Indústria 4.0: muito além da automação

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@correio braziliense

A Indústria 4.0 também chamada de Quarta Revolução Industrial, une um amplo sistema de tecnologias avançadas como Inteligência Artificial (IA), robótica, Internet das Coisas (IoT) e computação em nuvem que estão mudando as formas de produção e os modelos de negócios no Brasil e no mundo.

Sua implementação pode gerar uma economia de até R$ 73 bilhões ao ano. É o que diz a Agência Brasileira de Desenvolvimento Industrial (ABDI).

Esses ganhos são possíveis porque a Indústria 4.0 proporciona melhorias de produtividade e eficiência, ainda mais quando consideramos a aplicação da Inteligência Artificial combinada com Internet das Coisas.

O que é a Indústria 4.0?

O termo Indústria 4.0 tem origem na Revolução Industrial, que começou com a adoção das máquinas a vapor, gerando a Indústria 1.0. Depois disso, foi descoberta a eletricidade e inaugurou-se as linhas de produção (Indústria 2.0). Foi só na 3ª fase que a automação de processos (Indústria 3.0) ganhou destaque e, finalmente, a inteligência foi incorporada às máquinas (Indústria 4.0).

Também chamado de “Quarta Revolução”, o estágio atual se caracteriza pela conectividade e pelo processamento de dados. É muito importante compreender que a informação é a matéria-prima essencial desse novo modelo. Estamos inovando na forma como usamos os dados e não apenas com as ferramentas tecnológicas que incorporamos aos processos.

Assim, pode-se dizer que a I4.0 é a etapa mais recente da evolução da indústria, caracterizando-se pela adoção de tecnologias capazes de:

• Monitorar equipamentos, ferramentas e componentes por meio de AIoT e visão computacional;

• Levantar, tratar, processar e compartilhar dados em tempo real, gerando informações sobre processos, manutenções e gaps;

• Integrar unidades e organizações em cada cadeia produtiva, facilitando o alinhamento e a sinergia entre a indústria, os parceiros e os fornecedores.

Como resultado, os processos são otimizados. Eles se tornam mais transparentes e inteligentes, o que permite a identificação e eliminação de gaps, o aumento da produtividade e a redução de custos em busca de maior competitividade.

Qual é a relação da Indústria 4.0 com a AIoT?

Antes de tudo, precisamos entender a relação entre a Indústria 4.0 e a AIoT, que é a aplicação da Inteligência Artificial (IA) aliada à Internet das Coisas (IoT). Para facilitar, imagine uma planta industrial com seus equipamentos monitorados em tempo real por meio de sensores.

Cada componente tem seu desempenho e seus detalhes monitorados, gerando dados precisos e imediatos sobre o funcionamento. A partir desses números registrados e processados, é possível usar IA para compará-los com os registros históricos de cada equipamento.

Desse modo, a IA pode acionar ou enviar alertas de manutenção, quando for possível prever a iminência de uma quebra ou parada, mas esse é apenas um exemplo. O importante é entender que, de modo geral, essa combinação permite ir além da automação dos processos e da mecanização, pois agrega inteligência e autonomia às máquinas.

Quais tecnologias vêm apoiando a transformação na indústria?

Uma característica importante da Indústria 4.0 é que ela se caracteriza pela adoção de tecnologias capazes de executar tarefas com inteligência. Atualmente, é possível contar com robôs colaborativos que interagem conosco sem risco de um acidente. Algo impensável quando surgiram os primeiros recursos de automação na indústria.

Então, vejamos quais são as tecnologias que permitem a execução inteligente das tarefas assumidas pelos recursos empregados na i4.0.

Visão computacional

A visão computacional é baseada na captação de imagens por câmeras, vídeos ou fotos. Ela permite analisar um ambiente, um componente ou um equipamento, por exemplo, para captar informações de um modo similar ao que faz a visão humana.

Contudo, o campo de vantagens em comparação à acuidade humana é expressivo, pois esse recurso permite o uso de câmeras de calor. Além disso, a visão computacional pode alcançar imagens no nível microscópico, caso necessário.

Machine learning (aprendizado de máquina)

O aprendizado de máquina é uma forma avançada da Inteligência Artificial. No lugar de fornecer todos os dados para que um sistema execute tarefas com inteligência, como fazem os algoritmos, o machine learning é elaborado para aprender sozinho.

Ele pode ser treinado porque é capaz de interpretar padrões de dados e tomar decisões baseadas no que foi ensinado. Também pode aprender com grandes volumes de dados, processando informações e considerando uma grande quantidade de variáveis, ou pouco, dependendo do modelo e problema.

Deep learning (aprendizado profundo)

O aprendizado profundo recebe esse nome porque é construído a partir de várias camadas de dados.

