Domine a Análise de Dados do Chăo de Fábrica: Ferramentas para a Fábrica Habilitada para IoT

Novas ferramentas de coleta e análise de dados do chão de fábrica podem aliviar a tensão de digitalizar operações de fábrica na era IoT

À medida que a mudança em direção a uma indústria de fabricação mais conectada ganha impulso e fabricantes começam a coletar dados do chão de fábrica, a necessidade de análise de dados rápida e eficiente se torna cada vez mais crítica. Ferramentas de coleta e análise de dados são primordiais na era de manufatura digital/Indústria 4.0, e fabricantes estão se equipando com novas soluções para ajudá-los a coletar, gerenciar e analisar dados do chão de fábrica de forma mais eficaz, aproveitando indicadores-chave de desempenho (KPI) como overall equipment effectiveness (OEE), tempo de atividade da máquina, utilização de máquina/fuso, e outras métricas.

Muitas opções de coleta de dados de fabricação e monitoramento de máquinas estão disponíveis, com a maioria oferecendo pelo menos algumas análises básicas de métricas de fabricação em pacotes de monitoramento de chão de fábrica ou sistemas manufacturing execution software (MES). Em alguns casos, empresas de automação estão se unindo a provedores de TI estabelecidos, como a parceria recente anunciada pelo fornecedor de automação ABB Inc. (Cary, NC, e Zurique) e Hewlett Packard Enterprise Co. (HPE; Palo Alto, CA) que combinará a expertise em automação industrial e tecnologia operacional (OT) da ABB com a experiência em TI híbrida e portfólio de software da HPE.

Unindo OT com TI

Na parceria ABB/HPE, anunciada em novembro de 2017, a oferta digital Ability da ABB será combinada com as soluções de TI híbrida da HPE. Soluções Ability rodarão em plataformas híbridas como o HPE ProLiant for Microsoft Azure Stack, com implantações nas localidades preferidas dos clientes em plantas industriais e datacenters, ou na nuvem pública da Microsoft, conforme necessário para atender requisitos de desempenho, segurança ou colaboração entre sites.

A parceria move recursos de computação para mais perto de onde são necessários, usando “edge computing.” ABB e HP integrarão automação de datacenter Ability, que controla e monitora infraestrutura, com OneView, software de automação de infraestrutura de TI da HPE. “Francamente, não podemos fazer isso sozinhos; precisamos de um parceiro para este híbrido, e OT/TI é necessário”, disse Ciaran Flanagan, baseado em Dublin, vice-presidente de grupo e chefe de soluções globais de datacenter para ABB. Combinando TI e OT, amplamente isoladas hoje, “achamos que há enorme oportunidade, e está amadurecendo rápido”, ele adicionou.

Oferecendo aos usuários datacenters de edge seguros para ambientes industriais remotos, a parceria ABB/HPE também usa infraestrutura de rack Rittal com sistemas de distribuição de energia industrial da ABB e infraestrutura e serviços software-defined da HPE. “A camada de protocolo é muito diferente em OT do que em TI”, observou Volkhard Bregulla, vice-presidente da HPE, indústrias globais de fabricação. “O lado de TI está bem à frente.” A solução ABB-HPE estará disponível no primeiro semestre de 2018.

Coletando, depois Analisando Dados da Oficina

No chão de fábrica, muitas opções existem para monitoramento e coleta de dados, a maioria oferecendo pelo menos análises básicas de máquina e algumas análises sofisticadas de chão de fábrica.

Ao monitorar máquinas, gerentes de oficina primeiro precisam saber quando máquinas particulares estão rodando, ou se estão paradas ou offline. É vital saber quando a máquina está sob controle de programa, segundo David McPhail, presidente e CEO, Memex Inc. (Burlington, ON). “Somos agnósticos quando se trata de como você conecta”, ele disse.

Com a plataforma MERLIN (Manufacturing Execution Real-Time Lean Information Network) Tempus da Memex, fabricantes de processo e discretos podem conectar suas máquinas em ambientes on-premises ou nuvem. MERLIN Tempus é um software MES que apresenta dashboards e pode conectar usando FANUC FOCAS, MTConnect, OPC e outros protocolos para vincular máquinas-ferramenta via Internet.

