Os dados foram capturados em várias formas e têm sido uma parte essencial dos processos por séculos – de simples marcadores de contagem e notas a planilhas complexas e armazenamento em nuvem. Hoje, a quantidade e o volume de dados complexos, ou big data, que são 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 em sistemas operacionais.
Entretanto, sem uma compreensão proficiente 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 daqui para frente se resumirá a ter modelos analíticos sofisticados em vigor, pois isso permitirá que eles definam, estudem e tirem conclusões tangíveis dos dados para tomar as decisões certas para resultados comerciais ideais. Ao usar as alavancas analíticas certas, nenhum dado fica para trás na mesa.
Se a automação é sobre eficiência, então a análise é sobre inteligência
As discussões em torno da manufatura moderna geralmente giram em torno de tecnologias que são projetadas para automatizar processos para permitir eficiências operacionais em escala. Com o advento de 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 agora estão se esforçando para impulsionar maior eficiência com a ajuda de ferramentas e soluções inteligentes. No entanto, fazer a distinção entre eficiente e inteligente é vital.
Por exemplo, sensores IoT poderosos 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 a reposição de estoque sob demanda.
No entanto, o uso de análises poderosas 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 sequências de linha de produção, reconfigurando o produto usando peças daquele compartimento ou sugerindo componentes mais econômicos.
Graças à análise de dados, os fabricantes agora podem chegar um passo mais perto de suas metas de melhoria contínua e otimização de processos, tornando-se outra 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 enquanto aprimoram os processos existentes. Embora possa ser um desafio para alguns, isso pode ser alcançado implementando estruturas e ferramentas de benchmarking, como o Índice de Prontidão da Indústria Inteligente (SIRI) para que as empresas possam impulsionar e dimensionar a transformação digital e melhorar ainda mais suas operações e processos.
De fábricas totalmente automatizadas a ecossistemas de fabricação autônomos
A manufatura viu sua cota justa de mudanças ao longo dos anos, evoluindo significativamente com cada nova onda de disrupção. A mudança de investir em novas tecnologias em uma base ad-hoc para construir fábricas inteligentes com um plano de transformação digital desenvolvido do zero já está em andamento. Mas os líderes visionários da indústria querem saber o que vem a seguir e as etapas necessárias 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 mais se alinham 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 primeiros esforços da Indústria 4.0. Embora a Indústria 5.0 ainda esteja no horizonte distante, o alvorecer dos ecossistemas de manufatura autônomos seria um claro passo à frente da 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 maiores níveis de sucesso aos fabricantes de hoje do que antes. Ao longo do processo de digitalização, máquinas avançadas e sistemas complexos, juntamente com big data, IA, ML e IoT, ajudaram a alimentar fábricas de próxima geração e maximizar suas capacidades. No entanto, as montanhas de dados geradas em uma fábrica moderna não seriam úteis sem a importante espinha dorsal da análise de dados para interpretar e extrapolar informações críticas que podem 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 devem entender onde estão faltando e como podem abordar lacunas potenciais. Com SIRI, referências bem definidas e específicas do setor e roteiros claros abrirão caminho para a transformação que os fabricantes buscam.
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