Requisitos da Fábrica Inteligente: Guia Completo
Amber Biela-Weyenberg | Estrategista de Conteúdo | 16 de outubro de 2023
As fábricas inteligentes usam uma rede de máquinas, dispositivos e tecnologias avançadas para automatizar processos de manufatura e impulsionar decisões mais inteligentes.
A grande maioria dos entrevistados de uma pesquisa de 2023 da Rockwell Automation com 1.350 fabricantes em 13 países disse que usa ou planeja usar tecnologias de manufatura inteligente, que incluem Internet das Coisas Industrial (IIoT), análise de dados baseada em IA, gêmeos digitais e segurança avançada da informações, nos próximos um a dois anos. Entre seus objetivos: melhorar a qualidade dos produtos, reduzir custos, aumentar a lucratividade e construir uma força de trabalho mais hábil.
Mas duas vezes mais fabricantes do que na pesquisa de 2022 disseram estar preocupados com estarem ficando para trás dos concorrentes quando se trata de adotar as tecnologias mais recentes. Um terço dos fabricantes entrevistados disse que a ampla gama de sistemas e plataformas disponível leva à “paralisia tecnológica”. Veja a seguir um guia para ajudar os fabricantes a evitar essa paralisia ao construir suas fábricas inteligentes.
Principais conclusões
- Mudar para uma fábrica inteligente geralmente é mais fácil quando os fabricantes têm a confiança dos funcionários em todos os níveis no início do processo.
- Criar uma fábrica inteligente exige que os fabricantes invistam em tecnologias como Internet das Coisas Industrial, análise avançada e inteligência artificial.
- À medida que as fábricas inteligentes digitalizam os processos de produção, os funcionários geralmente precisam passar por uma requalificação. Os fabricantes podem até precisar contratar pessoas para funções altamente qualificadas, como engenheiros de robótica e gêmeos digitais.
Explicação dos Requisitos da Fábrica Inteligente
As fábricas inteligentes envolvem muitas tecnologias que devem se integrar umas às outras, por isso o planejamento é essencial. Os fabricantes devem avaliar quais tecnologias usarão e desenvolver indicadores-chave de desempenho (KPIs) para medir o impacto. Por exemplo, para avaliar a eficácia de equipar uma máquina com sensores que indiquem a necessidade de manutenção, os fabricantes podem medir a eficácia geral do equipamento (OEE). Esse KPI considera o tempo que uma máquina está disponível para produção, a velocidade de seu trabalho e a qualidade da produção. Acompanhar a eficácia geral da mão de obra (OLE), ou a utilização, o desempenho e a qualidade geral da força de trabalho de um fabricante, pode ajudar a quantificar o valor da adição de robôs a uma linha de produção.
Enquanto isso, os fabricantes precisarão treinar funcionários ou contratar novas pessoas. Por exemplo, fábricas inteligentes geram grandes quantidades de dados, coletados de sensores em inúmeras máquinas e dispositivos. Os funcionários devem entender como configurar e manter esses sensores, incluindo o software que os controla, e usar as informações geradas para melhorar a OEE, a OLE, a utilização da capacidade, a relação custo-benefício e outros fatores.
9 Requisitos da Fábrica Inteligente
1. Adesão das partes interessadas em todos os níveis
Os executivos de manufatura precisam da adesão dos gerentes de fábrica e profissionais de TI antes de construir uma fábrica inteligente ou introduzir tecnologias e processos “inteligentes” em uma fábrica atual. Obter feedback dos funcionários no chão de fábrica também é aconselhável. Por exemplo, um operador de máquina pode sugerir quais métricas acompanhar em uma linha de produção ou como reconfigurar a linha para aumentar o resultado do desempenho. Os fabricantes precisam da cooperação de todos os funcionários ao testar novas tecnologias e equipamentos antes de usá-los nas operações diárias. Em cada etapa da iniciativa de fábrica inteligente, os fabricantes devem reunir o apoio das partes interessadas o mais cedo possível para facilitar a transição.