Para equipamentos legados, não inteligentes, a Memex desenvolveu uma interface MTConnect. “Existem 16 sinais de entrada digital da máquina”, disse McPhail. “Existem três fluxos de dados: do equipamento; do capital humano, algo que um humano tem controle [e] que uma máquina não pode nos dizer; e de soluções externas como ERP.”

Usuários podem rodar o Tempus MES, que é um portfólio Manufacturing Operations Management (MOM), no chão de fábrica para verificar status da máquina, disse McPhail. “Tipicamente nossa gente rodará nosso software em um tablet e caminhará pelo chão de fábrica. Digamos que um operador está tendo problema com uma peça; você receberá uma mensagem, ‘Apoie o Cliente Interno.’ Isso transforma o operador de um modo reativo para um modo ativo.

“Não há programação personalizada”, McPhail continuou, e o sistema inclui ferramentas analíticas. “A peça de coleta de dados é fundamental. O caso de negócios que escolhemos é OEE, mas você poderia inserir TPM [Total Predictive Maintenance] e muitos outros. Essencialmente calcula o impacto financeiro de desempenho ruim.”

A Memex está desenvolvendo um módulo FOEE (Financial OEE) para lançamento ainda este ano que calculará para oficinas os custos de rodar equipamentos em configurações menos que ótimas. O módulo mostrará aos gerentes de oficina “agora você está rodando em menos que desempenho máximo, por um delta deste tanto, e cada hora que você roda [nesse nível] custa aquele tanto”, disse McPhail.

Monitoramento é Obrigatório, mas Evite Paralisia de Análise

Uma grande questão para oficinas configurando monitoramento/análise de dados é quantos dados devem ser coletados. Enquanto a indústria exagera a necessidade de análise “Big Data”, para a oficina média menos pode ser mais.

“Trabalhamos com nossos clientes para entender a equação. O como é uma entidade conhecida. O porquê, o caso de negócios que o sustenta,” é no que a Memex trabalha, disse McPhail.

Enquanto algumas empresas trabalham em questões massivas de Big Data envolvendo ambientes de simulação, como dados CAE, na maioria das oficinas esse não é o caso. “Big Data, chamamos de exaustão digital”, McPhail adicionou. “Se você pegar uma máquina Mazak, se você se inscrever em cada tag, aquela [quantidade de dados] vai sobrecarregar você. Você realmente precisa saber cada ponto de dados?”

Outro desenvolvedor, Predator Software (Portland, OR), visa seu pacote Predator de aplicações de monitoramento de chão de fábrica em tudo, desde oficinas de dois homens a grandes organizações de fabricação, segundo Mike Rogers, diretor da Predator Software, automação e relações OEM. “Predator MDC [machine data collection] é nosso produto principal para monitoramento, e com mais de 20 protocolos diferentes, de Mori, OPC e OPC/UA, podemos monitorar qualquer coisa no chão de fábrica”, disse Rogers.

Coletar e analisar dados é mais aceito por oficinas hoje. “Vai se tornar o tópico mais quente”, disse Rogers. “Todo mundo quer e nem todo mundo tem. ... Grandes corporações querem Big Data. O cara pequeno [precisa] aprender a andar antes de correr. Você vai ficar sobrecarregado caso contrário.”

Uma chave é convencer clientes a focar em coisas simples, ele observou, como “a máquina vai ciclar? Está parada? Está rodando? ... Pode ser um processo avassalador”, disse Rogers. “Um dos problemas que encontro é encontrar o campeão na organização que vai levar isso adiante.”

