Durante os longos séculos de existência do homem, ele sempre produziu materiais e produtos para usos específicos. Porém, na virada do séculoXVII, algo interessante aconteceu. O homem construiu equipamentos industriais pela primeira vez, o que deu início à era da industrialização. Essa era veio com instalações maiores dedicadas a todos os aspectos do ciclo de vida da produção como a conhecemos hoje. Com essas grandes instalações, surgiu a necessidade de gerenciar centenas de trabalhadores, o transporte de materiais e os estágios de produção de um produto. E já no início do século XIX, a necessidade de metodologias de programação de produção era evidente.
Essa necessidade levou ao desenvolvimento de processos de gerenciamento científico por figuras lendárias, como Henry Gantt. Nos anos 1800, foram introduzidos gráficos e técnicas manuais de coleta de dados para gerenciar os desafios de programação da produção. Embora essas soluções funcionassem perfeitamente com os equipamentos e as instalações industriais daquela época, os avanços na tecnologia de produção as tornaram redundantes no início do século XX.
Avançando para os anos 80, a programação da produção foi definida como o processo de planejamento para garantir que as matérias-primas e a capacidade de produção de uma instalação fossem alocadas de forma ideal para atender à demanda. Com o passar do tempo, essa definição foi atualizada para levar em conta as complexas compensações entre prioridades concorrentes e as centenas de relações variadas que ocorrem no chão de fábrica.
Para lidar com essas complexas compensações e variáveis de produção, foram desenvolvidos sistemas avançados de planejamento e programação de produção. Esses sistemas ou soluções foram carinhosamente chamados de soluções APS e levavam em conta os materiais disponíveis para um ciclo de produção, a mão de obra disponível e a capacidade de produção. Os sistemas APS lidavam com sucesso com a programação de processos de produção complexos aplicando uma abordagem de programação baseada em restrições. Assim, essas ferramentas criaram programações para:
O sucesso dos sistemas de programação de produção também levou à criação de centenas de empresas que oferecem soluções e serviços de APS para facilitar atividades complexas de programação. Outras soluções derivadas, como aplicativos de gerenciamento de relacionamento com o cliente e soluções de planejamento de recursos empresariais, também foram desenvolvidas devido ao sucesso dos sistemas de programação da produção.
Como acontece com a maioria dos grandes avanços tecnológicos, as soluções tradicionais de programação de produtos começaram a enfrentar situações mais complexas do que podiam, devido às mudanças no cenário de fabricação. Essas mudanças são de natureza tecnológica e conceitual. Em termos de tecnologia, o advento da Internet das Coisas Industrial, dos equipamentos de manufatura inteligentes e da automação foram mudanças com as quais os softwares de programação tradicionais não conseguiram lidar. Já as mudanças conceituais incluem a necessidade de levar em conta todos os dados produzidos no chão de fábrica, fazer análises preditivas, gerenciar interrupções em tempo real e desafios de segurança cibernética, entre outros. Essas mudanças limitaram a eficiência do software de programação de produção de diversas maneiras, que serão exploradas mais detalhadamente.
As limitações das ferramentas de programação da produção se devem ao aumento da complexidade das instalações industriais e de manufatura atuais, bem como à demanda por mais insights por parte das empresas. Essas limitações incluem:
Os processos em constante mudança nas modernas instalações de manufatura e a introdução de novos equipamentos e processos no chão de fábrica devem ser integrados em um sistema de programação funcional. A capacidade das ferramentas tradicionais de programação de produção de se adaptarem a essas mudanças é limitada, o que significa que a programação produzida será distorcida.
Os efeitos do tempo de inatividade em instalações industriais e de manufatura foram destacados em centenas de relatórios. O tempo de inatividade pode ser causado por uma variedade de problemas, mas para o tópico de programação da produção, uma máquina parada no chão de fábrica é o cenário perfeito. As ferramentas de programação da produção terão dificuldade para prever esse evento ou mesmo levá-lo em conta para reprogramar eventos em tempo real.
Embora as ferramentas de programação da produção possam criar programações que levem em consideração equipamentos defeituosos, elas usam dados aproximados. Isso significa que a programação que elas produzem é estática por natureza e não leva em consideração dados em tempo real, como a localização da máquina, a produção em sua estação de trabalho etc.
Essa restrição é um desdobramento dos desafios que as ferramentas de programação de produção têm com a integração de ocorrências em tempo real. Para evitar a destruição, o integrador de sistemas deve criar vários algoritmos personalizados para diferentes cenários. Isso significa que a ferramenta de programação de produtos pega esses algoritmos e tenta aplicá-los a um novo problema em uma instalação. Para isso, é preciso fazer vários ajustes no ajuste inicial, o que anula a capacidade de criar reprogramações em tempo real. De acordo com a Oracle, esse desafio significa que as ferramentas tradicionais de programação de produtos terão dificuldades para encontrar boas soluções para os problemas de programação, mesmo quando eles existirem.
Com essas limitações, era necessário um novo processo para gerenciar com precisão as tarefas de programação da produção. Isso levou à mudança de paradigma das soluções tradicionais de programação de produção para a programação baseada em simulação. A programação baseada em simulação envolve a imitação da operação de um processo do mundo real ao longo do tempo usando um modelo digital. O processo envolve a criação de um modelo de simulação do processo físico e o preenchimento do modelo com os eventos e processos detalhados que ocorrem no mundo real. O modelo de simulação pode então ser executado para produzir uma programação de produção otimizada.
