IoT Industrial e Análise Preditiva: Acelerando a Eficiência na Manufatura

Internet Industrial das Coisas, Indústria 4.0, Fábrica Digital e assim por diante, são palavras-chave que todo executivo de marketing gosta de usar. Mas sua ampla adoção hoje as tornou tecnologias aplicáveis, permitindo que fabricantes atinjam a meta universal de maior produtividade.

Tudo tem sido sobre dados desde o início. O chão de fábrica é rico em dados em todos os aspectos; é apenas uma questão de capturá-los. Descobriu-se que quase 3 por cento dos fabricantes dos EUA estão aproveitando seus dados operacionais e extraindo informações benéficas. Para que qualquer mudança para IIoT tenha sucesso, as empresas precisam ser claras quanto a seus objetivos e a disponibilidade de recursos humanos para torná-lo um sucesso.

Objetivos divididos de forma top-down são os mais razoáveis, permitindo que equipes subam modularmente. Além disso, é importante que uma relação de trabalho seja formada que permita coerência interdisciplinar, porque afinal IIoT é uma conjunção de várias funções. Exemplos de recursos trabalhando juntos são engenheiros de planta, técnicos, SIs e, claro, a gerência.

Análise Preditiva é um aspecto vital do IIoT sem o qual todo o propósito de uma mudança é derrotado. Permite que os pedaços de dados sejam utilizados e inteligência seja alcançada em seu verdadeiro espírito. Em suma, análise preditiva envolve melhoria da qualidade de processos e previsão de demanda, ambos permitindo aumento da produtividade de uma organização. Em uma Fábrica Digital, no entanto, o papel é muito mais extenso, estendendo-se a áreas como tempo de atividade de máquinas e prevenção de falhas forçadas de equipamentos.

Ao processar dados em tempo real coletados de sensores espalhados pelo chão de fábrica, a análise preditiva é capaz de fornecer aos operadores insights sobre máquinas propensas a falhas, antes que elas realmente quebrem. Isso permite que operadores programem reparos durante tempos ociosos em vez de causar uma interrupção em toda a fábrica.

À medida que o volume de dados coletados aumenta, a extensão da automação também aumenta, permitindo que a inteligência de processos manuais seja aumentada. Por exemplo, sistemas podem ser ajustados para desacelerar automaticamente a operação da máquina se a falha estiver se aproximando ou definir um valor limite que permita que a vida útil seja estendida.

Da mesma forma, o fluxo ascendente de dados também pode permitir que operadores realizem análise de causa raiz com maior precisão, reduzindo as chances de recorrência de um erro específico.

Todos esses benefícios não são teóricos, mas estão sendo colhidos por organizações em todo o mundo. Por exemplo, o uso de análise preditiva na American Electric Power (AEP) permitiu o reparo de uma turbina a gás antes da quebra. O aviso antecipado economizou US$ 19 milhões, que teriam sido gastos devido à quebra completa da turbina.

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