9 DE ABR DE 2023

Construindo sua fábrica inteligente

Antes de entendermos como podemos construir ou tornar nossa indústria mais inteligente, importante entendermos os conceitos. Transformar uma fábrica analógica em uma fábrica inteligente requer uma abordagem estratégica e planejada.

Construir uma fábrica inteligente

Aqui estão alguns pontos a levarmos em consideração para pensarmos no "FÁBRICA INTELIGENTE":

Analise suas operações atuais: Para começar, você precisa entender como sua fábrica atualmente opera. Analise todos os processos envolvidos na produção, desde a aquisição de matéria-prima até a entrega do produto final. Identifique quais áreas podem ser melhoradas por meio da implementação de tecnologias inteligentes.
Estabeleça metas claras: Defina metas claras e mensuráveis para sua transformação digital. Isso pode incluir a melhoria da eficiência da produção, redução de custos ou aumento da qualidade do produto. Certifique-se de que essas metas estejam alinhadas com a estratégia geral da empresa.
Invista em tecnologia: Para se tornar uma fábrica inteligente, você precisa investir em tecnologias avançadas, como sensores IoT, automação robótica, análise de dados e inteligência artificial. Essas tecnologias ajudarão a coletar, analisar e aplicar informações em tempo real para melhorar a eficiência e a produtividade da fábrica.
Integre seus sistemas: Garanta que todas as suas tecnologias sejam integradas e possam se comunicar entre si. Isso ajudará a reduzir a latência e a melhorar a eficiência da produção. Também é importante garantir que seus sistemas estejam seguros e protegidos contra ameaças cibernéticas.
Capacite sua equipe: Para garantir o sucesso da transformação digital, é essencial treinar sua equipe para operar e utilizar as novas tecnologias. Certifique-se de que eles entendam os benefícios das tecnologias inteligentes e como utilizá-las para melhorar a eficiência da produção.
Monitore e avalie: Por fim, monitore e avalie continuamente seus processos para garantir que sua fábrica esteja operando de maneira eficiente e eficaz. Faça ajustes e melhorias sempre que necessário para garantir que sua fábrica continue a evoluir e aprimorar seus processos.

Ao seguir esses passos, você poderá transformar sua fábrica analógica em uma fábrica inteligente e colher os benefícios da produção eficiente e eficaz.

O que é Fábrica 4.0?

O conceito Fábrica 4.0 é um subconjunto da INDÚSTRIA 4.0, também conhecida como Transformação Industrial, que adotou as mais recentes inovações no campo da tecnologia industrial avançada. O rápido crescimento da transformação digital está ganhando terreno e vem expandindo sua presença em todos os aspectos dos negócios. Com o surgimento da quarta revolução industrial (Indústria 4.0), as indústrias de manufatura estão se atualizando em tecnologias digitais para serem mais elegantes, flexíveis e rápidas de todas as maneiras viáveis.

A Fábrica 4.0 é uma estratégia de inovação que cria uma transformação produtiva da abordagem tradicional para as operações de fábricas modernas. Intuito de ajudar portanto as fábricas tradicionais a adotar as tecnologias mais recentes que melhoram a eficiência e a produtividade. As operações lineares convencionais nos setores de manufatura estão se afastando lentamente, abrindo caminho para uma rede de suprimentos digital interconectada.

O conceito de rede digital interconectada (sistemas) está ganhando importância na indústria 4.0. O significado da Fábrica 4.0 fortalece o conceito de manufatura interconectada e inteligente. Uma solução de Indústria 4.0 permite a configuração de fábricas inteligentes, com recursos como automação de processos de fábrica, digitalização de operações de fábrica e conectividade em todo o chão de fábrica para monitoramento em tempo real por meio de coleta e análise de dados.

O envolvimento de fábricas inteligentes em unidades de fabricação tradicionais melhorará a qualidade, segurança e sustentabilidade do produto. Ele ainda fortalece a lucratividade e a competência da fábrica. A tecnologia automatizada aprimora o processo e aumenta o monitoramento de desempenho e a abordagem de tomada de decisão, evitando paradas, retrabalho, gargalos e defeitos. Isso melhoraria gradativamente o atendimento ao cliente e ganharia produtividade.

Diante disso, podemos portanto eleger alguns passos que podem nos ajudar nessa jornada de construção de uma fabrica inteligente.

