A introdução do Industry 4.0 em 2011 pode ser vista como uma medida necessária para despertar um setor em declínio. Na década anterior à sua introdução, a produtividade global da manufatura caiu para 1% e, para estimular o crescimento, um grupo de estudos alemão considerou modelos de negócios que aproveitavam os conjuntos de dados produzidos no chão de fábrica.
Esperava-se que esses conjuntos de dados fossem analisados para obter informações sobre o processo de fabricação em um nível nunca visto antes, mas, primeiro, era necessário implementar uma maneira de capturar dados estruturados e não estruturados.
Esta postagem discutirá:
- O processo de captura de Big Data no setor industrial
- A função da arquitetura unificada e da interconectividade do chão de fábrica na Indústria 4.0
- A aplicação de soluções tecnológicas de análise de dados para dar suporte aos modelos de negócios da Indústria 4.0
Definição de Big Data na manufatura
Big data refere-se à coleta de grandes conjuntos de dados e ao processo de análise dos dados capturados para revelar padrões, tendências ou para obter insights sobre um processo. O fabricante médio produz grandes conjuntos de dados em todos os estágios do ciclo de produção. Esses conjuntos de dados incluem dados da demanda do cliente, da cadeia de suprimentos, dos equipamentos de fabricação e dos operadores.
Os conjuntos de dados podem ser categorizados como dados estruturados ou não estruturados. Capturar e analisar dados estruturados geralmente é um processo simples, pois são dados definidos produzidos pelo equipamento. Os dados não estruturados são gerados a partir de processos e podem exigir tecnologias analíticas abrangentes para analisá-los.
A captura de dados do chão de fábrica também pode apresentar dificuldades, como os desafios de coletar dados de ativos legados que ainda desempenham funções importantes no chão de fábrica. Para capturar dados de ativos legados, os engenheiros gastam aproximadamente 70% do tempo criando meios para coletar os dados que os equipamentos antigos produzem. Observe que os equipamentos antigos dependem de sistemas de comunicação analógicos e não têm módulos de E/S digital ou capacidade de Wi-Fi para facilitar o processo de coleta e transferência de dados.
Os avanços tecnológicos criaram soluções para resolver os desafios da coleta de dados no setor de manufatura. Os exemplos incluem o uso de hardware de computação de ponta, como sensores para capturar dados de processos e conectar ativos legados a interfaces homem-máquina (HMIs) ou dispositivos inteligentes para coletar dados.
O Industry 4.0 pretende levar a automação para o chão de fábrica e, para que isso ocorra, os ativos dentro do chão de fábrica devem ser capazes de suportar trocas de dados máquina a máquina e máquina a nuvem. Aqui, é preciso fazer uma menção especial à introdução da arquitetura unificada pela fundação OPC. A OPC UA fornece padrões que permitem que os fabricantes unifiquem os ativos antigos e modernos em uma rede que abrange toda a instalação. A rede oferece suporte ao intercâmbio de dados que impulsiona a automação industrial.
Casos de uso de Big Data na manufatura
O Big Data apoia a aplicação de diversos modelos de negócios do Industry 4.0 no setor de manufatura. Os dados históricos de ciclos anteriores de demanda de clientes desempenham um papel importante na previsão de demanda, o mesmo acontecendo com o desenvolvimento de estratégias de manutenção preditiva. O Big Data e suas análises também apoiam a visão de máquina ao implementar o uso de robôs móveis autônomos em instalações industriais.
Outros casos de uso do Big Data no Setor 4.0 incluem a otimização do gerenciamento da cadeia de suprimentos por meio da previsão de cronogramas de entrega e do desenvolvimento de planos alternativos para lidar com uma cadeia de suprimentos interrompida. A análise de Big Data permite que os fabricantes detectem anomalias que possam afetar os ciclos de produção, além de otimizar a vida útil das ferramentas usadas no processo de fabricação.
Utilização da análise de Big Data para viabilizar as iniciativas do setor 4.0
Analisar os conjuntos de big data dos processos industriais para obter insights requer ferramentas tecnológicas específicas. Essas ferramentas permitem conectar os pontos e enxergar o futuro das operações das instalações de manufatura. Essas ferramentas incluem:
Software inteligente de simulação e programação baseada em riscos
A modelagem e a programação de simulação são uma poderosa tecnologia de transformação digital que pode ser usada para avaliar diversos cenários para obter insights. Por exemplo, uma empresa de manufatura que espera um aumento na demanda pode responder a perguntas como "como aumentar a capacidade de produção, decidir o número de recursos necessários e como esses recursos devem ser alocados?"
A programação baseada em riscos também permite que os fabricantes antecipem os riscos e automatizem a criação de programações otimizadas que considerem esses fatores de risco. A introdução da automação na programação significa que as programações otimizadas podem ser atualizadas em tempo real para garantir que uma instalação atenda aos seus requisitos de produção.
Software ou plataforma de gêmeos digitais
O gêmeo digital é uma representação virtual de itens ou processos físicos. O gêmeo digital interage com a entidade física por meio de sensores e dispositivos de IoT que rastreiam as operações das entidades, neste caso, a operação de uma instalação de manufatura. Assim, o gêmeo digital depende de conjuntos de dados do chão de fábrica para funcionar.
Com um gêmeo digital, os fabricantes podem implementar estratégias de monitoramento remoto e avaliar os recursos de uma instalação de manufatura em tempo real para resolver problemas operacionais complexos.
Software de previsão de demanda
A capacidade de prever futuros ciclos de demanda é a base para o planejamento preciso da produção. O software de previsão de demanda utiliza dados históricos e análise de tendências para determinar as flutuações na demanda dos clientes. Para garantir a precisão dos resultados da previsão, os conjuntos de dados históricos usados para a análise também devem ser precisos.
Software empresarial de manufatura ou plataforma de IIoT
Essas soluções tecnológicas são as ferramentas que os fabricantes utilizam para apoiar a interconectividade dos processos do chão de fábrica. As plataformas de IIoT capturam dados de manufatura e dão suporte à criação de aplicativos para analisar os dados capturados. Os aplicativos e recursos dessas plataformas empresariais permitem que os fabricantes capturem dados de gerenciamento de estoque, geração de ordens de serviço, cadeia de suprimentos e software de programação para otimizar todos os aspectos do processo de produção.
Conclusão
Não se pode questionar a importância do big data para alcançar a Indústria 4.0. A capacidade de capturar conjuntos de dados precisos do chão de fábrica garante que as soluções do setor 4.0 tenham o combustível necessário para funcionar. Independentemente de sua estratégia do Setor 4.0 estar focada na manutenção preditiva ou na otimização da fábrica orientada por dados, é preciso ter uma ferramenta analítica de Big Data para alcançar os resultados desejados.