Para alcançar a autonomia em toda a empresa são necessários recursos que abranjam todo o espectro de inteligência, incluindo observação, inferência, tomada de decisões e ação. Esses recursos são relevantes em todas as áreas operacionais, como projeto de produto, fabricação, cadeia de fornecimento, distribuição, canais diretos ao cliente e previsão de demanda.
As operações de produção, em específico, observaram avanços com o controle preditivo por modelo (MPC), que analisa continuamente dados em tempo real e previstos para otimizar o controle de processo sob restrições definidas. Embora o MPC seja um exemplo relevante na fabricação, a autonomia mais ampla exige a replicação de sistemas inteligentes semelhantes em toda a empresa.
Essa jornada é representada na pirâmide de maturidade da IA industrial, que esboça a progressão da integração e a visualização básicas de dados à análise preditiva, à tomada de decisões prescritivas e, finalmente, às operações autônomas. À medida que as organizações escalam essa pirâmide, elas adotam sistemas de aprendizado de máquina, automação em tempo real e autoaprendizado. Cada estágio requer não apenas atualizações tecnológicas, mas também transformação cultural e estrutural.
Monitoração de ativos
Encontre as causas do tempo de parada
Olhando para a pirâmide de maturidade de IA Industrial, a monitoração de ativos é um ponto inicial e de transição, da observação à explicação. Este é um ótimo exemplo de como as mudanças na tecnologia realocaram os casos de uso para diferentes camadas da pirâmide. A monitoração apropriada dos ativos é fundamental para manter a eficiência operacional e minimizar o tempo de parada não programada. Ao entender melhor as tendências de dados dos sensores, os alarmes e o contexto das ordens de trabalho de manutenção, as empresas podem identificar e abordar rapidamente as causas do tempo de parada por meio da análise de engenharia.
Além disso, comparar a confiabilidade e o desempenho de equipamentos semelhantes em várias fábricas permite a tomada de decisões mais fundamentadas e a utilização otimizada dos ativos. Essa abordagem não apenas ajuda a prevenir falhas inesperadas, mas também garante que as atividades de manutenção sejam agendadas de forma proativa, aumentando a vida útil dos ativos e reduzindo os custos operacionais.
Controle de qualidade
Preveja quando poderão surgir problemas de qualidade
O avanço para a camada de inferência da pirâmide geralmente envolve um recurso como controle de qualidade, fabricação adaptativa ou manutenção preditiva. Manter a alta qualidade dos produtos é essencial para a satisfação do cliente e a conformidade regulatória. A IA pode detectar e sugerir correções para desvios que afetam a qualidade dos produtos, automatizar o processo de inspeção e prever quando poderão ocorrer problemas de qualidade. Ao monitorar a qualidade dos materiais recebidos, as empresas podem reduzir o risco de defeitos.
Um exemplo notável é a aplicação em nossa fábrica de Twinsburg, com foco voltado para a montagem eletrônica. Nesse caso, a IA industrial emite alertas sobre possíveis falhas, permitindo que as equipes tomem ações proativamente. Embora essa abordagem não faça as mudanças em si, ela melhora drasticamente o processo de tomada de decisões. A capacidade de prever e resolver problemas de qualidade antes que eles se agravem garante que os produtos atendam a padrões de qualidade rígidos, reduzindo o desperdício e otimizando a eficiência geral.
Produção adaptativa
Desloque os recursos de suporte em função da linha de produção
A produção adaptativa utiliza dados em tempo real para ajustar cronogramas de produção, deslocar recursos e priorizar rapidamente mudanças na demanda. A IA analisa as condições da produção e do mercado para adaptar cronogramas, equipamentos e fluxos de trabalho de forma autônoma, em tempo real.
Embora essa abordagem não altere o que acontece na linha de produção, ela apoia os recursos ao seu redor. Esse conceito é especialmente relevante em cenários em que a produção precisa ser ajustada com base no feedback da etapa subsequente, garantindo eficiência e capacidade de resposta ideais. Por exemplo, se uma desaceleração for detectada mais adiante, sinais podem ser enviados para as etapas anteriores a fim de ajustar as taxas de produção de maneira apropriada, evitando gargalos e mantendo o fluxo contínuo das operações.
É importante destacar que você está gerenciando recursos de suporte para a produção e é aí que sua fabricação autônoma realmente começa.
Manutenção preditiva
Automatize a decisão sobre reparos
A manutenção preditiva é uma abordagem proativa para agendar a manutenção, aprimorar a utilização de ativos e reduzir os custos. De acordo com essa abordagem, a IA analisa dados históricos e informações do estado atual dos equipamentos para reconhecer padrões e fazer previsões, otimizando ainda mais os cronogramas de manutenção e automatizando a tomada de decisões sobre reparos. Embora a IA não realize os reparos em si, ela minimiza consideravelmente o tempo de parada não programada e os custos associados.
Essa abordagem é semelhante a fornecer alertas à equipe sobre a possibilidade de ocorrer uma falha, permitindo que ela desempenhe ações preventivas. Antecipando as necessidades de manutenção, as empresas podem evitar interrupções caras e estender a vida operacional de seus equipamentos, tornando a operações mais eficientes e confiáveis.
Todas as organizações têm um departamento de manutenção em um estágio diferente de maturidade. No entanto, ao adotar soluções avançadas, muitas enfrentam desafios relacionados a habilidades, retenção de talentos e treinamento contínuo. Com avanços significativos em computação de borda e análise, agora existe uma grande oportunidade de integrar a inovação diretamente em dispositivos inteligentes por meio do aprendizado de máquina.
A manutenção preditiva oferece uma solução abrangente. Ela reúne hardwares, softwares e serviços de forma plena e integrada, representando a próxima evolução na tecnologia de monitoração da condição.
Otimização do processo
Reconheça as variáveis e corrija a rota
Como discutimos anteriormente, uma aplicação comum para dados industriais e IA que estamos observando para os clientes de nosso setor está no espaço do controle preditivo por modelo (MPC). Ao utilizar dados industriais e as tecnologias de IA, as empresas podem tomar decisões melhores, mais rápidas e mais fundamentadas, resultando no acesso a recursos de IA e à camada de decisão da pirâmide, bem como abrindo caminho para operações autônomas.
Insights detalhados sobre os processos de produção possibilitam a identificação e a resolução de ineficiências. O MPC permite a modelagem de operações específicas em uma fábrica ao gerenciar referências em um CLP para controlar equipamentos e usar ciência de dados para corrigir a rota em tempo real. Os sistemas MPC fornecem um ciclo de feedback que ajusta continuamente os parâmetros da produção para manter o desempenho ideal, mesmo quando as condições mudam.
Com o MPC, as organizações não estão apenas lendo dados de vários sensores na linha de produção e do CLP que controla a produção, mas também gravando no CLP e fornecendo instruções para alterar a taxa de linha conforme necessário.
Conclusão
A integração de dados industriais e IA está transformando as operações em vários domínios, desde a monitoração de ativos até a manutenção preditiva. Ao ter acesso aos recursos de IA industrial, as empresas podem ficar mais perto de alcançar operações autônomas, tomando decisões melhores, mais rápidas e mais fundamentadas. À medida que a tecnologia continua evoluindo, a visão de operações totalmente autônomas se torna cada vez mais viável, prometendo um futuro de eficiência, confiabilidade e adaptabilidade aprimoradas.
A jornada rumo a operações autônomas envolve etapas graduais, cada uma delas aproximando as empresas de um estado em que os sistemas podem gerenciar e otimizar processos de forma independente, o que assegura a continuidade do crescimento e da resiliência em um mercado competitivo.
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