2. Plano de implementação com KPIs
Ao fazer a transição de uma fábrica convencional para uma fábrica inteligente, uma abordagem em fases torna o processo mais gerenciável e evita o tempo de inatividade. Os fabricantes podem priorizar áreas com maior retorno sobre o investimento, como uma linha de produção de alto valor. Eles devem definir pelo menos um KPI para cada estágio da modernização para acompanhar o progresso. Por exemplo, uma fase da implementação de fábrica inteligente envolve a instalação de máquinas conectadas à Internet habilitadas para sensores e a incorporação de robôs nos processos de produção. Nesse estágio, os fabricantes podem medir o rendimento para acompanhar o progresso no sentido de aumentar a produção. Em um estágio posterior, medir o tempo de inatividade da máquina pode avaliar a precisão das previsões baseadas em IA sobre a necessidade de manutenção da máquina e a eficiência da equipe de produção na resposta.
3. Sensores e outras tecnologias da Internet das Coisas Industrial
Uma das primeiras etapas de implementação envolve a equipe de TI, que deve configurar e proteger as redes que transportam dados entre máquinas, objetos e software. Os sistemas 5G estão se tornando a rede de escolha para muitas fábricas inteligentes, dada sua maior capacidade e baixa latência. Máquinas, robôs e outras “coisas” conectadas à rede equipadas com sensores compartilham dados com tomadores de decisão do chão de fábrica ou informam processos automatizados. Por exemplo, um engenheiro de software poderia programar uma máquina da fábrica para desligar automaticamente se os sensores registrarem uma certa temperatura, para evitar danos e ferimentos aos funcionários. Os gerentes também podem usar dados gerados por máquinas de fábrica para acompanhar a OEE e identificar melhorias em máquinas e processos relacionados. Além disso, eles poderiam usar dados da IIoT para medir o uso de energia e as emissões de carbono resultantes em todo o chão de fábrica, para atender às metas de sustentabilidade e cumprir as regulamentações de relatórios emergentes.
4. Gerenciamento de big data
As fábricas inteligentes coletam grandes quantidades de dados, ou big data, durante cada estágio de produção de máquinas, dispositivos, robôs e aplicações que gerenciam manufatura, gerenciamento de projetos e outros processos de back-office. Todos esses dados precisam ser armazenados, processados e gerenciados em um data warehouse e, em seguida, alimentados em sistemas de análise para que estejam prontamente disponíveis para executivos, gerentes e supervisores de manufatura.
5. Análise avançada, com tecnologia de IA e ML
A inteligência artificial e seu subconjunto, o machine learning (ML), correlacionam, interpretam e aprendem constantemente com os fluxos constantes de dados que ingerem para ajudar as empresas a tomar melhores decisões. Em um contexto de manufatura, essas tecnologias são incorporadas ao software de negócios usado para informar o desenvolvimento de produtos, prever a demanda, prever falhas de equipamentos da fábrica, identificar o potencial de defeitos de produtos, reduzir o desperdício, otimizar rotas de transporte e muito mais. Os robôs e as máquinas de uma fábrica inteligente, por exemplo, podem escalonar automaticamente a produção de um item específico se uma análise baseada em IA ou ML prever um aumento na demanda do consumidor. O sistema inteligente analisa os dados a partir do resultado e aprende com eles para tomar melhores decisões no futuro.
6. Sistemas empresariais e de fábrica conectados
As empresas que combinam dados de máquinas de chão de fábrica com dados de manufatura, cadeia de suprimentos, finanças, vendas, RH e outras aplicações empresariais em um sistema de planejamento de recursos empresariais (ERP) são mais capazes de resolver problemas do que aquelas que não o fazem. Suponha que uma remessa de peças de um fornecedor esteja atrasada. Os sistemas interconectados de uma fábrica inteligente podem reunir dados sobre gerenciamento da cadeia de suprimentos, estoques e pedidos de clientes para revelar se o atraso afetará a capacidade do fabricante de atender aos pedidos no prazo e a necessidade de adquirir as peças com outro fornecedor ou local.