Etapas para construir sua fábrica inteligente

a) Identificar suas necessidades: A indústria de manufatura precisa saber por que deseja atualizar suas funções de fábrica tradicionais para funções de fábrica inteligentes. A implementação do Smart Factory geralmente acontece em fases, e os proprietários precisam identificar e analisar sua prioridade para que possam investir seu tempo e energia na direção certa.

b) Treinar seus funcionários: Com tecnologias modernas a bordo, pode intimidar os trabalhadores de várias maneiras. O medo de não conhecer a tecnologia ou a falta de habilidade ou conhecimento pode criar pânico nos funcionários. Um empregador precisa envolver seu pessoal, fornecendo o motivo adequado para a mudança para o Smart Factory. Fornecer treinamento adequado garante que os funcionários possam se adaptar à tecnologia moderna ou à fábrica inteligente.

c) Segurança: Questões de segurança andam de mãos dadas com a digitalização do ativo. É essencial nunca negligenciar a segurança cibernética. pois é o fator que pode atrapalhar o sucesso da Smart Factory. Portanto, é vital tomar as devidas providências para garantir que os dados sejam protegidos.

d) Investir em digitalização avançada: Equipamentos avançados como sensores e monitores desempenham um papel vital na viabilização da fábrica inteligente. É essencial cuidar das atualizações de infraestrutura, como internet mais rápida, Wi-Fi e outros equipamentos avançados de informática para analisar a fábrica e gerenciar a grande quantidade de dados acumulados.

e) Conectar equipamentos e começar a acumular os dados: Depois de começar a conectar os equipamentos com uso de sensores, importante será armazenar esses dados e usar mais tecnologia para ajudar na interpretação conjunta e analítica afim de tomar ações mais inteligentes apoiadas em dados.

f) Continuar a atualizar a implementação de sua Smart Factory: É sempre essencial atualizar a funcionalidade dos dispositivos e das tecnologias adotadas para lidar com a tecnologia em rápida mudança. Com os funcionários se tornando semelhantes à Tecnologia Inteligente, fica mais fácil se espalharem para diferentes áreas das Fábricas Inteligentes.

Diferentes níveis de fábrica inteligente

As fábricas inteligentes envolvem quatro níveis de estrutura de dados, que o ajudarão a avaliar seu progresso na configuração de uma fábrica inteligente.

Nível "1": Dados Disponíveis

O primeiro nível do sistema Smart Factory é apenas o recurso fundamental. Nesta fase, os dados estarão disponíveis, mas em formato bruto, o que será complicado de utilizar, implementar ou decidir sobre uma melhoria. Os dados acumulados requerem trabalho manual para integrar e transformar dados em informações úteis. A resolução de problemas consome muito tempo neste nível. Por exemplo: Se surgir um problema relacionado a máquinas, operadores e engenheiros embaralham manualmente os dados para entender de onde vem o problema e qual ação precisa ser tomada. A abordagem manual é demorada e consome muita energia e recursos da fábrica.

Nível "2": Dados Acessíveis

Atualizar-se do nível "1" para o nível "2" é evitar o risco de desperdício de recursos devido a paradas de produção e as não planejadas como por exemplo quebras de máquinas todos os dias. Ele integra fontes de dados distintas completas em uma única fonte de verdade e reúne e rastreia regularmente os dados de produção. Com dados disponíveis sob um único teto, fica mais fácil para os operadores acessar informações quando necessário, com a ajuda de visualizações de dados e painéis. Ele ajuda os engenheiros na melhoraria das funções do produto e do material. Ajuda na adoção de uma estratégia de customização em massa, "parte importante para a preparação da próxima onda da indústria 5.0" que será a personalização em massa.

Dados qualificados e organizados, resultam em análise proativa, permitindo que as fábricas resolvam o problema antes mesmo de sua ocorrência, mas ainda demanda tempo, esforço e comprometimento dos operadores. Porém, a atualização do nível "1" para o nível "2" precisa de uma nova infraestrutura de dados.

Nível "3": ativar dados

O nível "3" ajuda os operadores e engenheiros a serem genuinamente cautelosos e proativos na solução de problemas que o nível "2" pode não ser capaz de resolver. Uma fábrica precisa adicionar novos recursos como Inteligência Artificial (IA) ou Aprendizado de Máquina (ML) à arquitetura de dados do nível anterior para atualizar do nível "2" para o nível "3".

Uma IA e ML combinadas com o sistema de arquitetura de dados de nível "2" acumula todos os dados de produção para desenvolver um sistema inteligente que encontrará insights vitais e preverá falhas com precisão. Com o envolvimento do Machine Learning, os usuários não precisam realizar análises manuais de processos ou consultar o sistema para encontrar a solução para resolver problemas de produção. Mas o nível "3" exige mais interferência humana do que o sistema inteligente recomenda.

