Comentário do especialista:O futuro do lixo em um mundo digital

Resíduo. É uma palavra com a qual todos estamos familiarizados na indústria manufatureira e um desafio com o qual lidamos continuamente. Ele vem em muitas diferentes...
Desperdício. É uma palavra com a qual todos estamos familiarizados na indústria manufatureira e um desafio com o qual lidamos continuamente. Ele vem em muitas formas diferentes, não apenas nas matérias-primas, componentes ou produtos defeituosos que nunca chegam às mãos dos clientes pagantes, mas nos recursos usados ​​em cada etapa do processo de fabricação - como mão de obra, energia, armazenamento, transporte e ativos, incluindo instalações e maquinário - que são consumidos, mas não contribuem para a receita geral. Simplificando, o desperdício é o custo dos insumos que não são monetizados e, portanto, os resultados em eficiência, produtividade, agilidade e qualidade são todos substitutos do desperdício.

Embora o desperdício tenha se tornado um conceito mais formalizado sob a filosofia do Lean Manufacturing, é um desafio que permeia a indústria desde o nascimento da manufatura moderna. Quando Matthew Boulton e seu parceiro de negócios John Fothergill abriram a Soho Manufactory em Birmingham, Inglaterra, em 1766, eles introduziram o conceito de “produção em massa” para revolucionar as ineficientes indústrias caseiras da época. Em 1782, eles substituíram seu laminador de metal movido a água por uma nova e revolucionária fonte de energia - o motor a vapor Watt - e assim começou a "guerra ao desperdício".

A partir de então, inventamos continuamente novas técnicas, métodos, processos e tecnologias para reduzir o desperdício. Quando grandes inovações como o motor a vapor Watt surgiram, nossos predecessores perceberam benefícios sísmicos em eficiência e produtividade, que foi seguido por um período de melhorias contínuas e ajustes finos. Isso maximizou ainda mais os benefícios dessas inovações e continuou até que as próximas grandes inovações surgiram, como a eletricidade, onde os motores elétricos substituíram o vapor e permitiram que a energia fosse altamente distribuída, mais econômica e confiável. Então a linha de montagem inaugurou o novo paradigma para a divisão e utilização do trabalho e o transistor deu origem ao controle e automação industrial por computador.

Cada um desses marcos principais viu o impacto inicial seguido por um período de refinamento e aprimoramento contínuos, em que melhorias sucessivas proporcionam retornos cada vez menores até que ocorra a próxima mudança sísmica. Ao procurar áreas para melhorar o processo de fabricação, a maioria das organizações tenderá a escolher primeiro o “fruto mais barato”, antes de buscar melhorias mais difíceis e sutis, à medida que se esforçam continuamente para encontrar novas maneiras de eliminar o desperdício. No entanto, eles logo chegarão a um ponto em que o custo para eliminar uma fonte de desperdício se tornará igual ou maior do que o benefício obtido – infelizmente, a lei dos retornos decrescentes.

Nesse estágio, simplesmente se torna antieconômico fazer essas melhorias e, como resultado, os ganhos de eficiência e produtividade começam a se estabilizar. Acredito que é onde está a maioria dos fabricantes hoje, e isso ajuda a explicar parcialmente o chamado paradoxo da produtividade. Apesar do investimento em novos equipamentos, processos e técnicas, o crescimento da produtividade permanece estável porque os frutos mais fáceis foram colhidos e as empresas ficam presas a um ciclo de retornos decrescentes por unidade de investimento. O paradoxo da produtividade só pode ser quebrado quando a próxima mudança sísmica surgir para proporcionar melhorias significativas no desempenho.

Como a história mostrou, essas mudanças não ocorrem da noite para o dia. Eles são inicialmente recebidos com ceticismo e muitas vezes escárnio, antes de passar por um período de hype, seguido de desilusão, pois os benefícios percebidos não se materializam. Essa transição geralmente pode levar vários anos, possivelmente décadas, antes que, gradualmente, os benefícios tangíveis comecem a surgir através do que a empresa de analistas de TI Gartner chama de "inclinação do esclarecimento" - a quarta fase do Ciclo do Hype . Digitalização, Fábricas Inteligentes, Fábrica do Futuro, Indústria 4.0 e Internet Industrial das Coisas (IoT), são variações do mesmo tema e representam as raízes deste próximo grande ciclo. Embora muito tenha sido e continue sendo relatado sobre esses temas, todos eles são baseados na exploração de um único ingrediente fundamental – informação, a próxima arma crítica na guerra contra o desperdício.

