Qual é o futuro do Industries eXcellence?
A jornada adiante...
Ainda há um longo caminho a percorrer para as empresas que buscam alcançar a Empresa digital como ela é definida hoje. Embora o conceito de ponta a ponta do Digital Thread esteja bem estabelecido e a maioria dos fabricantes com visão de futuro tenha aceitado que a digitalização é um aspecto inevitável e crítico de sua estratégia de mercado, a jornada em direção à Industry 4.0 é e continuará ser apenas isso - uma jornada longa e desafiadora. Ao mesmo tempo, certas tecnologias capacitadoras crescerão em importância para este espaço nos próximos anos.
O reinado do Digital Twin
Embora já seja um tópico com muito ruído em torno de vários setores, o conceito do Digital Twin teve origem no ambiente de fabricação. Não é nenhuma surpresa, então, que é no contexto da fabricação que ele será mais prontamente adotado nos próximos anos. O Digital Twin é uma cópia virtual de todo o fluxo de trabalho do processo de negócios de uma organização, cobrindo todos os processos de fabricação, produtos, máquinas, recursos e todo o ecossistema de TI existente (bem como como os sistemas dentro dele interagem).
Essencialmente, o Digital Twin oferece um ambiente livre de riscos para os fabricantes estudarem seus processos, testar mudanças e avaliar o impacto de certas decisões em suas operações e negócios. No futuro, o Digital Twin será comum para todas as organizações. Tudo na fabricação será testado e simulado primeiro, antes que qualquer mudança física seja feita na planta ou no processo. Decisões sobre a contratação de novos recursos, decidir se um novo desenho para um modelo de carro deve ser introduzido, fazer análises de custos e da cadeia de suprimentos para determinar a relação custo-benefício - tudo isso em breve será feito primeiro em um ambiente simulado para garantir uma decisão inteligente, otimizar processos e impulsionar melhorias contínuas em toda a empresa.
Problema de (big) data e manutenção 4.0
Uma vantagem competitiva será alcançada pelos fabricantes que souberem investir no único recurso com grande potencial: os dados. Ao contrário de muitos recursos valiosos, os dados não são limitados e já estão lá, esperando para serem analisados e aproveitados para o bem maior dos negócios. Mas os volumes crescentes e a variedade de dados disponíveis não se traduzem necessariamente em valor para o negócio. Os fabricantes devem entender quais dados precisam, quais dados são relevantes para eles e quais dados podem ser utilizados para gerar melhorias reais. Portanto, a capacidade de transformar dados em inteligência e de usar essa inteligência para tomar decisões oportunas se tornará a principal vantagem competitiva.
Mas mesmo isso ainda não é suficiente se não usarmos tecnologias capazes de lidar com grandes volumes de dados para derivar uma visão sistêmica, que domina a complexidade intrínseca dos modernos processos de produção e suporte à produção. Só assim será possível vincular o desempenho dos ativos individuais ao valor gerado para a empresa ao longo do seu ciclo de vida. A manutenção 4.0, do qual a manutenção preditiva e a análise são um componente central, define uma versão digital assistida por máquina de todas as coisas que temos feito nos últimos quarenta anos como humanos para garantir que nossos ativos entreguem valor para nossa organização. A manutenção 4.0 inclui uma visão holística das fontes de dados, formas de conectar, formas de coletar, formas de analisar e ações recomendadas a serem tomadas para garantir que a função do ativo (confiabilidade) e o valor (gerenciamento de ativos) sejam assistidos digitalmente. Manutenção 4.0 significará, portanto, avaliar e antecipar o impacto das políticas de manutenção individuais não apenas no ativo individual, mas nas margens corporativas gerais, levando em consideração todos os fatores envolvidos e a complexidade do ecossistema como um todo.
Robôs colaborativos e fabricação inteligente
A fabricação "Lights out" apregoa a ideia de que, por meio de automação e robótica avançadas, em breve teremos fábricas funcionando sozinhas com o mínimo ou nenhuma intervenção humana. Mas isso soa, e provavelmente está, mais de acordo com o mundo futurista retratado nos filmes de ficção científica do que com a realidade. Sim, os princípios da Industry 4.0 - interoperabilidade, transparência de informações, assistência técnica e fábricas auto-organizadas - pintam um quadro de sistemas inteligentes agregando e analisando dados para tomar decisões informadas de maneira autônoma, resolver problemas e até mesmo realizar tarefas que antes eram executadas por humanos trabalhadores. Mas o objetivo da fabricação inteligente não é a eliminação de recursos ou humanos do processo. Em vez disso, o objetivo é a alocação e utilização de recursos da maneira certa.
O futuro da fabricação inteligente, então, é a automação de tarefas monótonas, repetitivas, perigosas, com muitos dados e precisão e a realocação de humanos para atividades que agregam mais valor aos negócios. Este é o verdadeiro objetivo final do paradigma Industry 4.0 - redes inteligentes conectando e permitindo a comunicação entre pessoas, coisas, máquinas e sistemas para ajudar os fabricantes a se tornarem mais inteligentes, mais eficientes e mais lucrativos.
IA e Machine Learning
Com a tendência de digitalização em curso no setor de fabricação, estamos aproveitando e coletando mais dados do chão de fábrica do que nunca. Recursos computacionais avançados e ferramentas analíticas estão nos permitindo reunir esses dados para expor tendências, problemas e oportunidades para melhorar as operações. Mas, mais do que isso, os dados estão nos permitindo avançar a maneira como as máquinas operam, programando o poder de tomada de decisão dentro das próprias máquinas.
Um modelo de Machine Learning é um aplicativo de software que foi projetado para imitar a maneira como os seres humanos pensam e processam as informações. Os modelos de Deep Learning são mais flexíveis do que seus equivalentes desenvolvidos tradicionalmente. Imagine que suas máquinas de produção tenham a capacidade de determinar quando um defeito pode ocorrer. Imagine que, antes que um defeito provavelmente ocorresse, eles pudessem automaticamente tomar uma ação corretiva, evitando assim que o defeito aconteça. E se as máquinas pudessem pensar sobre seu desempenho e determinar automaticamente quando podem precisar de manutenção? Com o Machine Learning e a Inteligência Artificial (IA), isso se torna uma possibilidade definitiva.
Uma nota final (sobre Engineering)
Nossa missão na Engineering sempre foi fornecer soluções e serviços de tecnologia que promovam a maneira como o mundo da fabricação funciona. Nossa equipe aproveita todas as oportunidades para compartilhar experiências e melhoria contínua com nossos clientes, parceiros e comunidade. Temos orgulho de nos juntar a eles em seus esforços para desenvolver novos sistemas que impulsionem a inovação e ajudem a aprimorar a qualidade de seus produtos. Ao projetar e entregar o Digital Thread, nosso grupo global Industries eXcellence ajuda os fabricantes em todos os setores e em todas as partes do mundo a criar a empresa do futuro.
