Smart Factory ou Fábricas Inteligentes é um conceito amplo desenvolvido na Indústria 4.0. Ele envolve fábricas com sistemas ciberfísicos totalmente integrados e capazes de responder às mudanças da demanda de forma imediata.
O termo foi criado a partir da percepção sobre uma série de avanços tecnológicos que não afetam apenas as indústrias, mas todo o mercado.
Automações, Internet das Coisas, máquinas industriais de ponta e Big Data são apenas alguns exemplos de tecnologias incluídas na implementação do conceito de Fábricas Inteligentes.
Quer saber como cada um desses recursos podem ajudar sua fábrica a ficar mais eficiente e como implementá-los? Então continue lendo abaixo:
Fábricas Inteligentes, o que são?
Provavelmente você já deve ter ouvido falar sobre Lean Manufacturing. Essa metodologia industrial estabelece uma produção “puxada” onde o cliente é que define a demanda, permitindo maior personalização dos produtos e redução de desperdícios.
A concepção de Fábricas Inteligentes vai estabelecer que, para otimizar esse método, todo o processo de disponibilização de um produto deve estar integrado a processos digitais que registrem, alterem e conectem cada etapa.
Portanto, a tecnologia é um meio para automatizar o que já é feito hoje nas fábricas, mas de forma mais rápida, mais flexível e mais confiável.
A proposição desse novo modelo de fábrica surge a partir da evolução de recursos digitais que permitem cada vez mais a produção de dados mais robustos e a autonomia da máquina, sem supervisão humana.
Ainda é muito cedo para falar de inteligências artificias totalmente autônomas, visto que muitas máquinas apenas reconhecem padrões. Mas já é possível aplicar esses recursos para controle de qualidade de produtos e acompanhamento da operação.
Conheça abaixo alguns dos recursos necessários para as Fábricas Inteligentes:
Softwares de Automação
A operação muitas vezes exige tarefas mecânicas e repetitivas. Isso não se resume apenas à produção, é comum ver setores administrativos gerando uma quantidade considerável de documentos.
Em qualquer setor, esse tipo de tarefas é necessário, mas não precisa tomar tanto tempo dos seus colaboradores.
Softwares de automação são sistemas que estabelecem processos automáticos a partir de uma base de dados contendo todas as informações da empresa.
A partir da digitalização da burocracia, passa a ser possível incluir dados, gerar documentos e enviá-los, tudo de forma automática. Assim, seus colaboradores podem focar em atividades que exijam mais atenção e forneçam melhores resultados.
A presença desses sistemas é pré-requisito de Fábricas Inteligentes, porque são eles que vão conectar os diferentes setores por meio de uma base de dados integrada entre todos os setores.
Big Data Analytics
Com a evolução e expansão da internet, o número de dados gerados atualmente chega na casa do zettabyte. Em 2013, havia 4,4 trilhões de gigabytes no mundo e a perspectiva é que esse número aumente em dez vezes até 2020.
É assim que nasce o conceito de Big Data, uma quantidade massiva de dados sendo produzida a cada segundo por múltiplas fontes.
E o que está sendo feito com toda essa informação? Empresas inovadoras começaram a criar maneiras de padronizar esses dados e extrair análises valiosas deles. Isso por sua vez é o que ficou conhecido como Big Data Analytics.
A partir de ferramentas focadas nessa tarefa, é possível descobrir informações não tão evidentes (mas robustas) que podem ser aplicadas a diversas áreas. Exemplos são o acompanhamento do comportamento dos seus clientes, do desempenho de suas máquinas ou do sucesso das melhorias implementadas.
O processamento de dados é parte importante das Fábricas Inteligentes, pois é o primeiro passo para máquinas inteligentes, como veremos a seguir. Mas sua implementação depende antes de uma estrutura que gere uma quantidade massiva de dados.
Internet das Coisas (IoT)
O rápido processamento e geração de dados não gerou apenas a Big Data, como exigiu estruturas capazes de suportar essa quantidade.
Com isso, as máquinas passaram a ser desenvolvidas para processar e armazenar quantidades massivas de dados e fazer a comunicação com outros computadores.
