A introdução de modelos de manufatura enxuta, Six Sigma, Heijunka e iniciativas de transformação digital têm uma coisa em comum: reduzir os custos operacionais para maximizar a produtividade. Para implementar com sucesso esses modelos de redução de custos, é necessário o uso de soluções tecnológicas transformadoras. A inteligência artificial (IA) e seu subconjunto, as redes neurais (NN), capacitam o setor industrial com as ferramentas para aumentar a eficiência operacional, o que leva a uma considerável economia de custos.
Na manufatura, a necessidade de fornecer produtos personalizados e de alta qualidade a clientes individuais está mudando o cenário da produção. Por exemplo, nas linhas de produção de tamanho de lote 1, o fabricante deve considerar complexidades como mudanças de ferramentas, sequências de estações de trabalho e seus efeitos em todo o processo. Portanto, os modelos de simulação convencionais que avaliam planos de capacidade, uso de recursos ou preveem cronogramas de manutenção provavelmente terão dificuldades para avaliar as operações de tamanho de lote 1.
Portanto, embora o modelo convencional possa desenvolver com sucesso estratégias precisas de manutenção preditiva para ciclos de produção em massa, é necessária uma abordagem diferente para produções personalizadas. A abordagem envolve o desenvolvimento de regras ou lógicas complexas para simular as ações dinâmicas de estações de trabalho, equipamentos e sistemas de tamanho de lote 1. A não integração dessas complexidades resultará em estratégias de manutenção preditiva ineficazes, tempo de inatividade e aumento dos custos operacionais.
Simplificando o desenvolvimento de lógicas complexas em modelos de simulação
As redes neurais oferecem aos fabricantes uma abordagem simplificada para a criação de lógicas de regras complexas em modelos de simulação e gêmeos digitais. O algoritmo de NN é capaz de capturar as variáveis dinâmicas que definem os requisitos complexos de produção sem que o projetista tenha que criar regras para cada variável.
As redes neurais automatizam o processo de criação de lógica e sua precisão depende do treinamento e do retreinamento a que ela é submetida para tomar decisões melhores. Automatizar o desenvolvimento de lógicas complexas economiza tempo e melhora a tomada de decisões, o que leva a uma economia de custos quantificável. Voltando ao exemplo anterior, a integração da NN em modelos de simulação de linhas de produção de tamanho de lote 1 melhora seus recursos de avaliação. Por exemplo, ao desenvolver um plano de programação em tempo real para ciclos de produção de personalização, a NN ajuda a prever mudanças de ferramentas, rotações de estações de trabalho e o processo de montagem para garantir a produção de itens personalizados de alta qualidade. O processo de produção otimizado elimina os gargalos operacionais e reduz os custos.
Automatização dos processos de tomada de decisão
A implementação de processos de otimização orientados por dados é fundamental para que você obtenha os benefícios do setor 4.0. A transformação digital dos processos de fabricação tradicionais já resolve os desafios com a captura e a agregação de dados por meio do uso de APIs. O uso de modelos de simulação, do gêmeo digital e de outras ferramentas de análise de dados resolve os desafios de obter insights dos dados capturados. Tudo o que resta para explorar e otimizar é a simplificação do processo de análise de dados por meio da automação.
As redes neurais oferecem ao setor industrial uma solução robusta para automatizar a tomada de decisões na fonte. Por exemplo, a integração de algoritmos de NN em um aplicativo analítico permite que ele analise as complexidades operacionais e forneça resultados de avaliação sem intervenção humana. Se o setor 4.0, a automação inteligente e a redução da intervenção humana, deve ser alcançado, então a integração contínua da NN fornece um caminho para alcançar a automação inteligente.
A automação bem-sucedida das tarefas de análise de dados proporciona dois benefícios cruciais para as empresas industriais. Em primeiro lugar, reduz o ônus financeiro associado à contratação de várias tarefas técnicas para lidar com o gerenciamento de dados e, em segundo lugar, democratiza a análise de dados e seus insights para a equipe técnica e não técnica. Um exemplo é a utilização do software Simio para analisar dados de atividades operacionais complexas. Com o Simio, quem não é desenvolvedor pode criar redes neurais para substituir regras ou lógicas complexas sem a necessidade de ter conhecimento ou experiência em programação.
As plataformas de IA de código aberto, como o ONNX e seu formato de arquivo, capacitam as empresas industriais com as ferramentas para aproveitar os algoritmos de NN existentes para automatizar fluxos de trabalho específicos. Os recursos de automação inteligente da NN e a disponibilidade de recursos de código aberto reduzem o tempo gasto em tarefas repetitivas e melhoram a eficiência operacional, o que leva à redução do custo operacional.
Aprimoramento dos sistemas inteligentes
A quarta revolução industrial tem tudo a ver com o desenvolvimento de espaços ciberfísicos altamente funcionais que limitam a intervenção humana. Apesar dos marcos admiráveis registrados com a implementação de soluções transformadoras, em muitos casos, as decisões finais estão sendo tomadas por pessoas. Por exemplo, um gêmeo digital, que é um espelho digital de sistemas físicos, ainda envia notificações para o usuário, solicitando que os usuários finais tomem medidas. Mas, no verdadeiro sentido da automação, a automação total significa que o sistema inteligente ou o gêmeo digital deve ser capaz de tomar decisões cruciais sem informar seu manipulador.
É importante observar que o buffer que um processo de notificação implementa é feito para garantir a segurança e a responsabilidade no chão de fábrica. O receio de que um sistema interprete erroneamente os dados do chão de fábrica significa que deve haver um supervisor para assumir a responsabilidade por suas ações. A capacidade de treinar consistentemente as redes neurais para melhorar os níveis de precisão da avaliação situacional pode ser o elo final para aliviar esses temores e alcançar a automação total.
As redes neurais são treinadas usando dados históricos e em tempo real, melhorando assim a capacidade do sistema de fazer deduções precisas em tempo real. Portanto, os sistemas inteligentes se beneficiarão de um processo analítico iterativo e poderão ser confiáveis para passar do fornecimento de notificações à tomada de medidas.