Essa, por si só, é uma pergunta complexa, e a melhor resposta está no seu nível de "maturidade digital", do leitor e da sua organização em geral. Muitos operadores adotam uma abordagem de "esperar para ver", aguardando que os concorrentes que usam as novas tecnologias digitais resolvam os erros. Isso seria um indicador de baixa maturidade digital.
Vamos então começar identificando o que é digitalização, como ela se relaciona com a transformação digital e facilita o uso da IA. Em seguida, discutiremos como você pode usar a IA para melhorar seu processo de fabricação. Se você acredita que entende esse termo, ignore a leitura da próxima seção e vá diretamente para a seção de IA para economizar tempo.
Digitalização - o que isso significa?
Digitalização é o processo de conversão de informações em um formato digital de forma que possam ser facilmente armazenadas, processadas e acessadas usando computadores e outras tecnologias digitais. Ter os dados da sua organização em formato digital torna mais fácil armazená-los, compartilhá-los, gerenciá-los e analisá-los usando computadores e outros dispositivos digitais, além de permitir que você aproveite os vários benefícios da tecnologia digital, como melhor eficiência, maior precisão e informações mais acessíveis.
E o que isso significa para nossos clientes? Sempre considerou-se a melhoria contínua na eficiência da produção um dos principais pré-requisitos para garantir a competitividade das empresas operadas globalmente e, portanto, os clientes estão começando ou já começaram o caminho da transformação digital.
Transformação digital é um conceito mais amplo que digitalização e envolve o uso de tecnologias digitais para mudar de forma fundamental a maneira como as empresas e organizações operam. No contexto de fabricação, a transformação digital pode ajudar a melhorar os processos de várias maneiras, incluindo as listadas a seguir.
- Eficiência aumentada: As tecnologias digitais podem ser usadas para ajudar a automatizar muitas tarefas e processos na fabricação, reduzindo assim a necessidade de trabalho manual e o tempo e recursos necessários para concluir essas tarefas. A automação pode ajudar a melhorar a eficiência geral, reduzindo custos e aumentando a produtividade.
- Qualidade aumentada: As tecnologias digitais também podem ser usadas para coletar e analisar dados de processos de fabricação em tempo real, permitindo que os fabricantes identifiquem e abordem possíveis problemas de qualidade antes que eles se tornem grandes problemas. Responder em tempo real pode ajudar a melhorar a qualidade dos produtos, reduzindo defeitos e aumentando a satisfação do cliente.
- Agilidade aprimorada: As tecnologias digitais podem ser usadas para ajudar os fabricantes a serem mais responsivos às mudanças nas condições do mercado e nas demandas dos clientes. Com o uso de ferramentas digitais para acompanhar e analisar as tendências do mercado e as preferências do cliente, os fabricantes podem ajustar rapidamente seus processos de produção para atender à demanda em constante mudança, o que os ajuda a permanecer competitivos em um mercado em rápida mudança.
- Inovação aumentada: A transformação digital também pode ajudar os fabricantes a inovar e desenvolver novos produtos e serviços. Com o uso de ferramentas digitais para analisar dados e identificar novas oportunidades, os fabricantes podem desenvolver novos produtos e serviços adaptados às necessidades de seus clientes, ajudando-os a permanecer à frente da concorrência.
Entre as principais tecnologias comumente usadas na digitalização de processos de fabricação estão:
- Computadores: A digitalização frequentemente envolve o uso de computadores para armazenar, processar e gerenciar dados. Isso pode incluir tudo, de computadores desktop e laptop tradicionais até dispositivos mais especializados como servidores, sistemas de computação em nuvem e outros tipos de hardware de computador.
- Software: A digitalização também envolve normalmente o uso de vários tipos de softwares, incluindo aplicativos, sistemas operacionais e outras ferramentas de software especializadas. Essas ferramentas são usadas para gerenciar e manipular dados, assim como para analisá-los e visualizá-los de várias maneiras.
- Tecnologias de rede e comunicação: A digitalização frequentemente envolve o uso de tecnologias de rede e comunicação para conectar diferentes dispositivos e sistemas, permitindo que eles compartilhem e troquem dados. Isso pode incluir tudo, de redes locais (LANs) e redes de área ampla (WANs) até tecnologias mais especializadas, como Bluetooth, NFC (Near Field Communication) e outros protocolos de comunicação sem fio.
- Sensores e dispositivos IoT: Em muitos casos, a digitalização envolve o uso de sensores e outros dispositivos de Internet das Coisas (IoT) para coletar dados de objetos e processos físicos. Esses dispositivos podem ser conectados a máquinas, veículos ou outros objetos e podem ser usados para monitorar a temperatura, a pressão ou outras propriedades físicas para fornecer dados valiosos que podem ser usados para melhorar os processos de fabricação.
