A realização dos sonhos de um chão de fábrica totalmente automatizado começa com a utilização dos dados estruturados e não estruturados capturados dos processos de fabricação. Uma vez capturados, as fontes produtoras de dados e os ativos no chão de fábrica devem ser capazes de fazer análises descentralizadas para tomar decisões precisas e independentes. Para isso, você precisa de inteligência artificial.
A aplicação da IA para otimizar ou automatizar o processo de manufatura é um dos tópicos mais importantes do momento. No entanto, a taxa de implementação no setor ainda é abismal. Um estudo da PWC destaca o fato de que apenas 9% dos proprietários de instalações utilizam a IA e a taxa de adoção precisa aumentar exponencialmente para atingir as metas do Setor 4.0.
O que impulsiona a necessidade de adotar a IA?
Termos genéricos, como “utilizar IA para analisar dados do chão de fábrica”, não captam o motivo pelo qual a manufatura precisa aumentar sua taxa de adoção de IA. Os detalhes sobre os fatores determinantes incluem o seguinte:
- Prazos de produção mais curtos – A necessidade de levar os produtos ao mercado mais rapidamente proporciona aos fabricantes uma vantagem competitiva. As soluções de fabricação, como a prototipagem rápida, ajudam a reduzir os prazos de entrega. Equipamentos e processos que utilizam IA também podem reduzir os prazos de produção.
- Implementação de inspeções e conformidade – O rendimento da qualidade é importante para obter lucratividade e é necessária uma inspeção completa para garantir o controle de qualidade. Acelerar o tempo de inspeção significa chegar rapidamente ao marcador sem reduzir a qualidade.
- Planejamento de capacidade e demandas da cadeia de suprimentos – Atender às demandas flutuantes dos clientes exige a capacidade de desenvolver planos de capacidade otimizados e gerenciar cadeias de suprimentos em tempo real.
- Manutenção preditiva e monitoramento de condições – A redução do tempo de inatividade não planejado é fundamental para atingir as metas de produtividade, e a manutenção preditiva e o monitoramento de condições fornecem o suporte necessário. A IA aproveita os dados históricos para desenvolver estratégias de manutenção preditiva e implementar estratégias de monitoramento de condições.
Casos de uso importantes para IA na manufatura
A implantação da IA é essencial para que você atinja suas metas de adoção do Setor 4.0, e as empresas devem determinar como utilizar a IA para otimizar os processos de fabricação por conta própria. Para ajudar você a começar, aqui estão alguns casos de uso importantes para a IA.
1. Garantia de qualidade
O tempo de inspeção dentro do ciclo de produção é crucial para determinar quais produtos passam para o lote acabado e quais voltam para o polo para mais trabalho. Fazer as inspeções corretamente também é importante, e é por isso que os operadores humanos passam horas inspecionando produtos no chão de fábrica. Em geral, os processos de inspeção são tediosos e consistem em tarefas repetitivas. Obviamente, as repetições diárias criam caminhos para erros e isso afeta a qualidade da produção.
O equipamento de robôs de inspeção ou visão robótica fornece aos fabricantes um meio de acelerar os processos de inspeção e reduzir os erros causados por inspetores humanos. Esses robôs dependem de algoritmos de processamento de imagens para traduzir dados processados e descobrir defeitos. A classificação é então feita com precisão habilitada para IA, o que elimina erros.
2. Manutenção preditiva
Espera-se que a aplicação de estratégias de manutenção preditiva reduza o tempo de inatividade não planejado em 75%. No entanto, o objetivo da manutenção preditiva no contexto da fábrica inteligente é equipar os ativos do chão de fábrica com a capacidade de tomar decisões que otimizem a vida útil dos ativos. Entre os exemplos de tomada de decisões estão o desligamento automático do equipamento e o envio de notificações sobre peças sobressalentes e um cronograma para sua manutenção.
Equipar as máquinas com recursos de tomada de decisão é a base da IA. Assim, os aplicativos abrangentes de manutenção preditiva dependerão muito da integração bem-sucedida dos ativos do chão de fábrica com a IA.
