Aumento de produtividade com uso de dados confiáveis na indústria

No contexto de transformação tecnológica da indústria brasileira já não é mais preciso anotar em papel o tempo que uma máquina ficou parada. Ou a quantidade de peças com defeitos que uma mesma máquina produziu durante um mês. A maioria das empresas do setor industrial já têm essas informações em grande quantidade no formato digital. Boa parte das indústrias também já definiu quais são os seus principais indicadores, os KPIs (Key Performance Indicator) de produtividade, qualidade e custos de produção.  

Mas o mau uso destes dados, que nem sempre são confiáveis pela forma como foram coletados no chão de fábrica ou na visualização imprecisa e vagarosa destas informações, pode complicar, ao final de um longo processo, a implantação da indústria 4.0. 

Os dados do setor industrial mostram o quanto é relevante dominar o processo de produção com soluções tecnológicas. Saiba mais sobre como o big data influi na produtividade da sua indústria nesse artigo em parceria com a Fundação CERTI.

Apresentamos aqui três etapas para aumentar a produtividade com o uso de Big Data na Indústria 4.0:

Fase 1 – Arquitetura da informação 

Para conseguir uma aplicação inicial e melhorar a produção, a primeira ação é definir quais são os dados mais relevantes e quais são os objetivos da empresa com o uso destas informações. 

Com a definição dos dados que devem ser coletados neste planejamento, é necessário decidir a forma e o meio como eles devem ser apurados, desde a linha de produção até o sensor instalado e as máquinas, para assim chegarem em uma base de dados bem estruturada.  

Por isso, nesta fase é criada a arquitetura da informação, a organização das partes de um mesmo sistema para que ele seja compreensível. Essa ação irá evitar uma “colcha de retalhos” e criar um padrão de dados, com uma linguagem única para integrar as informações e as suas trocas entre todos os setores da indústria.

Fase 2 -  Visualização de disseminação dos dados 

Um dos desafios é fazer com que a informação chegue às pessoas certas e no momento correto para a tomada de decisão mais assertiva.  As empresas costumam utilizar alguns modelos mais tradicionais como telões ou dashboards para a disposição desses dados, que podem estar associados a alarmes ou avisos de alertas para a equipe. 

Nesta fase é importante disseminar os dados a quem vai agir dentro da empresa e parar a produção quando um defeito crítico for identificado antes de causar prejuízos com o retrabalho ou de uso de matéria prima. Ou determinar uma revisão em todo o processo produtivo, após uma análise do conjunto de dados em um período mais longo e alinhado com os KPIs da indústria. 

Fase 3 – Utilização dos dados para geração de cenários e tomada de decisão

Nesta última fase, após uma extração correta dos dados que foram visualizados de forma clara e disseminados nas duas fases anteriores, é possível fazer simulações estratégicas antes da intervenção na produção. 

A utilização de dados reais em simulações permite a implantação do conceito de digital twin na indústria. Essas simulações podem fornecer os melhores parâmetros e condições para uma produção confiável e eficiente. 

As simulações podem fazer uso de tecnologias como data analytics, business intelligence ou mesmo inteligência artificial para analisar dados históricos, evidenciando tendências, padrões ou correlação entre os dados. O principal objetivo com o uso destas inovações é direcionar o capital humano para situações mais estratégicas e colocar a máquina em ações operacionais. 

Por isso, depois destas simulações os dados poderão ser utilizados para tomadas de decisões mais assertivas e com baixo risco, evitando desperdícios de energia ou necessidade de um novo processo de produção.