Nível "4": Dados orientados para a ação

O nível "4" acredita em dados orientados para a ação. O sistema implementa as sugestões encontradas na análise dos dados de fabricação da fábrica. O ML encontrará uma otimização, gerará e transmitirá as novas configurações recomendadas para a máquina, que a executará automaticamente. Com o envolvimento da inteligência artificial na "Fábrica Inteligente", o tempo gasto para obter um insight descoberto pelo sistema reduz. Ao atingir o quarto nível, requer um grande banco de dados suficiente para ter amplo impacto em uma mudança de produção.

Exemplos de Digitalização de Serviços na Smart Factory

1 - Converta arquivos de papel e Excel em arquivos inteligentes "digitais"

A utilização de documentos e planilhas do Excel é lenta para documentar, cara e muito propensa a erros humanos. Com a revolução digital chamada Smart Factory, ou "Fábrica Inteligente", há uma transformação considerável. O Smart Factory reforça o domínio digital e permite a transferência de mídia física para o domínio digital.

A tecnologia avançada utilizada para documentação em fábricas inteligentes fornecerá dados mais precisos e preciosos do que planilhas Excel ou Papel. A digitalização oferece suporte à extração rápida de dados, diminui custos, alcança benefícios de mercado e tomada de decisão rápida. Com o monitoramento e relatórios em tempo real dos dados, a tecnologia permite a tomada de decisões orientada por dados.

2 - Conectando o Chão de Fábrica ao negócio

A Smart Factory habilita o sistema de fábrica centralizado, que acumula os dados completos da fábrica com a ajuda de Sensores de Internet das Coisas, informações de produção, PCP, ERP, MES, além de sistemas de qualidade e dados em Excel/papel para oferecer visibilidade operacional em tempo real. É conhecida como a fábrica da futura indústria 4.0. No conceito Factory 4.0 ou Fábrica 4.0 foram introduzidas várias ferramentas de modelagem de software que suportam a análise de dados do produto, replicando digitalmente os dados, com a ajuda da tecnologia Digital Twin, ou Gêmeo Digital.

Os sistemas "MES" são geralmente utilizados em fábricas para produzir documentação digital enquanto controlam modelos padrão. Os dados que sao gerados pela máquina e enviados por meio de sensores de IOT conectados na nuvem e que são gerados em tempo real, ajudarão os fabricantes a criarem e obterem informações essenciais. Isso os ajuda a saber se há algum problema no sistema de antemão. Os fabricantes terão uma visão completa do seu negócio na palma da mão de onde estiverem.

3 - Aumentar a eficiência das máquinas

A adaptação das fábricas inteligentes ajudará os fabricantes a aumentarem a eficiência das máquinas. A Tecnologia Inteligente garante que as máquinas instaladas funcionem em sua capacidade total.

A integração de dados e insights do chão de fábrica com a cadeia de suprimentos e toda a fábrica fornecem várias maneiras de melhorar a eficiência operacional. Assim, com as tecnologias utilizadas na Smart Factory, os fabricantes podem aumentar a eficiência das máquinas e aumentar a produtividade, ou seja, fazer mais com o mesmo.

4 - Capacitação de dados com aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina (ML) aprimorará ainda mais os dados da fábrica e aumentará o valor da produção de forma siginificativa. O Machine Learning permite que os computadores sejam ensinados sem serem explicitamente programados. Com a otimização automatizada, as máquinas se adaptam a várias condições de mudança em tempo real e permitem que as fábricas funcionem sem problemas com o mínimo de intervenção humana. O ML prevê os materiais necessários que as fábricas precisam para operar com a máxima eficiência.

Tecnologias envolvidas com a Fábrica 4.0

As organizações precisam de uma abordagem dedicada para aceitar as tecnologias em evolução, que agregam valor e simplificam a complexidade do trabalho. Uma combinação de tecnologias avançadas como IoT, IIoT, AI, ML, Cloud Computing e muito mais, fazem a fábrica inteligente funcionar de maneira inteligente.

1. IoT - Internet das Coisas

O termo IoT ou Internet das Coisas implica os dispositivos conectados ou o grupo de redes conectadas que permite a comunicação entre dispositivos e a nuvem através de redes de comunicação como a internet. Um sensor conectado a dispositivos como aspiradores, relógios, carros, máquinas e muitos outros, coleta os dados e os devolve aos usuários de forma inteligente.

