Sensai revela os principais riscos de chão de fábrica

A Sensai revelou recentemente uma lista dos cinco principais riscos de chão de fábrica que reduzem a eficiência, drenam a produtividade e impactam negativamente os resultados dos negócios se deixados sem supervisão. A lista é baseada na experiência da empresa, bem como nas percepções de seus programas-piloto em organizações nos setores automotivo, de materiais de construção e de bens de consumo.

“A Indústria 4.0 está tornando o chão de fábrica muito mais inteligente do que nunca, mas isso não quer dizer que a automação, troca de dados, IIoT e computação em nuvem possam se gerenciar”, disse Porfirio Lima, CEO da Sensai. "As empresas precisam concentrar seus esforços na identificação e abordagem dos pontos problemáticos e no envolvimento de seus funcionários no processo de mudança para estabelecer uma ponte sobre o que deve ser feito para realizar todo o potencial dessas soluções de tecnologia inovadoras."

De acordo com Sensai, os cinco principais problemas que afetam as operações de fabricação hoje são os seguintes:

1. Falhas catastróficas do equipamento

Quando uma organização tem que atrasar ou encerrar operações devido ao envelhecimento ou falha de máquinas, isso pode ter um sério impacto na segurança dos funcionários e nos resultados do negócio. Além disso, para continuar produzindo no ritmo que o mercado exige, as empresas podem ter que terceirizar os reparos e o volume de produção, o que pode ser extremamente caro.

2. Coleta e mineração de dados

Para que as fábricas sejam eficazes, as informações sobre estoque, abastecimento, entregas, qualidade, produção, atendimento ao cliente, processamento e gestão do dia a dia devem ser analisadas, monitoradas e atualizadas diariamente. Muitas vezes, decisões de negócios importantes precisam ser tomadas usando uma gama abrangente de dados, desde a produção até planilhas e pranchetas. Sem um sistema eficiente, os gerentes de operações e suas equipes perdem tempo procurando as informações vitais necessárias para a tomada dessas decisões críticas.

3. Confiabilidade das informações

Tão importante quanto centralizar os dados, é ainda mais importante que os dados sejam precisos. Se os dados não forem confiáveis, as empresas podem acabar escolhendo o caminho de maior resistência, resultando em desperdício ou uso indevido de recursos e um processo operacional complexo. A entrada manual de dados está sujeita a erros humanos, que podem levar a decisões de negócios inadequadas que resultam de informações enganosas. Com recursos que são robóticos e manuais, as operações ainda devem prestar muita atenção aos dados acionáveis ​​à medida que eles chegam, o que significa que há uma camada adicional de complexidade. O cálculo de dados de indicadores-chave de desempenho (KPI) imprecisos é algo que continua a assombrar muitos gerentes de produção hoje. Com a tecnologia certa e dados precisos, as decisões podem ser tomadas de forma mais eficaz e eficiente.

4. Integração lenta e perda de conhecimento

Quando novos funcionários são contratados, geralmente há uma curva de aprendizado íngreme, exigindo várias horas de orientação, treinamento e acompanhamento de funcionários veteranos. No entanto, muitas empresas não têm os recursos internos para treinar e embarcar adequadamente os indivíduos, aumentando a probabilidade de erros operacionais, soluções alternativas não aprovadas e muito mais. Como alternativa, quando as organizações perdem os melhores talentos para um concorrente ou se aposentam, esses anos de experiência os acompanham. Dependendo do protocolo de gerenciamento existente, ambos os fatores podem impactar o nível de eficiência e produtividade de uma empresa inteira.

5. Controle de processo

A complexa relação entre a saúde de uma máquina, os parâmetros dos processos e as condições do material têm um enorme impacto no produto final do fabricante. Quando algum desses elementos não está funcionando corretamente, pode ser prejudicial à produtividade. Ter o processo correto para analisar e criar modelos robustos orienta os operadores para otimizar o desempenho, a qualidade e o tempo de atividade. O aprendizado de máquina também permite controles de processo inteligentes para que as correções possam ser feitas automaticamente e até mesmo de forma autônoma, considerando todas as variáveis ​​críticas e relevantes.

Para obter mais informações, visite www.sensai.net.