A indústria vive um momento de inovação e descoberta, e a grande novidade são as fábricas inteligentes, que utilizam tecnologias transformadoras, como Inteligência Artificial (IA), Internet das Coisas (IOT), Big Data e Analytics para aprimorar seu desempenho, desde a linha de produção até o relacionamento com o consumidor final.
Originada na indústria 4.0, ela possui peculiaridades, como a capacidade de agir sozinha, automatizar processos e conectar sistemas, produtos e pessoas de forma inteligente, robôs e seres humanos passam a trabalhar juntos, aumentando a eficiência em um cenário tecnológico mais poderoso e acessível para toda a indústria.
Segundo Pricewaterhouse Coopers (PwC), alguns dados que nos ajudam a compreender as expectativas deste fenômeno:
- 35% das empresas que adotam o modelo de indústria 4.0 esperam ganhos acima de 20% em 5 anos.
- 86% esperam custos menores e receitas maiores nessa nova realidade industrial.
- 72% acreditam que o uso de Big Data e análise de dados devem melhorar as relações com os clientes durante o ciclo de vida do produto.
Impacto econômico do IoT em fábricas até 2025
Fonte: McKinsey & Company
A indústria inteligente é uma junção das tecnologias mais completas da atualidade, cujas possibilidades de uso ainda serão expandidas nos próximos anos. São elas:
O que sustenta, portanto, uma Indústria Inteligente é a tecnologia nela aplicada. O equipamento de Internet das Coisas (IoT) – configurado com Inteligência Artificial (IA) e em uma plataforma Cloud – coletará e enviará dados relevantes e precisos em um espaço curto de tempo.
Esses dados, por sua vez, permitirão uma análise mais profunda sobre números e situações por meio do Big Data Analytics, que influenciará diretamente na automação de ações.
A tomada de decisões passa a ser baseada exclusivamente em dados e não em intuição ou dedução. Sendo assim, todos esses suportes tecnológicos se tornam essenciais para auxiliar as fábricas, desde suas análises descritivas até preditivas, conforme explicaremos a seguir.
Análise básica: Descritiva Diagnóstica
O que aconteceu? Por que aconteceu? Entender situações passadas e as justificativas para possíveis falhas, como uma linha de produção parada.
Análise intermediária: Preditiva
Tomar ações baseadas em uma visão do que pode acontecer, antecipando-se aos problemas, como dividir a carga de uma bomba com outra antes que ela consuma muita energia e apresente falha ao longo do tempo.
Análise avançada: Prescritiva
Automatizar decisões e tornar uma linha de produção ou qualquer outro processo resiliente e tolerante às falhas.
Indústria Inteligente na prática!
Adquirir sensores na indústria convencional era inviável até a chegada da fábrica inteligente, uma vez que se mostravam caros e complexos. Já com IOT, os sensores são capazes de colher dados de inúmeros indicadores, sejam eles de:
Motor / bomba / aquecedor / trocador de calor / outros itens da indústria
Os itens da indústria inteligente, assim, passam a ser analisados com muito mais abrangência e por meio de algoritmos de Inteligência Artificial e Big Data Analytics, em uma espécie de manutenção preditiva (antecipada), as próprias coletas e análises de dados se tornam avançadas automaticamente.
Um motor que antes era observado com pouquíssimos indicadores, hoje, pode ser analisado pelo seu funcionamento, corrente elétrica que consome e rotação, por exemplo.
Veja, a seguir, três exemplos práticos de problemas encontrados em indústrias, mas que podem ser solucionados em fábricas inteligentes apoiadas pela tecnologia:
1) Linha de produção
- Problema em uma indústria convencional:
Determinado motor costuma ter manutenções preventivas por tempo de uso. Ele possui um contador de horas capaz de determinar que, a partir da hora x, precisará de uma manutenção.
Em uma indústria desconectada, as particularidades do consumo desse motor não são levadas em consideração. Trata-se de um motor pesado, que funciona full time e trabalha próximo de sua capacidade total o tempo todo ou de um motor que trabalhou com uma carga leve e em menor tempo?
Apesar de cada um ter recebido um desgaste diferente, a manutenção preventiva, nesse caso, acontecerá com base na média, na conclusão de que qualquer motor precisa de uma revisão no mesmo tempo de uso, o que não é uma verdade absoluta.
