Resolver o problema dos dados de manufatura
Os desafios da coleta automatizada de dados
Existem muitos desafios envolvidos na configuração da coleta de dados automatizada em um ambiente de manufatura, quando pela primeira vez. Os principais desafios técnicos geralmente giram em torno da conexão com máquinas que não foram conectadas anteriormente a uma rede de manufatura do cliente ou a comunicação com eles usando um protocolo não usado anteriormente pelo cliente final. Na maioria dos projetos, questões sobre quais dados devem ser coletados, como e onde os dados coletados devem ser armazenados, bem como o método adequado para analisar os dados coletados, também representam desafios.
Embora sempre haja vários desses tópicos técnicos a serem considerados ao realizar ou liderar a implementação de um projeto de coleta de dados automatizada, talvez o maior desafio envolva o alinhamento e o planejamento de um estado futuro. Embora a implementação da coleta de dados automatizada em pequena escala seja um passo importante, entender como a implementação se encaixa na visão geral do cliente final é de vital importância para garantir que seus objetivos estratégicos de longo prazo possam ser alcançados. Entender como a solução é dimensionada, se ela atende aos requisitos de toda a empresa e como se encaixa em uma arquitetura geral de longo prazo são alguns dos desafios envolvidos na implementação de um novo sistema de coleta de dados digital.
Uma questão de protocolo
Sempre que dois ou mais sistemas conversam entre si, uma linguagem comum é necessária para facilitar essa comunicação. Em termos técnicos, chamamos essa linguagem de "protocolo". Os protocolos estão por toda parte, tanto dentro do setor de manufatura quanto fora dele. Na verdade, o simples ato de acessar este artigo exige o uso de protocolos comuns, principalmente HTTP. Dentro do contexto de manufatura, entender os protocolos é de vital importância, especialmente quando chega a hora de interconectar suas várias máquinas e aplicativos entre si.
Em um mundo perfeito, existiria um único protocolo padronizado, permitindo que todas as máquinas e aplicativos de software fossem integrados uns aos outros de maneira transparente com o mínimo de esforço. Infelizmente, a realidade costuma ser muito mais complexa, principalmente quando se trata de integração de software e hardware em um ambiente de manufatura pré-estabelecido. Protocolos, versões de protocolo e padrões de comunicação estão em constante evolução, e muitas vezes fica a critério do fabricante da máquina determinar quais protocolos serão suportados, em que versão e quão rigorosamente o padrão relacionado será seguido.
Para os fabricantes, isso significa que uma estratégia de longo prazo para permitir a comunicação entre várias máquinas, utilizando vários protocolos, deve estar na vanguarda de qualquer esforço para criar um ambiente conectado:
- Quais padrões devem ser suportados, em quais versões?
- Como podemos habilitar a comunicação entre sistemas que funcionam juntos, mas falam idiomas diferentes?
- Como podemos permitir que nossas máquinas, como um todo, se comuniquem com nossas aplicações de produção e negócios, a fim de fornecer melhor transparência de informações e permitir uma melhor tomada de decisão em todos os níveis de nossa organização?
Essas são apenas algumas das questões que devem ser consideradas cuidadosamente desde o início de qualquer projeto envolvendo conectividade da planta.
Os padrões para a indústria
Em uma configuração discreta típica ou de processo de manufatura, é comum ver o uso do protocolo de comunicação OPC. Na verdade, OPC (UA ou DA) é um dos protocolos mais comumente usados para comunicação de e para PLCs e, portanto, máquinas físicas. Embora o OPC não seja, obviamente, o único padrão na manufatura, é altamente provável que uma ou mais máquinas em qualquer configuração discreta ou de processo tenham uma interface que suporte uma das variantes do OPC.
A indústria de semicondutores é um pouco diferente nesse aspecto, preferindo seu próprio padrão para comunicação de, e para máquinas usadas para processos específicos em seu ambiente de manufatura exclusivo. Publicado pela SEMI (Semiconductor Equipment and Materials International), o padrão SECS/GEM é fortemente utilizado em muitas organizações relacionadas à manufatura de tecnologia de semicondutores. O padrão SECS/GEM é bastante diferente do OPC, pois permite funcionalidades adicionais relacionadas à automação e controle de equipamentos, coleta de dados de medição, alteração de variáveis, seleção de receitas e muito mais.
Nem todos os dados são criados iguais
Não deve ser surpresa que os dados, principalmente os dados do chão de fábrica, tenham um valor imenso na hora de tomar decisões. Desde os principais executivos que planejam estratégias de longo prazo no nível da empresa até o chão de fábrica, onde as decisões podem ser tomadas a cada minuto ou segundo, os dados coletados são usados para informar escolhas mais inteligentes e eficazes.
O que pode ser uma surpresa para alguns é o fato de que nem todos os dados são criados iguais. Na verdade, pode haver uma grande variação nos níveis de qualidade, acessibilidade e custos associados à coleta, armazenamento e análise de dados. Embora a coleta de dados seja absolutamente essencial no mundo da manufatura moderna, coletá-los da maneira mais eficaz e eficiente deve ser considerada igualmente importante.
Por que coleta de dados automatizada?
Automatizar a coleta de dados, quando possível, fornece um grande número de benefícios estratégicos em relação aos métodos manuais de coleta e disseminação. Em primeiro lugar, e talvez o mais importante, a coleta automatizada de dados reduz a possibilidade de erro humano no processo de coleta de dados, melhorando assim a precisão geral dos dados coletados. Além disso, com a coleta automatizada, os dados podem ser disponibilizados instantaneamente, reduzindo possíveis atrasos na disseminação de informações em toda a empresa e aumentando o nível geral de transparência das informações em toda a organização. Dados mais rápidos, precisos e disponíveis permitem que os tomadores de decisão em todos os níveis tomem decisões mais inteligentes, melhores e mais informadas.
Embora automatizar a coleta de dados forneça benefícios imediatos, seu lugar de um ponto de vista estratégico de longo prazo também deve ser considerado com cuidado. Além dos benefícios mencionados, a coleta automatizada de dados também começa a preparar o caminho para a padronização de relatórios e processos analíticos. A padronização de locais de armazenamento, formatação de dados, disponibilidade de dados e muito mais, tornam possível garantir que os principais tomadores de decisão tenham acesso aos dados certos, na hora certa e da maneira certa. Embora os consumidores dos dados coletados geralmente sejam seres humanos, considerar o uso de dados no nível do software corporativo também é de vital importância. A coleta automática de dados e a disseminação desses dados é um bom primeiro passo no caminho para a automação dos processos de produção e negócios e um marco importante ao longo da jornada de transformação digital de qualquer organização para a Industry 4.0.