O modelo é inspirado no funcionamento do cérebro, que gera conexões entre os neurônios, as chamadas sinapses, que armazenam dados sobre o que aprendemos. Isso permite que não seja necessário aprender a mesma coisa várias vezes durante a vida. No caso do deep learning, cada uma dessas camadas, das mais profundas até as mais recentes, guardam informações conclusivas que formam um grande arquivo de conhecimento.

Edge computing (computação de borda)

Como comentado ao abordar a tecnologia 5G, um dos grandes desafios no uso dessas tecnologias é a gestão de um grande volume de dados. Com o avanço da capacidade de processamento, o problema se concentrou na transmissão.

Imagine a complexidade desse fluxo em uma grande rede, levantando dados em tempo real de cada componente, de um sem-número de equipamentos. A computação de borda minimiza esse problema com o processamento executado na fonte. Por exemplo, o próprio sensor de IoT executa parte do processamento, permitindo o envio em tempo real dos dados que são necessários.

Conectividade

A computação de borda não resolve todos os problemas de conectividade. Em uma realidade em que é possível conectar várias unidades operacionais, inclusive de fornecedores e parceiros de uma mesma cadeia produtiva, o investimento na integração oferece benefícios significativos.

Eles são muito superiores, mas comparáveis, aos alcançados décadas atrás com integrações internas entre departamentos, possibilitadas pelos sistemas de gestão integrada e PCP. Nesse contexto, as soluções de conectividade que merecem destaque na i4.0 são a LoRa (long range) e a NBIoT (Narrowband IoT). Ambas funcionam com um tipo de modulação para transmissão de dados desenvolvido para baixa taxa de transferência, longas distâncias e baixo consumo de energia.

Qual é a relação entre a i4.0 e a manutenção preditiva?

Os vários tipos de manutenção são importantes para garantir o mínimo de paradas não programadas, permitindo a produtividade, a lucratividade e o cumprimento de prazos. A manutenção corretiva é fundamental para resolver imprevistos o mais rapidamente possível, minimizando os efeitos.

Em paralelo, a manutenção preventiva evita imprevistos ao assumir procedimentos de manutenção antes que os equipamentos apresentem problemas. Por isso, são fundamentais para estabelecer um cronograma de execuções a serem realizadas periodicamente, como a lubrificação.

Já a manutenção preditiva opera com base no monitoramento dos equipamentos e seus componentes. Por meio de sensores instalados nas máquinas, é possível avaliar a necessidade de troca em decorrência de variações de desempenho, temperatura de componentes e outros indicativos de mau funcionamento.

Com as tecnologias empregadas na i4.0 a previsibilidade assume um nível muito mais alto de excelência, confiança e precisão, garantindo que as intervenções ocorram de modo pontual e específico.

Até mesmo a circulação dos colaboradores responsáveis pela manutenção diminui, pois eles se dirigem aos equipamentos com um diagnóstico prévio efetuado, eliminando a necessidade de retornar para buscar ferramentas e peças necessárias. Isso constitui um indicativo do aumento da eficiência e diminuição de custos na Indústria 4.0.

Como a Indústria 4.0 garante o aumento da produtividade?

O aumento da produtividade é uma consequência natural da otimização dos processos, da automação e da inteligência aplicada a cada tarefa que precisa ser executada, como evidenciado no exemplo de diminuição de circulação de colaboradores, mencionada anteriormente.

Foco, customização e integração entre processos, unidades e as várias empresas integrantes da cadeia melhoram a sinergia e, como resultado, impactam a produtividade.

Combinada ao uso da AIoT, essa estrutura é monitorada em tempo real, o que possibilita identificar com precisão os gaps de produtividade. Assim, permite um foco definido no que pode trazer resultados superiores em um tempo mais curto, com planejamento de melhorias no curto, médio e longo prazos.

Quais são os desafios da indústria brasileira na adoção da i4.0?

Algumas empresas nacionais, em especial as de menor porte, ainda operam com baixo grau de automação, o que representa um desafio a ser enfrentado, principalmente em razão da necessidade de integração e conectividade entre as empresas da cadeia produtiva.

Por meio da instalação de sensores nas máquinas e ferramentas, a Manufatura 4.0 permite o monitoramento dos processos e do desempenho em toda a cadeia. Dessa forma, potencializa os resultados ao alinhar cronogramas, garantir agilidade, controlar a qualidade e oferecer informações seguras e precisas, o que minimiza os custos.

Com um parque fabril com idade média de 20 anos, a indústria nacional precisa adequar o chão de fábrica à nova realidade. Isso implica em máquinas e ferramentas equipadas com sensores, para monitoramento em tempo real, mas depende de uma estratégia muito bem definida de médio e longo prazo, conforme a realidade de cada empresa.

Como a Bosch se relaciona com a Indústria 4]

Crédito: Correio Braziliense – @ disponível na internet 05/11/2022

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