Todas as empresas utilizam seus ativos e equipamentos para a entrega de seu produto. Se elas não utilizam máquinas, não há produtividade e entrega para seus clientes.
Entender a produtividade dos ativos aumentará o tempo de atividade do equipamento, entender o ciclo de vida, reduzir os problemas de baixa qualidade e de segurança do produto.
Os avanços tecnológicos estão mudando o cenário de gerenciamento nas indústrias. Um exemplo claro, é a computação em nuvem onde as indústrias deixam de investir em hardware e TI para investir melhor em seus negócios.
A analytics tornou-se mais sofisticada na entrega de dados ideais para decisões mais assertivas. A inteligência artificial (IA), a Internet das Coisas (IoT) e o aprendizado da máquina (machine learning), fazem o uso de sensores avançados e outros dispositivos de alta tecnologia para proporcionar monitoramento e diagnósticos precisos.
Esses sensores inteligentes são incorporados nas máquinas e nos equipamentos para coletarem diversos dados da sua produção, por exemplo, volume de temperatura, desgaste da máquina, nível de umidade, tempo de vida.
Depois que os dados são coletados, o sistema de analytics transforma os dados em informações inteligentes, previsíveis e eficientes.
Aumentando o tempo de equipamento e ampliando o ciclo de vida dos ativos
Em um cenário tão mutável e competitivo, é necessário ter uma estratégia de ativos que garanta a eficiência do equipamento. As manutenções de máquinas e equipamentos podem ser mais precisas.
Indústrias que coletam e analisam os dados, conseguem entender melhor a maturidade dos ativos, avaliar de forma abrangente a situação do equipamento e prever o momento de quando as máquinas podem falhar.
São essas inovações que vem garantindo as manutenções otimizadas nas indústrias.
Citando um outro exemplo, sensores podem ser usados para monitorar a máquina durante os primeiros sinais de alertas de um determinado período de inatividade. Com a Internet das Coisas (IoT) conecta os dados desses sensores com um sistema de gerenciamento que converte em informações analíticas, permitindo a detecção dos sinais de deterioração e sua intervenção antes que um problema cause grandes consequências na produção.
Os sensores produzem uma grande quantidade de dados. Sem um sistema de análise para reunir os dados, classificá-los de acordo com o contexto, seria algo inútil.
Um sistema de análise possui funções incorporadas, como a Inteligência Artificial (AI) e o aprendizado de máquina (Machine Learning) para conhecer padrões, aplicar algoritmos de dados e projetar futuros problemas.
Com os dados analisados, será possível ter uma visão futura e prever como o desempenho da máquina poderá ser otimizado e até mesmo indicar oportunidades de economia.
O software pode alertar a equipe quando o maquinário pode não estar fazendo uso correto da energia e identificar os “vazamentos de energia” que podem ser eliminados, resultando maior economia.
Evite penalidades por não conformidade com o uso dos dados
Ações de sustentabilidade também podem ser inclusas no complemento da entrega de documentações e relatórios para os órgãos governamentais e reguladores, por exemplo o DAEE.
Essas informações incluem detalhes do equipamento, informações técnicas, histórico das modificações, detalhes de permissão ou bloqueio
Partida para a Indústria 4.0
Neste artigo, pudemos notar que os benefícios da Indústria 4.0 melhoram as estratégias de produtividade das indústrias.
O uso dos sensores na coleta de dados, uso softwares que analisam os dados e a Inteligência artificial para desenvolver as previsões da produção, são os grandes poderes da Indústria 4.0.
As indústrias que optam pela gestão da produtividade com base nas tecnologias da Indústria 4.0, entendem como essas tecnologias funcionam, revisam os planos de negócios, documentam as melhores práticas das melhorias produtivas e do histórico sua eficiência.
