4 Pilares Tecnológicos para Alcançar a Otimização de Processos na Manufatura

1) Aproveite os Dados em Tempo Real por Meio da Adoção de Tecnologias da Indústria 4.0

A implementação da automação e o uso de dados na manufatura são o que chamamos de “Indústria 4.0”, com casos de uso como manutenção preditiva e qualidade preditiva. A Indústria 4.0 inclui as seguintes tecnologias essenciais para a otimização de processos:

• Conectividade e captura de dados em tempo real – Utilize a conectividade de IoT industrial para conectar de forma segura aos ativos da linha de produção e capturar dados em um repositório central de séries temporais, seja local ou na nuvem.

• Aprendizado de máquina baseado em processos – Utilize a inteligência artificial baseada em processos para obter visibilidade detalhada e holística do processo de fabricação, descobrir e destacar problemas que precisam de atenção. Ao usar algoritmos de aprendizado de máquina para processar e analisar dados em tempo real, não apenas as ineficiências do processo podem ser identificadas, mas também previstas e até evitadas.

• Visualização de Digital Twin – Um gêmeo digital é uma representação virtual que corresponde aos atributos e métricas operacionais de uma linha de produção “física” por meio dos dados capturados da linha de produção. Um gêmeo digital da linha de produção permite identificar rapidamente anomalias de desempenho e suas causas, fornecendo insights acionáveis e apresentando-os no contexto da linha de produção. Com essa capacidade, não há necessidade de cientistas de dados – o sistema é fácil de usar e acessível para equipes de produção.

2) Descubra as Causas Principais das Ineficiências no Processo

Conforme mencionado anteriormente, ao implementar a inteligência artificial baseada em processos, os engenheiros de processo podem identificar ineficiências, como a formação de produtos colaterais indesejados, instabilidades no processo, impurezas e muito mais. Isso pode ser feito por meio da Análise Automatizada da Causa Raiz.

Antes de entender como isso ajudará você a alcançar a otimização do processo, vamos analisar a diferença entre a análise tradicional de causa raiz e a análise automatizada de causa raiz.

Em primeiro lugar, a análise tradicional de causa raiz leva tempo – frequentemente medido em dias – e requer recursos especializados de várias equipes. Com enormes quantidades de dados capturados de milhares de tags a cada minuto, é quase impossível encontrar correlações entre as variáveis operacionais que levam a uma ineficiência no processo. Quanto mais tempo a análise leva, mais tempo a ineficiência no processo ocorre na linha de produção.

Por esse motivo, as equipes de produção precisam de uma maneira mais rápida e precisa de encontrar eventos precoces que levam a falhas na produção.

A análise automatizada de causa raiz enriquece dados históricos e em tempo real do ativo e aplica algoritmos de aprendizado de máquina para rastrear automaticamente a cadeia causal de eventos que levam a falhas na produção.

Ao fazer isso, as equipes de investigação obtêm insights rápidos e precisos sobre os primeiros sintomas de ineficiências no processo, tornando mais fácil identificar e mitigar as causas raízes.

3) Preveja Quando Paradas no Processo Irão Ocorrer

Ter a capacidade de identificar por que ocorrem ineficiências no processo em sua linha de produção é inestimável. Mas, se dermos mais um passo adiante, também podemos antecipar exatamente quando elas ocorrerão.

Ao aplicar análises preditivas industriais, você tem a capacidade de traduzir dados em insights preditivos.

Algoritmos de aprendizado de máquina podem então ser implementados para identificar eventos relevantes e prever seus resultados.

Por exemplo, prever quando produtos colaterais indesejados se formarão ou quando ocorrerá uma instabilidade específica no processo. Ao fazer isso, as equipes de processo conseguem aumentar o rendimento e evitar falhas iminentes de qualidade.

4) Determine os Melhores Valores de Processo para Evitar Ineficiências 

Depois de entender por que ocorrem ineficiências no processo e poder prever antes que aconteçam, é fundamental entender como otimizar o processo de manufatura com esses insights em mãos.

A simulação preditiva determina como determinadas ineficiências podem ser evitadas simulando como os processos se comportarão em diferentes cenários e como evitar a ineficiência prevista no processo.

Ao usar a simulação preditiva, as equipes de processo podem:

– Fechar o ciclo e agir nas recomendações analíticas.

– Ajustar apenas as configurações de produção que eliminarão as ineficiências no processo.

– Reduzir os riscos de ajustar erroneamente as configurações de produção.

Em resumo, a maturidade da inteligência artificial industrial e, especificamente, da aprendizagem de máquina, introduziu uma oportunidade de aproveitar os dados da linha de produção para revelar insights acionáveis e impulsionar a melhoria contínua nos processos de manufatura. A visualização com o uso de gêmeos digitais torna agora possível para as equipes de engenharia de processos usar esses insights de forma independente dos cientistas de dados e agir de maneira oportuna.

Conteúdo replicado do site Techplus.