- Solução em uma indústria inteligente:
Os sensores de IOT possibilitam que o gestor possa realmente entender o consumo e o desgaste de cada motor não somente a partir de uma média ou de um indicador, mas sim com base no torque que ele mostrou, no quanto de carga consumiu. Trata-se de uma primeira etapa, básica e essencial, de análise de dados.
Com a visão completa de uso, é possível realizar uma manutenção preditiva adequada, somente quando chegar o nível de desgaste máximo do motor.
2) Produtos
- Problema em uma indústria convencional:
Em uma fábrica de sandálias, por exemplo, é necessário que haja vários equipamentos que cortem EVAs. Tudo bem até que, de repente, o corte começa a ficar inadequado.
Até perceber o erro, talvez centenas de sandálias sejam fabricadas com o corte incorreto, até que uma pesquisa por amostragem, ou mesmo uma reclamação direta do consumidor, mostre a indústria o que está acontecendo para corrigir o problema
- Solução em uma indústria inteligente:
Em uma fábrica inteligente, com poucos recursos, como uma câmera simples de IOT instalada no equipamento, enviando imagens em tempo real para uma API de nuvem com Inteligência Artificial, é possível analisar todos os produtos feitos por uma linha de fábrica. Se o nível de qualidade não está adequado, a parada na produção ou um alarme enviado logo que o problema é detectado podem ser as soluções automatizadas escolhidas.
Aqui, percebemos que a análise de dados é intermediária e preditiva, ou seja, é possível se adiantar ao problema que pode acontecer e tomar uma decisão mais assertiva, pautada em fatos comprovados, inclusive por imagens, para que a indústria continue funcionando corretamente.
3) Consumidor final
- Problema em uma indústria convencional:
Ao fabricar uma geladeira, o último ponto de contato que uma indústria tinha com seu produto era no momento da entrega, quando o lojista avisava sobre a entrega ao cliente.
Mas o que aconteceu depois? A geladeira funcionou adequadamente? O cliente está satisfeito? Insatisfeito? Entender essas questões também dependeria da contratação de uma empresa de pesquisa, cujo contato com a quantidade real de consumidores envolvidos era limitado.
- Solução em uma indústria inteligente:
Mesmo depois que o produto foi entregue, a indústria continua conectada com o cliente durante toda a sua experiência de uso, uma vez que os produtos também passam a ser conectados à internet.
O benefício é do próprio consumidor, que pode receber ajuda de geladeira inteligente sinalizando a necessidade de novas compras, por exemplo. Além disso, a indústria inteligente aproxima e aprimora o contato da fábrica com seu cliente durante o ciclo de vida do produto.
Os dados vão desde o funcionamento do compressor da geladeira, a temperatura ambiente ou interna, até a análise de sentimento, como a força com que a porta é fechada, a frequência com que é aberta etc.
A jornada de contato com o consumidor dura mais e é possível, inclusive nesta etapa avançada de análise de dados, prever falhas e avisá-lo, por exemplo, sobre o agendamento de uma manutenção preventiva antes que o compressor pare e as comidas estraguem.
O mesmo procedimento pode ocorrer com outros produtos, seja um carro, uma máquina de café ou um aspirador de pó.
Diferenciais de uma Indústria Inteligente
Diferentemente do que as fábricas convencionais mostravam até pouco tempo, a indústria inteligente reúne alguns diferenciais importantes. Para concluir, veja os cinco principais:
- 1) Substituição de amostragens caras e limitadas por análises em tempo real;
- 2) Melhoria nos processos produtivos por meio de sensores;
- 3) Menor tempo de parada em linhas de produção;
- 4) Controle pleno de qualidade do produto;
- 5) Aproximação com o cliente final a partir de produtos conectados.
Conforme percebemos, as fábricas inteligentes já são uma realidade e, por isso, é tão importante entender cada uma das tecnologias que constroem essa Smart Industry em um universo que é atualizado constantemente na indústria 4.0.
Quer saber como otimizar o processo de produção neste cenário de inovação? Leia o artigo: Como as melhores práticas de analytics podem otimizar o processo de produção.