3. Gerenciamento de edifícios e segurança física
A triagem do acesso a diferentes seções do chão de fábrica tornou-se um caminho integral para a definição de nichos de fabricação. Por exemplo, a Apple divide seus operadores de fabricação em categorias específicas para garantir que os segredos comerciais não vazem do chão de fábrica para os concorrentes. Confiar em guardiões humanos para gerenciar o acesso e a segurança é um processo falho.
A IA fornece às câmeras de segurança, aos scanners e a outras soluções de segurança a capacidade de tomar decisões em tempo real. Embora os cartões de acesso possam limitar a entrada de qualquer pessoa sem um cartão, as câmeras habilitadas para IA podem analisar padrões para reconhecer incidentes de segurança mais avançados. A análise em tempo real permite que você evite incidentes de segurança antes que eles se transformem em algo mais prejudicial para a organização.
4. Visão mecânica
Assim como a visão robótica, a visão mecânica refere-se a análises baseadas em imagens que capacitam as máquinas a tomar decisões precisas. Assim, com a visão mecânica, um robô de inspeção automatiza o processo de classificação, enquanto um veículo guiado automaticamente ou um robô móvel automatizado toma decisões relacionadas à navegação em tempo real.
Os AGVs ou AMRs inteligentes examinam seus ambientes em tempo real para navegar pelo layout do chão de fábrica e contornar obstáculos. Os dados coletados pelas câmeras de processamento de imagens acopladas ao AGV são constantemente analisados à medida que o AGV percorre seu caminho. O aprendizado de máquina e a IA entram em ação quando o robô automatizado toma decisões precisas ao navegar pelo chão de fábrica.
5. Planejamento, programação e gerenciamento de riscos
Os fabricantes podem aproveitar as soluções habilitadas para IA para aprimorar as estratégias de gerenciamento de riscos no chão de fábrica. A programação baseada em risco é um exemplo de como a IA pode ser aproveitada para reduzir os excessos de custos de produção, planejar o tempo de inatividade não planejado da máquina e os desafios com a equipe.
A programação baseada em riscos aproveita os dados em tempo real para acessar as situações atuais de fabricação e fornecer resultados otimizados para gerenciar situações específicas. No caso de uma estação de trabalho com defeito, a solução de programação considera a estação de trabalho com defeito como uma restrição e produz uma programação em tempo real que garante que a produção continue a cumprir prazos específicos.
6. Limitação de incidentes de segurança cibernética
A adoção do Industry 4.0 significa que o setor de manufatura aumentou sua presença cibernética para incluir a aplicação de soluções baseadas em computação de ponta e em nuvem para atingir suas metas. O aumento da participação on-line exige um foco especial na manutenção de uma infraestrutura de TI segura, pois o setor de manufatura está se tornando rapidamente um alvo.
A atenuação dos riscos decorrentes da utilização da infraestrutura de TI requer soluções que possam analisar grandes conjuntos de dados para descobrir padrões erráticos que evidenciem incidentes de segurança cibernética. A aplicação de ferramentas de gerenciamento de informações e eventos de segurança (SEIM) fornece aos fabricantes centros operacionais para lidar com ataques cibernéticos. As ferramentas SEIM aproveitam a IA para analisar os grandes conjuntos de dados da IoT, da nuvem, do gêmeo digital e de outras infraestruturas de TI implantadas para dar suporte a iniciativas industriais em tempo real. A análise habilitada por IA permite que as soluções SEIM tomem medidas para reduzir os riscos de segurança cibernética.
Conclusão
A fábrica interconectada e inteligente dependerá da inteligência artificial para apoiar o esforço humano no chão de fábrica. Espera-se que as empresas de manufatura que pretendem tirar proveito da IA destaquem os pontos problemáticos que a IA pode resolver. Destacar esses desafios é o primeiro passo para criar um roteiro para melhorar a produtividade e gerenciar riscos com a inteligência artificial.