Dessa forma, descobriu-se o potencial de “ensinar” as máquinas e fazer com que elas “conversem” entre si para transmitir dados e melhorar processos.
Esses são os princípios do Machine Learning. Ao alimentar seus computadores com diversos dados e definir um algoritmo para filtrá-los, sua máquina é capaz de identificar padrões e tomar decisões autônomas a partir disso.
Atualmente essa tecnologia continua sendo razoavelmente limitada, visto que as máquinas só conseguem trabalhar com reconhecimento de padrões, mas isso já pode ser utilizado como forma de melhorar a indústria.
É possível, por exemplo, identificar defeitos ou criar linhas personalizadas, reconhecendo um produto específico e encaminhando-o para determinada seção da linha de produção.
Veja também: Como a impressão 3D pode revolucionar a produção?
Como transformar minha fábrica em uma Fábrica Inteligente?
A Forbes publicou um guia com quatro níveis de Fábricas Inteligentes. A partir deles é possível identificar o que precisa ser feito para avançar para a próxima etapa, veja em qual a sua indústria se enquadra:
Nível 1: dados disponíveis
Este é o nível básico, aqui a sua indústria possui dados completos sobre a operação, mas eles estão espalhados. Seja em planilhas, no ERP ou em papel, qualquer informação precisa ser buscada em mais de um lugar.
Isso prejudica o tempo de resposta para eventuais problemas e atrasa sua operação. Ao identificar esse estágio, é crucial que o gestor faça o possível para seguir para o próximo nível.
Nível 2: dados acessíveis
Aqui, os dados são integrados dentro de uma única base de dados. É importante que, uma vez unificados, todos os dados produzidos devam ir para o mesmo local e sejam facilmente acessíveis pelos profissionais responsáveis.
Para essa fase é essencial que a empresa já tenha processos digitalizados, assim é possível agilizar o acesso. Outro fator é a disponibilização de painéis e relatórios com indicadores-chave para os gestores e colaboradores envolvidos.
Dessa forma, é possível identificar gargalos e deficiências da operação e resolvê-los antes que se tornem, de fato, um problema. Contudo, esta fase ainda requer esforço para realizar a análise a partir dos dados.
Nível 3: dados ativos
No nível 3, a fábrica deixa de agir de forma reativa para fazer análises e melhorias proativas. Neste nível, é necessário ir além da base de dados integradas e trazer dados dinâmicos.
Portanto, é aqui que a indústria começa a pensar em sistemas mais modernos, como sistemas de automação e Big Data Analytics.
Uma vez que todos os dados estejam organizados e acessíveis, é necessário escalar essa produção de informações para, só então, implementar Machine Learning.
Com essas mudanças, o sistema já é capaz de lhe mostrar o que precisa ser melhorado, mas não é capaz de fazer alterações sem intervenção humana.
Nível 4: dados orientados para ação
No último nível das Fábricas Inteligentes, sua base de dados já é grande o suficiente para que as máquinas sejam capazes de identificar problemas e resolvê-los de forma autônoma.
As máquinas também precisam ser “ensinadas” a fazer correções, por isso é requerida uma quantidade ainda maior de dados.
Se sua indústria chegou até aqui, então sua operação já é capaz de desempenhar de forma autônoma. A seus colaboradores cabe apenas monitorar a execução da inteligência artificial e fazer sua manutenção.
A tecnologia como principal meio de crescimento
Como vimos acima, as Fábricas Inteligentes não precisa ser completamente autônoma, pelo menos nos primeiros níveis. Contudo, para poder evoluir sua indústria e torná-la autônoma e eficiente, é necessária uma base de dados acessível e transparente.
Os recursos da Indústria 4.0 são essenciais aqui e mostram como a tecnologia deve ser uma aliada para o crescimento deste setor econômico. A implementação de sistemas e máquinas avançadas é parte do processo de evolução natural do mercado que já vem dando os primeiros passos.
Manter a concorrência, portanto, passa a ser medido pelas ferramentas disponíveis para produzir melhor e produzir mais rápido. Saber utilizá-las é, antes de tudo, uma vantagem, mas, principalmente, uma necessidade.