Um sistema de Internet das Coisas (IoT) integra cerca de "7" camadas ou componentes nos quais opera: 1 - Camada de Percepção; 2 - Camada de Conectividade/Transporte; 3 - Camada de Processamento; 4 - Camada de Aplicação; 5 - Camada de Negócios; 6 - Camada de Segurança e; 7 - Camada de Computação de Borda.

A arquitetura de IoT consiste em "3" camadas: 1 - dispositivos; 2 - gateway de borda e; 3 - nuvem.

A Primeira camada utiliza ainda sensores e atuadores como uma rede de coisas "things" que podem tomar acoes autônomas com base em regras criadas na camada de parametrização.

A Segunda camada utiliza um Gateway, que inclui um sistema de agregação de dados de sensor conhecido como Gateway Edge (computação embarcada), que garante a conectividade com a nuvem e o pré-processamento de dados com a ajuda de um hub de eventos, soquetes da Web e até análise de borda em alguns casos, como computação em nuvem.

A Terceira camada envolve uma aplicação em nuvem, desenvolvida em arquitetura de microsserviços, que consiste em um sistema de banco de dados, que ajuda a armazenar todos os dados recebidos dos dispositivos com o auxílio do Edge Gateway, organizar, tratar e disponibilizar os dados para serem consumidos por analistas.

2 . IIoT

A Internet das Coisas Industrial (IIoT) utiliza sensores e atuadores inteligentes para aumentar a fabricação e o processo industrial e ganhou fama com a quarta Revolução Industrial (indústria 4.0).

Máquinas inteligentes e análises em tempo real são empregadas na IIoT para receber e analisar os dados recebidos das máquinas nos setores de manufatura.

As fábricas utilizam os dados coletados para melhorar sua produtividade e eficiência, juntamente com vários outros benefícios. A computação em nuvem está associada à IIoT para aprimorar e otimizar os controles de processo. A arquitetura IIoT consiste em 4 camadas: 1 - camada de dispositivo; 2 - camada de rede; 3 - camada de serviço e; 4 - camada de conteúdo.

3. Gêmeo Digital

Gêmeo Digital ou Digital Twin é uma representação virtual dos objetos, que serve como uma contraparte digital em tempo real de qualquer objeto físico.

Por exemplo, uma máquina em uma câmara frigorífica está equipada com vários sensores associados a áreas essenciais de funcionalidade. Os sensores geram dados sobre os vários aspectos físicos das máquinas, como produção de energia, temperatura, condições climáticas e muito mais. As informações coletadas serão então transmitidas para um sistema de processamento de dados e aplicadas a uma cópia digital para criar um gêmeo digital.

Com as informações acumuladas sobre o objeto físico, um modelo virtual pode ser utilizado para executar simulações, estudar os problemas e tomar as medidas necessárias para melhorar o desempenho da máquina. Se a solução aplicada à simulação virtual funcionar, ela pode ser aplicada novamente na máquina original.

4. Aprendizado de máquina ou Machine Learning

Aprendizado de Máquina ou Machine Learning conhecido como ML permite que os computadores aprendam sem começar explicitamente programado. ML nada mais é do que programar computadores para utilizar dados de exemplo ou experiências passadas para otimizar um critério de desempenho. O envolvimento do ML ajuda os dispositivos a tomar decisões com o mínimo de envolvimento humano.

O aprendizado de máquina emprega as principais tecnologias de IA para funcionar com eficiência. Algumas das melhores tecnologias empregadas são Keras, Torch, Caffe, TensorFlow, Theano e Microsoft Cognitive Toolkit.

5. Inteligência Artificial

Inteligência Artificial ou AI implica a simulação da inteligência humana em máquinas, que são programadas para analisar como humanos e imitar suas ações. A IA racionaliza os dados e toma as ações que têm a melhor possibilidade de atingir o objetivo. ML ou aprendizado de máquina é o subconjunto da inteligência artificial. A IA envolve Deep Learning Technologies, que permite o aprendizado automático por meio da incorporação de enormes quantidades de dados não processados, como imagens, texto ou vídeo. Os algoritmos desempenham um papel importante na IA. Diferentes versões de algoritmos são utilizadas para desenvolver vários tipos distintos de funcionalidades de IA.

