9 DE ABR DE 2023
Modelos de Maturidade da Indústria 4.0
O modelo de maturidade da Indústria 4.0 é uma medida quantificável para avaliar os impactos da transformação nas operações e maturidade dos negócios. A Indústria 4.0 transforma os negócios de operações tradicionais em digitais para alta vis
O que é Maturidade da Indústria 4.0?
O modelo de maturidade da Indústria 4.0 é uma medida quantificável para avaliar os impactos da transformação nas operações e maturidade dos negócios. A Indústria 4.0 transforma os negócios de operações tradicionais em digitais para alta visibilidade, transparência e eficiência. O novo mundo das tecnologias digitais, como IoT, AI, Edge e Cloud Computing, é a base para a transformação industrial. Mas a transformação não é apenas sobre tecnologia; é uma mistura perfeita de adoção de pessoas, alinhamento de processos e avanço tecnológico, ao qual traduzi para a figura a seguir:
Alcançar o valor final da Indústria 4.0 requer uma abordagem de transformação incremental, colocando pessoas no centro para atingir o modelo de maturidade mais alto da Indústria 4.0, para trilhar a jornada 4.0, conforme o modelo de referência de 5 estágios de maturidade.
Estágio nº 1 - Comece com Digitalização: conectividade de ativos e coleta de dados
O primeiro passo para a Indústria 4.0 é preencher a lacuna entre os mundos físico e digital. O contexto da indústria é sobre a integração de TO (Tecnologia Operacional) e TI (Tecnologia da Informação). A Internet das Coisas ajuda a conectar suas máquinas por meio de sensores e PLCs, resolvendo a primeira etapa possibilitando a futura integração da camada de sistemas corporativos, utilizando plataformas de IOT, que possibilitam criar aplicativos por meio de infraestrutura de uma plataforma de IOT. O uso de tecnologias modernas para digitalização, utilizam Gateway ou Edge Devices os quais ajudam a eliminar dados indesejados de máquinas e obter dados limpos para processamento de dados com mais rapidez e simplicidade.
Estágio #2 - Consolide os dados para acessar de qualquer lugar/a qualquer hora
A abordagem tradicional de agregação de dados e historiadores no chão de fábrica (no local) limita a acessibilidade, a visibilidade e os insights de dados dentro das instalações. Os tomadores de decisão que acessam esses dados exigem esforços manuais e atrasos, levando a um planejamento ruim e otimização oportuna dos negócios. Com o poder da computação em nuvem, os usuários corporativos podem compilar dados de máquina, sistemas de negócios e outros eventos que podem ser consolidados na nuvem para processamento mais rápido e alta visibilidade. Data-warehouse, DataLake ou Lighthouse são tecnologias clássicas disponíveis para consolidação de dados industriais.
O estágio 2 do modelo de maturidade da indústria 4.0 é conectar e consolidar dados acessíveis de qualquer lugar e a qualquer hora, e isso exigirá implementar plataformas na nuvem que possibilitam essas vantagens.
Estágio #3 - Realizar análise para entender “o que aconteceu”
Quando todos os dados coletados da fábrica estiverem disponíveis na nuvem, é hora de analisar os dados para extrair insights e inteligência mais significativos para orientar os usuários de negócios. O valor da indústria 4.0 tem tudo a ver com insights e inteligência de negócios orientados por dados que ajudam os tomadores de decisão a alinhar e otimizar as operações de negócios para maior lucratividade. As soluções de inteligência de fabricação fornecem indicadores-chave de desempenho, como OEE (Overall Effectiveness Equipment), TEEP (Total Effectiveness Equipment Performance), perda de tempo e valor Takt-time (é o ritmo no qual você precisa completar um produto para suprir a demanda do consumidor), que levam os líderes da fábrica a melhorar as operações de chão de fábrica.
Qual a diferença entre TEEP e OEE?
Enquanto o OEE mede a efetividade de um processo durante o tempo programado para produzir, o TEEP mede a efetividade global do processo em relação à sua capacidade máxima.
A diferença entre eles está no tempo considerado como base para medir a efetividade: o OEE usa como base o tempo programado para produzir, enquanto o TEEP utiliza como base todo o tempo. A imagem abaixo ilustra o conceito e a diferença entre TEEP e OEE.
Estágio #4 - Prever para entender “o que acontecerá no futuro”
Prever o futuro é sempre um sonho para todos, inclusive para os líderes empresariais. Especialmente quando você tem uma tecnologia que pode nos ajudar a prever “o que acontecerá no futuro próximo”, você tem uma ferramenta excelente para planejar seu futuro. A Inteligência Artificial e o Machine Learning são ferramentas modernas que nos ajudarão - (líderes do setor industrial) a prever os próximos desafios e problemas com base nos dados coletados. A quarta etapa da maturidade da indústria 4.0 é aproveitar os dados para treinar o modelo de ML para prever a manutenção da máquina, problemas de qualidade, análise de tendências de demanda, bloqueios da cadeia de suprimentos e tempo de inatividade operacional.
O estágio 4 do modelo de maturidade da indústria 4.0 é prever o futuro usando os dados coletados do ambiente de tecnologia operacional.
Etapa # 5 - Treinar máquinas para agir de forma autônoma “quando isso acontecer”
A automação industrial acontece durante o período da Indústria 3.0, ou pelo menos é o que deveríamos já termos resolvido em nosso ambiente industrial. Embora a automação robótica ajude a reduzir os esforços humanos, o alto volume e a produção, ela é acessível e controlável no nível da fábrica. Na atual era digital e o mundo da internet, há uma demanda para modernizar a fábrica para operar de forma autônoma para atender aos mercados globais. Embora aproveitemos as tecnologias IoT, AI e ML para prever o futuro da fábrica, elas podem ser usadas para criar operações autônomas integrando-se aos sistemas de automação existentes. Essa é a oportunidade que levará o setor, ou melhor, é a partir dela que a Indústria 5.0 começará a surgir, um estado máximo de maturidade na transformação digital, para personalização em massa.
Conclusão
A Indústria 4.0 é a nova norma que impulsiona a indústria para o mundo digital sem a menor sombra de dúvida. As tecnologias emergentes de hoje estão disponíveis para ajudar os líderes de negócios a acelerarem a jornada de transformação rumo a uma indústria mais resiliente, competitiva e sustentável.
Para tanto, é essencial considerar e entender o caminho de maturidade e quais os desafios a serem vencidos em cada etapa para a adoção de operações digitais.
A implementação da Indústria 4.0 requer consultoria especializada ou a contratação de parceiros com know how antes de investir, e para isso conte com a Gholias. De acordo com a pesquisa do Gartner, 80% dos CEOs estão aumentando os investimentos em tecnologia digital para combater as pressões econômicas atuais, incluindo inflação, escassez de talentos e restrições de oferta.
Espero que esse breve contexto tenha sido útil, e nos vemos em breve.
Fonte: LinkedIn