Agora que você sabe o que é digitalização e como ela se encaixa no tópico mais amplo da transformação digital, vamos discutir como você pode usá-la em sua organização.
IA - como ela pode ser usada para melhorar seus processos de fabricação industrial?
A digitalização e as tecnologias e ferramentas que trabalham com ela podem mudar a maneira como você conduz seus negócios e toma certas decisões, pois as informações acionáveis que a IA fornece facilitam a tomada de decisões e melhoram os resultados intencionados. A IA já provou ser útil para os fabricantes em várias áreas, incluindo diversos tipos de processos e análises. Pense nas áreas a seguir.
- Manutenção preditiva: Algoritmos de IA podem analisar os dados do sensor do equipamento de forma a prever quando a manutenção será necessária, reduzindo o tempo de inatividade e aumentando a eficiência.
- Controle de Qualidade: Os sistemas de imagens alimentados por IA podem inspecionar produtos em relação a defeitos, reduzindo o erro humano e aumentando a precisão.
- Otimização de processos: Algoritmos de IA podem analisar dados de produção e recomendar maneiras de melhorar a eficiência e reduzir o desperdício.
- Robôs autônomos: A IA pode ser usada para controlar robôs e outros equipamentos automatizados, permitindo um movimento mais preciso e capacidade de se adaptar às condições variáveis em tempo real.
- Agendamento inteligente: Algoritmos de IA podem otimizar agendamentos de produção para reduzir custos, melhorar a entrega no prazo e aumentar a utilização da capacidade.
- Gerenciamento inteligente de inventário: A IA pode ser usada para prever a demanda por produtos e, assim, otimizar o inventário de forma apropriada, reduzindo potencialmente os prazos de entrega e os custos de manutenção de inventário.
- Compras inteligentes: A IA pode ser usada para prever a demanda por matérias-primas e otimizar o processo de aquisição, reduzindo os prazos de entrega e os custos.
- Gestão de força de trabalho: A IA pode ser usada para otimizar os níveis de pessoal e agendar funcionários para melhorar a produtividade, reduzindo os custos de mão de obra e melhorando a satisfação dos funcionários.
- Modelagem preditiva: A IA pode ser usada para prever o desempenho dos sistemas de produção e identificar possíveis problemas antes que eles ocorram.
Para ver exemplos práticos com experiência real, considere essas três áreas: otimização de processos, robôs autônomos e modelagem preditiva, onde a Solenis aplica soluções digitais sofisticadas, incluindo IA, para ajudar nossos clientes a melhorar seus processos de fabricação. Mas mesmo a IA tem limites. Na verdade, este blog comprova esse ponto.
Boa parte deste blog foi gerada por um mecanismo de bate-papo de IA de código aberto chamado Chat GPT. Ele foi treinado por um conjunto de dados massivo de alguns anos atrás. E um exemplo de IA que faltou na lista dos nove usos foi a capacidade da IA de prever, em tempo real, uma medição que normalmente só é feita por humanos, como por exemplo uma amostra coletada de um processo de fabricação contínuo para realizar um teste de qualidade. Isso é, na verdade, o que fazemos na Solenis para os clientes de celulose e papel que usam a OPTIX™ ,nossa plataforma de análise avançada. Usamos a IA desenvolvida com nossa parceira, a ProcessMiner, por exemplo, para prever a resistência do papel enquanto ele está sendo produzido, quase em tempo real, de modo que os operadores da fábrica não precisem esperar horas pelos resultados do teste - apenas, talvez, para descobrir que a qualidade diminuiu durante a execução - quando o problema poderia ter sido abordado (otimização do processo) em tempo hábil se soubessem disso em tempo real.
É essa previsão em tempo real dos parâmetros de qualidade que nós oferecemos em robôs autônomos. O controle autônomo de robôs ou equipamentos pode fazer ajustes em tempo real para manter os padrões de qualidade continuamente. Em nosso caso, normalmente ajustamos a dosagem de vários produtos químicos de papel que fornecemos para corrigir o processo de fabricação em curso, de modo que o cliente não termine com um lote de produto fora das especificações no final do ciclo. Ajustamos a velocidade das bombas de dosagem de produtos químicos de forma autônoma. Isso também leva a muitos outros benefícios, como observado anteriormente.
Portanto, embora a adoção do uso de IA em aplicações industriais seja ainda muito recente, há alguns operadores usando ativamente soluções digitais como a OPTIX. E são os primeiros a adotar que, em última análise, aumentarão suas vantagens competitivas na fabricação em relação àqueles que optam por esperar para ver.
Para saber mais sobre nosso portfólio de tecnologias digitais, visite nossa página inicial de Soluções Digitais ou entre em contato com seu representante de vendas Solenis.
