Os dados foram capturados em diversas formas e têm sido uma parte essencial dos processos durante séculos – desde simples marcadores e notas até planilhas complexas e armazenamento em nuvem. Hoje, a quantidade e o volume de dados complexos, ou big data, criados e armazenados são impressionantes, com uma estimativa de 2,5 mil milhões de gigabytes gerados diariamente.
Na indústria transformadora, há uma quantidade crescente de dados que são criados e distribuídos com tecnologias mais inteligentes e interligadas, como inteligência artificial (IA), aprendizagem automática (ML) e dispositivos de Internet das Coisas (IoT), agora integrados em sistemas operacionais.
No entanto, sem uma compreensão proficiente da utilização e análise de big data, os dados serão reduzidos a meros números.
Entre a utilização destas tecnologias de produção inteligentes e a gestão de conjuntos de dados tradicionais, os fabricantes têm mais pontos de dados sobre o chão de fábrica do que nunca. Para eles, obter maiores retornos sobre os seus investimentos em tecnologia no futuro dependerá da implementação de modelos analíticos sofisticados, pois isso lhes permitirá definir, estudar e tirar conclusões tangíveis dos dados para tomar as decisões corretas para obter resultados comerciais ideais. Ao usar as alavancas analíticas corretas, nenhum dado fica para trás na mesa.
Se a automação tem a ver com eficiência, então a análise tem a ver com inteligência
As discussões em torno da fabricação moderna geralmente giram em torno de tecnologias projetadas para automatizar processos a fim de permitir eficiências operacionais em escala. Com o advento de Indústria 4.0, temos testemunhado o aumento da velocidade desta adoção de tecnologia e a taxa de transformação digital acelerou ainda mais desde que a pandemia de COVID-19 acelerou a digitalização.
Muitas empresas estão agora se esforçando para aumentar a eficiência com a ajuda de ferramentas e soluções inteligentes. No entanto, é vital fazer a distinção entre eficiente e inteligente.
Por exemplo, poderosos sensores IoT aumentaram a eficiência do processo, permitindo a capacidade de monitorar e registrar ativos de fabricação em tempo real, como rastrear virtualmente a localização e o conteúdo das caixas nas instalações de produção e automatizar o reabastecimento de estoque sob demanda.
No entanto, o uso de análises poderosas introduz um nível mais elevado de inteligência que facilita a otimização. A análise de dados permite ao fabricante identificar áreas para maior eficiência e redução de custos – seja reorganizando as sequências da linha de produção, reconfigurando o produto usando peças daquela caixa ou sugerindo componentes mais econômicos.
Graças à análise de dados, os fabricantes podem agora dar um passo mais perto dos seus objetivos de melhoria contínua e otimização de processos, tornando-a outra característica fundamental das fábricas inteligentes. Portanto, é crucial que as empresas de produção aproveitem os dados de forma eficaz, acrescentando outra camada de inteligência às suas operações para ajudá-las a identificar e corrigir lacunas, ao mesmo tempo que melhoram os processos existentes. Embora possa ser um desafio para alguns, isto pode ser alcançado através da implementação de estruturas e ferramentas de benchmarking, como o Índice de Prontidão da Indústria Inteligente (SIRI) para que as empresas possam impulsionar e dimensionar a transformação digital e melhorar ainda mais as suas operações e processos.
De fábricas totalmente automatizadas a ecossistemas de produção autônomos
A indústria transformadora tem visto a sua quota-parte de mudanças ao longo dos anos, evoluindo significativamente com cada nova onda de disrupção. A mudança do investimento em novas tecnologias numa base ad hoc para a construção de fábricas inteligentes com um plano de transformação digital desenvolvido desde o início já está em curso. Mas os líderes visionários da indústria querem saber o que vem a seguir e os passos necessários para chegar lá.
À medida que mais dados são aproveitados e analisados pelas fábricas modernas do futuro, estas fábricas também começam a aprender como avaliar contextos, adaptar-se a restrições e tomar ações que se alinhem mais estreitamente com os resultados predefinidos pela organização – com pouca ou nenhuma intervenção humana. .
Com o tempo, o poder da análise de dados e da automação pode impulsionar a próxima geração de fábricas inteligentes, levando a ecossistemas de produção verdadeiramente autónomos que são o culminar dos esforços iniciais da Indústria 4.0. Embora a Indústria 5.0 ainda esteja num horizonte distante, o surgimento de ecossistemas de produção autónomos seria um claro avanço em relação à Indústria 4.0.
O papel principal desempenhado pela análise de dados de ponta deverá tornar-se a característica definidora desta próxima era na indústria, onde a produção pode equilibrar perfeitamente a produção em massa com a procura de personalização.
Análise de dados: a espinha dorsal da transformação da manufatura
A transformação digital e as tecnologias inteligentes e interligadas proporcionaram maiores níveis de sucesso aos fabricantes de hoje do que antes. Ao longo do processo de digitalização, máquinas avançadas e sistemas complexos, juntamente com big data, IA, ML e IoT, ajudaram a alimentar as fábricas da próxima geração e a maximizar as suas capacidades. No entanto, as montanhas de dados geradas numa fábrica moderna não seriam úteis sem a importante espinha dorsal da análise de dados para interpretar e extrapolar informações críticas que podem ser utilizadas.
Com a análise de dados, as fábricas do futuro e os ecossistemas totalmente autónomos podem tornar-se realidade como parte de uma fase avançada da Indústria 4.0. No entanto, para que os fabricantes cheguem a esta próxima fase, devem compreender onde estão em falta e como podem colmatar potenciais lacunas. Com SIRI, benchmarks bem definidos e específicos do setor e roteiros claros abrirão o caminho para a transformação que os fabricantes buscam.
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