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A diminuição dos retornos de eficiência e produtividade das tecnologias de chão de fábrica existentes, como automação e metodologias de melhoria de desempenho offline, como seis sigma, atingiram um teto de vidro proverbial. Tomemos, por exemplo, a medida da Eficácia Geral do Equipamento (OEE) comumente usada para avaliar a eficácia com que uma operação de fabricação é utilizada. Um OEE de 100% indica um ambiente de produção perfeito, com apenas bons produtos sendo produzidos o mais rápido possível e zero tempo de inatividade. Alcançar esse nível de OEE é indiscutivelmente impossível, no entanto, pesquisas gerais em uma ampla gama de estudos sugerem que os fabricantes de classe mundial se esforçam por um OEE de cerca de 80-85%, sendo 50-60% mais típico e 30-40% não incomum. Isso não apenas ilustra que ainda há espaço significativo para melhorias em termos de eficiência e produtividade, mas também revela que nossos esforços para melhorar o desempenho muito raramente “se movem a agulha”. Em vez disso, os fabricantes contam com o resultado de um grande número de melhorias menores e às vezes caras para causar um impacto real.

Para romper esse teto de vidro, precisamos alavancar informações e ativos de dados desenvolvendo um nível de acuidade operacional maior do que temos hoje. Em sistemas físicos, sempre teremos um nível de variabilidade e imprevisibilidade natural, mas não devemos continuar usando isso como desculpa para processos de fabricação abaixo do ideal. Em vez disso, precisamos usar essas informações para entender quando e onde elas ocorrem (em tempo real ou quase em tempo real) e ter os mecanismos para responder e mitigar essa variabilidade e imprevisibilidade 'como acontece', ou melhor ainda 'antes que aconteça'.

Isso não é fácil e requer compreensão e monitoramento contínuos de muitas variáveis, não apenas em uma única medição, processo ou característica do produto, mas em todo o cenário causal. Em um ambiente de fabricação, os processos raramente são totalmente isolados, pois o desempenho de um processo provavelmente será causado por uma infinidade de outras influências - diretas e ambientais. Isso é muitas vezes referido como a “Maldição da Dimensionalidade” – quanto mais dimensões temos, mais dados precisamos e mais difícil se torna obter insights acionáveis. Infelizmente, o cérebro humano não foi projetado para lidar com esse nível de complexidade, pois lutamos para entender as inferências em um número muito baixo de dimensões e em um ritmo muito sedentário.

Felizmente, várias tecnologias emergentes estão convergindo e amadurecendo para formar as bases para a próxima mudança na eficiência e produtividade da manufatura. O custo e a miniaturização de sensores avançados estão permitindo que organizações de todos os tamanhos capturem quantidades inconcebíveis de dados continuamente de suas cadeias de demanda e suprimentos ou até mesmo incorporados nos próprios produtos. Dependendo do nível de sofisticação, isso pode permitir que operações de computação autônomas usando algoritmos avançados incorporados diretamente nos sensores (conhecidos como Edge Computing) funcionem diretamente com outros sensores e dispositivos em um circuito fechado (Machine-to-Machine). Devido ao surgimento de redes de comunicação onipresentes (uma tendência que será transformada novamente quando o novo padrão 5G se tornar popular), esses sensores são capazes de comunicar dados coletados em alta velocidade de qualquer local do mundo.

Esses fluxos de dados exigem grandes quantidades de armazenamento de dados e recursos de computação capazes de filtrar, classificar e analisar as informações em uma velocidade para que insights em tempo real possam ser gerados, e isso está sendo possibilitado por big data e computação em nuvem, que está desvinculando rapidamente o valor comercial de dados e informações a partir de uma infraestrutura onerosa no local. Por fim, a análise e os insights derivados desses dados precisam ser disponibilizados no lugar certo no momento certo ações efetivas a serem feitas, sempre disponíveis em praticamente qualquer dispositivo, de forma altamente visual e intuitiva que os trabalhadores possam interpretar e agir facilmente sobre. Isso está sendo possível pela evolução das interfaces de Software como Serviço (SaaS) e Rich Web Application (RWA) baseadas em nuvem que estão se tornando populares hoje

A digitalização da fábrica, do chão de fábrica e da cadeia de suprimentos permitirá que os fabricantes identifiquem e eliminem rapidamente os resíduos de maneiras que antes não eram possíveis ou economicamente viáveis ​​e isso dará início a uma nova era de eficiência e produtividade. Uma vez que os frutos mais fáceis tenham sido colhidos, continuaremos a desenvolver as tecnologias e técnicas para encontrar maneiras novas e inovadoras de reduzir ainda mais o desperdício, até que as leis dos rendimentos decrescentes comecem a morder e procuremos a próxima grande mudança para surgir. No entanto, como o guru da Inteligência Artificial (IA) Andrew Ng nos lembra, se preocupar com isso agora é como se preocupar com a superpopulação em Marte.

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