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.
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:
A implementação da IA é essencial para atingir suas metas de adoção do Industry 4.0 e as empresas devem determinar como utilizar a IA para otimizar os processos de fabricação por conta própria. Para ajudá-lo a começar, aqui estão alguns casos de uso importantes para a IA.
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 os produtos no chão de fábrica. Em geral, os processos de inspeção são tediosos e consistem em tarefas repetitivas. Naturalmente, as repetições diárias criam caminhos para erros e isso afeta a qualidade da produção.
Equipar 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.
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. Exemplos de tomada de decisões incluem o desligamento 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. Portanto, os aplicativos abrangentes de manutenção preditiva dependerão muito da integração bem-sucedida dos ativos do chão de fábrica com a IA.
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 produção 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 câmeras de segurança, scanners e outras soluções de segurança com 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, então, evitar incidentes de segurança antes que eles se transformem em algo mais prejudicial para a organização.
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 navega pelo 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.
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.
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.
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 os riscos com a inteligência artificial.