7. Segurança cibernética
Como as fábricas inteligentes conectam uma infinidade de equipamentos, dispositivos e aplicações, às vezes em uma única rede, as vulnerabilidades em qualquer sistema único podem expor o fabricante a uma violação de segurança debilitante. Os tipos de ataques incluem malware (ransomware é uma ameaça específica), roubo de informações de identificação pessoal e propriedade intelectual valiosa e negação de serviço. Patches de sistemas vigorosos, senhas complexas e treinamento de usuários em como evitar phishing e outras técnicas de engenharia social são essenciais, complementados pelos sistemas de segurança mais recentes. É uma das razões pelas quais os fabricantes estão recorrendo à computação em nuvem para as aplicações de back-office, gerenciadas por fornecedores que aplicam os patches, as ferramentas e as técnicas de segurança mais recentes incorporados em todas as camadas da pilha, incluindo software de negócios, servidores e outros hardwares.
8. Profissionais com as habilidades certas
Uma busca rápida de vagas em aberto de fábrica inteligente anunciadas no LinkedIn revela os seguintes títulos: diretor de sistemas de manufatura inteligente, gerente sênior de insights e análises estratégicas, coordenador de equipe de robôs, líder de transformação digital e especialista em veículos autônomos. Embora os fabricantes ainda precisem de muitos soldadores, maquinistas, gerentes de fábrica e funcionários da linha de produção, a profissão está claramente se tornando mais técnica, exigindo que os empregadores capacitem seu pessoal e contratem novos talentos. Por exemplo, pode ser relativamente fácil capacitar um gerente de fábrica a se tornar um gerente de fábrica inteligente, mas uma função como a de engenheiro de gêmeos digitais requer habilidades mais especializadas que a maioria dos empregadores terá que encontrar em outro lugar.
9. Supervisão rigorosa
Embora a automação seja um grande benefício das fábricas inteligentes (mais produtividade e segurança e menos custos e erro humano), gerentes e supervisores altamente qualificados ainda são cruciais. Por exemplo, os robôs executam muitas tarefas de fábrica inteligente, mas os profissionais de robótica precisam programá-los e mantê-los. Os algoritmos de machine learning podem analisar uma enorme quantidade de dados de produtos para avaliar a demanda do consumidor, descobrir falhas e informar maneiras de melhorar os projetos de produtos, mas esse é apenas um conjunto de entradas que os gerentes de design de produtos apaixonados consideram.
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O Oracle Smart Manufacturing é um portfólio de aplicações baseadas na nuvem, muitas delas imbuídos de IA, para gerenciar a Internet das Coisas, a manutenção de equipamentos, o controle de qualidade, o planejamento da cadeia de suprimentos e a análise de negócios. Entre seus muitos benefícios, o portfólio integrado ajuda os fabricantes a monitorar o desempenho da produção, ajustar os cronogramas de produção, melhorar a qualidade do produto e evitar tempos de inatividade custosos.
Perguntas Frequentes sobre os Requisitos da Fábrica Inteligente
O que torna uma fábrica uma fábrica inteligente?
Diferentes de uma fábrica convencional, as fábricas inteligentes conectam máquinas, dispositivos e aplicações – em muitos casos, utilizando IA e machine learning – para coletar e analisar dados, automatizar processos e melhorar a tomada de decisões.
Quais tecnologias uma fábrica inteligente utiliza?
As fábricas inteligentes geralmente incluem uma combinação das seguintes tecnologias: a Internet das coisas Industrial (IIoT), análise avançada de dados, IA e machine learning, gêmeos digitais, robôs/cobots (colegas de trabalho robóticos), impressoras 3D, rede sem fio 4G/5G, aplicações baseadas na nuvem, dispositivos de computação de borda e segurança de informações avançada.
Como as fábricas inteligentes mudam os empregos?
Embora as fábricas inteligentes ainda empreguem muitos trabalhadores de linha de produção e supervisão, a automação está substituindo alguns empregos e exigindo mais habilidades técnicas de outros. Especialistas em robótica, gerenciamento de dados, ciência de dados, engenharia de software, IA/ML, gerenciamento de projetos e administração de rede/sistema estão em alta demanda, com ênfase em pensamento crítico e resolução de problemas.