A transformação da automação para a autonomia
Para concretizar a visão plurianual de produção autônoma, as empresas de pneus precisam se concentrar nos fundamentos que alimentarão suas ambições. Isso inclui a adoção de processos de máquinas automatizadas e dados limpos, combinando para permitir uma tomada de decisões rápida e precisa no chão de fábrica.
Como parte de um estudo que realizamos na Kalypso, modelos do Hype Cycle for Supply Chain Strategy da Gartner foram aplicados ao setor de pneus. A Gartner prevê uma grande transição ao longo desta década, progredindo da fase manual – o estado atual em muitas das fábricas de hoje – para três estágios de desenvolvimento: Automação, Aumento e, então, Autonomia até a década de 2030. Cada uma dessas fases envolve uma sucessão de adoção de tecnologia para permitir novas capacidades que levam à fábrica autônoma – o objetivo final é uma rede autônoma, autogerida e autodirigida de instalações operadas por IA.
Para os executivos de pneus, o foco atualmente está em adotar a computação em nuvem e integrar sistemas anteriormente desconectados, como gestão do ciclo de vida do produto (PLM) e ERP, como parte de um segmento digital. Com base nessa base digitalizada, os fabricantes de pneus estarão melhor posicionados para integrar desenvolvimentos em Automação de Processos Robóticos (RPA), Internet das Coisas (IoT), Aprendizado de Máquina (ML) e Gêmeo Digital para transformar a cadeia de valor da fabricação de pneus.
As melhorias de processo envolvidas em toda essa transformação incluirão:
- Otimização de processos com controle de ML – usando modelagem e análise de dados para melhorar entradas de materiais, sistemas de controle, parâmetros de tempo de execução e temporização.
- Manutenção preditiva e monitoração da condição – usando IoT para implementar ciclos de feedback que permitem ações corretivas ou preventivas.
- Gestão de energia – apoiando a maior eficiência energética por meio de operação e scheduling de máquinas otimizadas e planejamento integrado de scheduling de produção.
- Scheduling de produção inteligente – usando capacidades de produção inteligente para permitir melhor scheduling e alocação de pessoal, materiais, ferramentas, níveis de inventário e taxas de produção.
Juntos, esses desenvolvimentos ajudarão a convergir a TI com a TO em toda a fábrica, melhorando a qualidade e a utilidade dos dados da máquina para permitir a empresa inteligente e autônoma.
