados de IoT. Os dados de IoT são sempre dados sobre um ativo. Isso significa que, para ser capaz de entender os dados do sensor corretamente, você precisa de conhecimento firme sobre os ativos monitorados, ou seja, seus dados mestres.

"As plataformas são úteis porque abstraem muitas funções comuns longe da lógica específica do aplicativo. Os desenvolvedores de aplicativos querem apenas se concentrar no problema específico que estão resolvendo e usar recursos comuns para poder de computação, armazenamento ou segurança. Uma boa plataforma, portanto, reduz drasticamente o custo de desenvolvimento e manutenção de aplicativos." (McKinsey & Empresa, 2021).

O gerenciamento de dados mestre ajuda você a construir a base de dados de que precisa para alimentar IA, IoT, gêmeos digitais, RPA e outras iniciativas de manufatura inteligente.

Há muitas tecnologias da Indústria 4.0 que podem ajudar a preparar o seu negócio para o futuro. Mas a verdadeira pergunta que você precisa fazer é: quais dados você precisa e como você pode aproveitá-los?

 


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James Van Pelt é líder de prática de fabricação na Stibo Systems. Sua experiência como estrategista de dados vem de seus muitos anos como executivo de operações e vendas na indústria de manufatura, desenvolvendo práticas recomendadas para obter valor comercial ideal e fluxos de trabalho de casos de uso. O conjunto de habilidades de James abrange Indústria 4.0, transformação digital, estratégia de negócios, desenvolvimento de vendas, software como serviço (SaaS), cadeia de suprimentos e muito mais.

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