Os dados são capturados em diversas formas e têm sido parte essencial dos processos há séculos – desde simples marcadores de contagem e notas até planilhas complexas e armazenamento em nuvem. Hoje, a quantidade e o volume de dados complexos, ou big data, criados e armazenados são impressionantes, com uma estimativa de 2,5 bilhões de gigabytes gerados diariamente.
Na indústria, há uma quantidade crescente de dados que são criados e distribuídos com tecnologias mais inteligentes e interconectadas, como inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML) e dispositivos de Internet das Coisas (IoT), agora integrados aos sistemas operacionais.
Entretanto, sem uma compreensão profunda da utilização e análise de big data, os dados serão reduzidos a meros números.
Entre o uso dessas tecnologias de fabricação inteligente e o gerenciamento de conjuntos de dados tradicionais, os fabricantes têm mais pontos de dados disponíveis chão de fábrica do que nunca. Para eles, obter maiores retornos sobre seus investimentos em tecnologia no futuro dependerá da implementação de modelos analíticos sofisticados, pois isso lhes permitirá definir, estudar e tirar conclusões tangíveis dos dados para tomar as decisões corretas e obter os melhores resultados de negócios. Ao utilizar as ferramentas analíticas corretas, nenhum dado será deixado para trás.
Se a automação é sobre eficiência, então a análise é sobre inteligência
As discussões em torno da manufatura moderna frequentemente giram em torno de tecnologias projetadas para automatizar processos e permitir eficiências operacionais em escala. Com o advento da Indústria 4.0, temos testemunhado o aumento da velocidade de adoção dessa tecnologia, e a taxa de transformação digital acelerou ainda mais desde que a pandemia da COVID-19 impulsionou a digitalização a uma velocidade maior.
Muitas empresas estão se esforçando para aumentar a eficiência com a ajuda de ferramentas e soluções inteligentes. No entanto, é essencial distinguir entre eficiência e inteligência.
Por exemplo, sensores IoT potentes aumentaram a eficiência do processo ao permitir monitorar e registrar ativos de fabricação em tempo real, como rastrear virtualmente a localização e o conteúdo de caixas em instalações de produção e automatizar o reabastecimento de estoque sob demanda.
No entanto, o uso de análises avançadas introduz um nível mais alto de inteligência que facilita a otimização. A análise de dados permite que o fabricante identifique áreas para maior eficiência e redução de custos – seja reorganizando as sequências da linha de produção, reconfigurando o produto usando peças daquele compartimento ou sugerindo componentes mais econômicos.
Graças à análise de dados, os fabricantes podem agora dar um passo mais perto de suas metas de melhoria contínua e otimização de processos, tornando-se mais uma característica fundamental das fábricas inteligentes. Portanto, é crucial que as empresas de manufatura aproveitem os dados de forma eficaz, adicionando outra camada de inteligência às suas operações para ajudá-las a identificar e corrigir lacunas, ao mesmo tempo em que aprimoram os processos existentes. Embora possa ser um desafio para alguns, isso pode ser alcançado com a implementação de estruturas e ferramentas de benchmarking, como o Índice de Prontidão da Indústria Inteligente (SIRI) para que as empresas possam impulsionar e escalar a transformação digital e melhorar ainda mais suas operações e processos.
De fábricas totalmente automatizadas a ecossistemas de manufatura autônomos
A indústria manufatureira tem passado por muitas mudanças ao longo dos anos, evoluindo significativamente a cada nova onda de disrupção. A transição do investimento em novas tecnologias de forma pontual para a construção de fábricas inteligentes com um plano de transformação digital bem definido e desenvolvido do zero já está em andamento. Mas líderes visionários do setor querem saber o que vem a seguir e os passos necessários para chegar lá.
À medida que mais dados são aproveitados e analisados pelas fábricas modernas do futuro, essas fábricas também começam a aprender como avaliar contextos, adaptar-se a restrições e tomar ações que se alinham mais aos resultados predefinidos pela organização — com pouca ou nenhuma intervenção humana.
Com o tempo, o poder da análise de dados e da automação pode impulsionar a próxima geração de fábricas inteligentes, levando a ecossistemas de manufatura verdadeiramente autônomos, que são o ápice dos esforços iniciais da Indústria 4.0. Embora a Indústria 5.0 ainda esteja no horizonte distante, o surgimento de ecossistemas de manufatura autônomos seria um claro avanço em relação à Indústria 4.0.
O papel de destaque desempenhado pela análise de dados de ponta deve se tornar a característica definidora desta próxima era na manufatura, onde a produção pode equilibrar perfeitamente a produção em massa com a demanda por personalização.
Análise de dados: a espinha dorsal da transformação da manufatura
A transformação digital e as tecnologias inteligentes e interconectadas proporcionaram níveis de sucesso ainda maiores aos fabricantes atuais. Ao longo do processo de digitalização, máquinas avançadas e sistemas complexos, juntamente com big data, IA, ML e IoT, ajudaram a impulsionar as fábricas da próxima geração e a maximizar suas capacidades. No entanto, as montanhas de dados geradas em uma fábrica moderna não seriam úteis sem a importante estrutura da análise de dados para interpretar e extrapolar informações críticas que possam ser utilizadas.
Com a análise de dados, as fábricas do futuro e ecossistemas totalmente autônomos podem se tornar realidade como parte de um estágio avançado da Indústria 4.0. No entanto, para que os fabricantes cheguem a essa próxima fase, eles precisam entender onde estão falhando e como podem lidar com possíveis lacunas. Índice de Prontidão da Indústria Inteligente, benchmarks bem definidos e específicos do setor e roteiros claros abrirão caminho para a transformação que os fabricantes buscam.
Quer passar por uma avaliação do Índice de Prontidão da Indústria Inteligente para ver como sua empresa se sai entre seus concorrentes? Visite https://siri.incit.org/assessment/request-assessment ou entre em contato conosco em contato@incit.org para saber mais.