É importante observar que a programação baseada em simulação pode ser tratada de duas maneiras. Elas são por meio de uma simulação de eventos discretos e de um processo de simulação contínua. A simulação de eventos discretos modela a operação de uma instalação industrial ou de manufatura como uma sequência discreta de eventos que ocorrem com o tempo. Nesse modelo, os eventos ocorrem em um determinado instante no tempo e registram a mudança de estado na instalação.
Por outro lado, os modelos de simulação contínua rastreiam continuamente os eventos e as alterações que eles produzem na instalação. Tanto a simulação de eventos discretos quanto o modelo de simulação contínua levam a programação da produção a níveis que as ferramentas tradicionais de programação da produção não conseguem alcançar. Essa mudança de paradigma tornou a programação da produção em tempo real mais precisa e flexível o suficiente para lidar com as mudanças que ocorrem nas instalações modernas.
Como dito anteriormente, a introdução de ferramentas de programação de produção levou ao desenvolvimento de outras soluções tecnológicas complementares, o que também é o caso da programação baseada em simulação. Um desses conceitos são as soluções Digital Twin baseadas em simulação. O Digital Twin envolve o espelhamento de objetos físicos para criar um modelo virtual por meio de ferramentas de engenharia baseadas em simulação.
A capacidade de criar Gêmeos Digitais de cada instalação e processo industrial também leva a programação baseada em simulação a novos patamares. A criação de espelhos virtuais de sistemas ou instalações em tempo real e a simulação do processo complexo que ocorre nessas instalações criam uma programação muito mais precisa do que as ferramentas tradicionais de programação de produção.
No caso de lidar com o tempo de inatividade, os ambientes de gêmeos digitais baseados em simulação podem coletar dados de sensores do mundo real e usar esses dados para prever o comportamento de ativos - equipamentos de fabricação. Isso permite que o processo de programação leve em conta o equipamento defeituoso e reprograme rapidamente o processo de produção em torno do equipamento defeituoso. Além disso, as ferramentas de programação baseadas em simulação podem gerenciar cenários hipotéticos melhor do que a alternativa. Isso permite que as equipes de operações simulem possíveis desafios e criem programações otimizadas que levem em consideração essas restrições.
Um exemplo de como a programação baseada em simulação, juntamente com a tecnologia de gêmeos digitais, foi usada para desenvolver programações mais eficientes. É o caso da CKE Restaurants. Nesse caso, um gêmeo digital das instalações do restaurante possibilitou a criação de programações de implementação, fornecimento e entrega em suas instalações de cozinha. O resultado final foi um processo de produção e serviço mais eficiente, impulsionado pela programação baseada em simulação e pelas soluções Digital Twin.
As ferramentas tradicionais de programação de produção foram projetadas e desenvolvidas principalmente para uso em ambientes de manufatura e essa ainda continua sendo sua principal área de aplicação. Ao contrário da programação de produção, a programação baseada em simulação pode ser integrada a qualquer processo industrial para produzir programações precisas.
Mais uma vez, sua afinidade com a tecnologia Digital Twin torna isso possível. Isso ocorre porque, com a tecnologia de gêmeos digitais, todos os processos e ativos em um ambiente industrial podem ser modelados e trazidos para um ambiente digital. A integração do software baseado em simulação nesse ambiente digital pode, então, simular o processo industrial e criar programações para ele. A programação baseada em simulação pode ser usada no setor de saúde, em instalações farmacêuticas, estaleiros, portos e em todas as instalações em que um processo possa ser modelado e mapeado.
O surgimento de instalações e processos de manufatura do Setor 4.0, em que os dados são fundamentais, oferece outro caminho para que a programação baseada em simulação prospere. As fábricas inteligentes estão sendo operadas por máquinas e dispositivos com sensores, sistemas incorporados e soluções de sistema em módulos. Isso possibilita a avaliação de dados de cada ativo e processo em uma instalação.
O software de programação baseado em simulação pode aproveitar os dados coletados em instalações compatíveis com o Industry 4.0 para criar programações em tempo real. As simulações computacionais de programações também podem ser realizadas em tempo real com maior precisão devido à ampla disponibilidade de dados em instalações que integram o Industry 4.0.
A mudança de paradigma das soluções de programação de produção para a programação baseada em simulação ainda é uma jornada em andamento. Isso se deve às tecnologias emergentes que complementam e aprimoram o uso do software de programação baseado em simulação. Os exemplos incluem o surgimento da computação em nuvem e dos computadores de alto desempenho (HPCs). Essas tecnologias possibilitam a criação de modelos de sistemas muito complexos, como instalações ou processos com milhares de variáveis, ao mesmo tempo em que produzem programações precisas para eles.
A combinação desses processos tecnológicos aprimorará a programação e a reprogramação em tempo real como a conhecemos. Como o software de programação baseado em simulação aproveita a nuvem e os HPCs, simulações complexas podem ser feitas em microssegundos, fornecendo resultados precisos em tempo real que aumentam a produtividade nos setores. Assim, completa-se a mudança de paradigma do agendamento manual e baseado em restrições para uma era de agendamento responsivo em tempo real.