Os dados nunca foram tão saborosos

Os dados nunca foram tão saborosos

O momento é excelente para os consumidores, principalmente quando se trata de opções de alimentos e bebidas. Você deseja produtos orgânicos, produzidos localmente, artesanais, sem glúten? As opções são infinitas, o que o torna um consumidor satisfeito, e ao mesmo tempo, um produtor frustrado.

Hoje em dia, as empresas de alimentos e bebidas enfrentam muitos desafios. Elas competem em escala local e global e sofrem pressão com o aumento da concorrência.

O lucro é afetado à medida que o custo da matéria-prima aumenta, assim como o custo de manutenção da infraestrutura antiga. Ao mesmo tempo, eles estão observando ineficiências à medida que as mudanças aumentam para acompanhar o dinamismo da demanda do consumidor.

Para enfrentar esses desafios, os produtores de alimentos e bebidas estão buscando novas maneiras de aumentar o rendimento, a qualidade e a produtividade. Uma dessas maneiras é usar dados para tomar decisões embasadas.

eBook: Intelligent Ingredients. How smart manufacturing can help improve yield, productivity and efficiency in food and beverage operations (PDF).

Você não precisa ir longe

A boa notícia é que os dados já existem. Embora os novos equipamentos sejam projetados para serem “inteligentes” e disponibilizar dados, há formas de obter dados de equipamentos antigos também. Eles estão disponíveis através da tecnologia implantada nas últimas décadas, incluindo sensores, componentes, CLPs, inversores, históricos, bancos de dados, IHMs, etc.

Mas esta é a realidade. Muitas instalações têm mais de 20 anos e são compostas por células individuais ou linhas adquiridas ao longo do tempo. Embora ocupem o mesmo prédio, a falta de conectividade entre diferentes ilhas de tecnologia torna quase impossível avaliar o histórico geral de produtividade. Em vez disso, os operadores confiam na experiência pessoal para tomar decisões, uma fórmula cada vez mais perigosa à medida que cada vez mais funcionários se aposentam.

É óbvio que ter os dados não é suficiente. Para acessá-los, você precisa da infraestrutura correta, e é necessário contar com tecnologia avançada, como a analítica, para usá-los a fim de promover melhorias. Das empresas que acessam os dados, apenas 25% usam essas informações para fins proativos. Isso é semelhante a dirigir um carro com base no que você vê no espelho retrovisor.

Sair de onde você está hoje para uma operação integrada baseada em dados não acontecerá da noite para o dia. Muitas empresas têm equipes que exploram a Indústria 4.0, a produção inteligente e outros conceitos de fábrica do futuro, procurando maneiras de aplicar a tecnologia para aumentar a produtividade.

Essas equipes estão identificando casos de uso, fazendo projetos-piloto, implantando tecnologia em uma única célula, processo ou linha para comprovar o retorno do investimento e, em seguida, determinando como expandir esses projetos para toda a operação e a empresa. E elas estão observando resultados consideráveis.

Dados transformacionais em ação

Por exemplo, a Agropur Dairy Cooperative começou com uma de suas fábricas de processamento de leite, procurando criar um novo acesso a dados distintos para que os operadores das instalações pudessem tomar decisões embasadas. Com tecnologia avançada, eles não apenas eliminaram 2.500 horas de coleta manual de dados a cada ano, mas rapidamente viram uma redução de 30% no consumo de lubrificantes e um ganho de eficiência de 25%.

Case study: Kraft Heinz Increases Capacity with Model Predictive Control.

Da mesma forma, a Kraft Heinz começou a testar o conceito em uma linha em sua fábrica de Ore-Ida. Essa linha de processamento de batatas com décadas de uso, tinha controles antigos e dependia do conhecimento dos operadores para otimizar as configurações e solucionar problemas.

Através de atualizações tecnológicas que incluíam analítica, cada variável poderia ser dividida e otimizada para aumentar a capacidade. Eles observaram um aumento de 10% na capacidade da linha piloto e o retorno do investimento em menos de 12 meses. Ainda mais importante, os dados para fazer essa melhoria estiveram sempre lá, mas não eram acessados e não eram aproveitados sem a infraestrutura correta.

Por fim, trabalhamos com a Jim Beam para aumentar a produção de Bourbon em um litro por minuto em uma de suas destilarias. Mais uma vez, a oportunidade estava lá, escondida nos dados. Com o uso da analítica, eles compreenderam onde seria possível aumentar a capacidade de produção na fase de prova. Eles conseguiram uma redução de 60% na variabilidade, o que gerou esse aumento considerável na capacidade.

Por onde começar?

Não fique paralisado pela análise e não se afogue com todos os dados. Provavelmente, você sabe onde estão suas ineficiências. Observe qual parte do processo tem o maior custo, maior impacto no lucro ou problemas mais recorrentes.

É aí que você deve começar. Se você puder melhorar o rendimento dos componentes de maior custo em seus produtos finais, isso é puro lucro. O que precisa acontecer dentro de uma parte identificada do processo é onde a analítica pode ajudá-lo a se concentrar e onde a tecnologia pode gerar produtividade em tempo real.

Não é tão complexo ou caro como parece. A implantação de projetos pode ser fácil e econômica com um parceiro que conheça profundamente os ambientes de TI e TO.

Projetos-piloto podem ser feitos com o mínimo de interrupção das operações. Geralmente, essa abordagem gera um retorno do investimento rápido e positivo, criando o caso de uso que você precisa para expandir a todas as suas operações e para começar a observar rapidamente as melhorias de produtividade.

Cory Garlick
Publicado 8 Junho 2019 Por Cory Garlick, CPG, Regional Industry Manager, Rockwell Automation
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