Liberando a Hiperautomação: Transformando Operações de Negócios Além do RPA

Como a tecnologia pode ser usada em seu pleno potencial? No seu relatório de 2019 'Vá Além do RPA para Entregar Hiperautomação', a Gartner apontou falta de orientação em como organizações devem integrar automação de processos robóticos (RPA) com outras ferramentas. O relatório também destacou que gerentes de negócios experimentam pressão para focar na automação de procedimentos rotineiros simples, mas carecem de estratégia para transformar processos de automação isolados em algo que se estenda por toda a fábrica.

A solução, segundo a empresa global de pesquisa, é hiperautomação, definida como automação ponta a ponta que combina tecnologias complementares e inteligência artificial para aumentar processos de negócios.

Veja também: As tendências de hiperautomação mais quentes disruptando negócios hoje

A hiperautomação reúne múltiplas soluções como aprendizado profundo, análises avançadas, visão computacional, processamento de linguagem natural e RPA para automatizar processos complexos, em vez de tarefas individuais. Isso permite que gerentes de negócios enfrentem desafios maiores e foquem em estratégia de otimização de longo prazo.

Como difere da automação tradicional?

A principal diferença entre automação tradicional e hiperautomação é que a primeira tende a focar na automação de processos específicos — como implantar um cobot em vez de um trabalhador humano para aplicações repetitivas de pick-and-place — enquanto a última visa otimizar todo o processo de produção com uma abordagem holística.

Por exemplo, para reduzir o custo da má qualidade, gerentes de planta podem decidir implementar um sistema de Visão de Máquina Autônomo para detectar itens defeituosos na linha de produção. Esta é uma maneira rápida, fácil e custo-efetiva de garantir verificações de qualidade completas sem ter que depender de inspetores humanos. No entanto, isso não aborda a raiz do problema, que é prevenir defeitos de acontecerem em primeiro lugar.

Para fazer isso, fabricantes podem usar várias estações de garantia de qualidade (QA) ao longo da linha de produção, e integrar uma solução baseada em IA para analisar os resultados do processo QA. Isso permitirá que realizem análise de causa raiz e entendam onde defeitos ocorrem mais frequentemente e por quê, e invistam em soluções automatizadas que possam manter o problema sob controle. Por exemplo, uma vez estabelecido que defeitos de pintura acontecem regularmente por excesso de detritos no ar, um fabricante automotivo pode decidir implementar um sistema automatizado de umidificação. Isso poderia ser acoplado a sensores inteligentes para ativar apenas quando o nível de contaminantes no ar subir acima de um limite tolerável.

Neste exemplo, várias ferramentas automatizadas são usadas em combinação para enfrentar um desafio ponta a ponta. Fabricantes podem criar vários destes ecossistemas para maximizar a eficiência de cada aspecto da produção, da aquisição de pedidos à entrega final. Crucialmente, estes sistemas devem ser capazes de se comunicar entre si para alcançar fluxo de trabalho suave e garantir os melhores resultados.

Preciso disso?

A Gartner previu que a hiperautomação seria uma das principais tendências tecnológicas estratégicas a partir de 2020, mas isso não significa necessariamente que fabricantes devam comprar o hype. A primeira coisa a fazer para entender se automação ponta a ponta pode entregar valor empresarial substancial, é criar um roteiro que alinhe claramente objetivos de negócios com ferramentas de automação necessárias para alcançá-los.

A Gartner sugere considerar três objetivos-chave — receita, custos e riscos. De acordo com estes parâmetros, fabricantes podem querer pensar sobre quais tecnologias podem impulsionar receita melhorando engajamento do cliente, aumentando produção e automatizando tarefas repetitivas. Eles devem então redesenhar processos para reduzir custo da má qualidade e otimizar produção. Finalmente, podem precisar considerar riscos de conformidade de processos ineficientes — por exemplo, alimentar peças a uma máquina manualmente pode não ser apenas ineficiente mas também arriscado, e pode portanto violar regulamentos de segurança.

Uma consideração cuidadosa destes fatores deve dar aos fabricantes uma ideia mais clara de se a hiperautomação pode ou não aumentar significativamente a produtividade e dar a eles a vantagem competitiva que podem estar faltando sem ela.

E equipamentos legados?

A hiperautomação baseia-se nas mais recentes tecnologias de automação disponíveis, bem como em sua capacidade de se intercomunicarem perfeitamente. Como resultado, fabricantes podem pensar que não é uma abordagem de negócios viável para fábricas que usam equipamentos legados para aplicações críticas.

Máquinas que formam a espinha dorsal da automação de fábrica, como controladores lógicos programáveis (CLPs), podem durar várias décadas, e não há razão para substituí-las se ainda funcionam adequadamente e cumprem as diretrizes mais recentes. No entanto, equipamentos legados geralmente carecem das capacidades de comunicação necessárias para implementar uma estratégia de hiperautomação.

Embora isso possa envolver uma camada extra de planejamento, o uso de maquinário legado não significa necessariamente que automação ponta a ponta está fora de questão. Se gerentes de planta conseguirem desenvolver um caso de negócios sólido para hiperautomação, existem maneiras de retrofitar equipamentos mais antigos com sensores inteligentes. Dessa forma, as máquinas podem ser conectadas à Internet Industrial das Coisas (IIoT) e enviar dados valiosos que podem ser usados para otimizar operações, reduzir custos e aumentar produtividade. Um fornecedor de peças de automação especializado em equipamentos obsoletos pode facilmente fornecer aos fabricantes o hardware necessário para retrofitar suas máquinas e torná-las adequadas para a Indústria 4.0.

Outra coisa a considerar é se máquinas conectadas via IoT falarão a mesma linguagem. Por exemplo, o CLP da fábrica precisa de um protocolo de comunicação compatível com dispositivos de campo. Fabricantes não necessariamente precisam de um protocolo da mesma marca de seu CLP — por exemplo, ProfiBus pode conectar com todos os CLPs da família Allen Bradley, mas alguns protocolos não funcionam bem com outros. Isso significa que para implementar hiperautomação, fabricantes terão que pesquisar os melhores protocolos para garantir que todos seus equipamentos possam se comunicar.

Quando possível, desenvolver sistemas baseados em arquitetura open-source — como Robot Operating System (ROS) — em vez de software proprietário, pode ajudar a minimizar atritos e garantir interoperabilidade.