Uma Inteligência Artificial (IA) é geralmente categorizada em quatro tipos

i) IA reativa: A IA reativa utiliza algoritmos para otimizar a saída com base nos conjuntos de entrada. Exemplo: A IA de jogo de xadrez é considerada a IA relativa, pois utiliza a entrada para fornecer a estratégia mais otimizada para vencer um jogo. Esses tipos de IA geralmente são estáticos e não podem aprender ou se adaptar a diferentes circunstâncias.

ii) AI de memória limitada: A AI de memória limitada pode se adaptar a experiências anteriores ou pode se atualizar com base nas observações mais recentes. Mas geralmente, a atualização de dados é limitada e tem uma fase de memória relativamente curta. Exemplo: carros autônomos utilizam IA de memória limitada, pois coleta dados de experiências recentes. E se ajusta à nova situação lendo a estrada.

iii) IA da teoria da mente: A IA da teoria da mente pode se adaptar completamente ao ambiente e tem uma capacidade abrangente de aprender e preservar experiências do passado. Exemplo: Chat-Bots são tecnologias de IA de teoria da mente que geralmente são utilizadas para interagir com um ser humano. Ele permite que os humanos interajam com dispositivos digitais como se estivessem conversando com uma pessoa real.

iv) IA autoconsciente: Na IA autoconsciente, a máquina estará ciente de sua existência. Ainda está nas fricções da ciência do estado. Alguns especialistas até acreditam que uma IA nunca pode se tornar consciente de si mesma.

6. Sistema de Execução de Manufatura

Os Sistemas de Execução de Manufatura (MES) são sistemas automatizados utilizados em fábricas para rastrear documentos. Funciona como um sistema de monitoramento em tempo real, que controla diversos elementos do processo produtivo. também apoia as organizações na transformação de matérias-primas em produtos acabados. Ele ajuda os fabricantes a entender as condições atuais do chão de fábrica e fornece ideias para melhorar a produção.

O MES pode trabalhar em várias áreas funcionais, como gerenciamento de produtos, definição em todo o ciclo de vida do produto, despacho, agendamento de recursos e execução de pedidos. Ele gera os registros, obtém dados de sistemas de coletas como de sensores de IoT conectados a máquinas, equipamentos e processos e apresenta resultados das práticas de fabricação.

7. Planejamento de Recursos Empresariais

O Enterprise Resource Planning (ERP) é um software utilizado por várias organizações para gerenciar suas atividades comerciais diárias, como compras, gerenciamento de projetos, contabilidade, gerenciamento de riscos e funcionalidades da cadeia de suprimentos. Ele gerencia vários negócios de todos os tipos e tamanhos.

Os sistemas ERP envolvem software de gerenciamento de desempenho empresarial que ajuda os organizadores a planejar, calcular, prever e relatar os resultados financeiros das fábricas. Ele vincula vários processos de negócios e reforça o fluxo de dados entre eles, com a ajuda de dados transacionais compartilhados de várias fontes. Ele erradica a duplicação de dados e oferece integridade de dados.

8. Computação em Nuvem

A computação em nuvem ou Cloud Computing permite a disponibilidade sob demanda de recursos computadorizados. Ele fornece espaço de armazenamento de dados (armazenamento em nuvem) e poder de computação, sem nenhum tipo de gerenciamento ativo direto pelo usuário. É uma entrega de serviços de computação que envolve bancos de dados, redes, análises, software e inteligência pela internet ou nuvem. Ele permite uma inovação mais rápida, recursos flexíveis e economias de escala.

Computação em nuvem ou Cloud Computing tem três maneiras de empregar serviços de nuvem: nuvem pública, nuvem privada e nuvem híbrida. As nuvens públicas pertencem e são gerenciadas pela nuvem de terceiros. O serviço de nuvem privada é geralmente utilizado por uma organização ou uma única empresa. Uma nuvem híbrida é uma combinação de nuvem pública e privada, que oferece grande flexibilidade para negócios, mais opções de implantação e permite que você otimize sua infraestrutura, conformidade e segurança existentes. IaaS, PaaS, SaaS e sem servidor são quatro tipos de serviços de computação em nuvem.

Conclusão

A Fábrica 4.0 é considerada uma fábrica da futura indústria 4.0 com a evolução da quarta revolução industrial conhecida como indústria 4.0. A Fábrica Inteligente portanto é uma combinação de várias tecnologias avançadas modernas aliadas a capacitação apoiadas por dados que criam uma capacidade de fabricação auto-adaptável e hiperflexível. Ela oferece uma oportunidade de criar processos e funções flexíveis, eficientes e avançados para administrar a fábrica.

Espero que tenha feito sentido e nos vemos no próximo.

Fonte: LinkedIn