A solução MDC da Predator apresenta uma interface intuitiva, tornando simples para usuários começarem, disse Rogers. “MDC tem [um motor de gráficos e relatórios embutido]. Se você rodar as permutações, temos algo entre 20.000–30.000 relatórios.” MDC é um dos oito produtos principais da Predator voltados para coleta e monitoramento de dados de chão de fábrica, controle e comunicação. Os produtos todos funcionam em um banco de dados, e quando clientes compram MDC, eles obtêm o módulo de comunicações DNC também. O software da Predator suporta banco de dados Access da Microsoft, usado por muitas oficinas menores, disse Rogers, e também suporta Microsoft SQL Express, SQL Server, e bancos de dados Oracle. O software da Predator pode operar tanto on premises quanto na nuvem.

Siga o OEE

Oficinas tanto pequenas quanto grandes precisam prestar atenção próxima à métrica OEE, que pode permitir operadores de máquina e gerentes otimizar eficiência. Visualizar o processo, tornando fácil para pessoal da oficina ver, entender e reagir rapidamente a condições mudando, é crítico.

“Oferecemos tanto o lado de coleta de dados quanto o de análise de dados, e podemos fornecer isso à la carte ou como solução completa”, disse Jeff Price, vice-presidente executivo e gerente geral, 5ME LLC (Cincinnati). Com a suite Freedom da 5ME, usuários obtêm software mais hardware disponível para vincular e controlar uma variedade de máquinas.

“Nossa equipe tem uma longa história com dispositivos tipo OT, e temos interfaces ou adaptadores para quase qualquer ativo na planta, frequentemente no controlador CNC”, Price adicionou. “Quando temos controladores legados, também temos um appliance de hardware” para conectar à rede. Junto com software Freedom eLog, a 5ME oferece visualização de dados com smartboards personalizáveis exibidos em TVs de tela plana, disse Price.

“Com a tecnologia smartboard, temos dashlets ou wizards — uma coleção de dados com gráficos de pizza e barras — que você pode salvar em smartboards”, ele disse. Os smartboards usam sistemas embarcados Raspberry Pi para ajudar a aumentar a velocidade de processamento onde os dados são mais necessários. “Estamos usando Raspberry Pi com smartboards para direcionar visualização ao chão de fábrica”, disse Price. “Por anos em plantas automotivas tivemos quadros Andon, mas aqueles são bem rígidos.”

Servidores Freedom, localizados na nuvem ou on premise, são onde o processamento de dados acontece. Com a conectividade oferecida, clientes podem construir sobre ganhos que a indústria já fez, disse Price, como manufatura enxuta e six sigma. “Nós encurtamos todo aquele processo”, ele adicionou. “A maioria dos nossos clientes verá uma melhoria mínima de 20% na produtividade com OEE, que é composto de disponibilidade, performance e qualidade. Disponibilidade é você está rodando [em níveis ótimos], performance é você está produzindo nos níveis que deveria, e qualidade é puramente uma situação de rendimento.”

Com a métrica OEE sozinha, oficinas podem fazer grandes ganhos de performance, ele disse. “Disponibilidade é onde estão os grandes ganhos. As melhorias iniciais são 10–20% em 30 dias.” A suite Freedom é uma instalação de software, pela web. “É uma pegada leve de TI, aproveitando o poder do processamento nos controladores. Podemos fazer 100 máquinas em quatro semanas.”

Price adicionou que oficinas devem separar os dados para o que é mais importante. “Depende das ferramentas de análise; chamamos de drip — data-rich, information-poor”, ele disse. “Se seus sistemas apresentam as métricas certas, há uma tonelada de melhorias a serem ganhas.”

Dando o Primeiro Passo nos Dados

Nem todas as oficinas, particularmente as menores sem grandes orçamentos OT/TI, são facilmente convencidas do valor de monitoramento de dados de fábrica. “Pessoas estão tentando entender sua linha de base”, disse Price. “Coisas como: com que frequência seu equipamento está rodando? Ainda há uma lacuna — nosso papel é preencher essa lacuna. Eles não entendem.” Clientes da 5ME como Textron, Bell Helicopter, Caterpillar, Schlumberger, e Cummins, estão interessados em Big Data, mas nem todos têm um caso de uso para isso, disse Price, embora ele veja um tal uso em manutenção preditiva.

“Coleta e análise de dados é essencial para qualquer fabricante moderno — de pequenas oficinas a empresas corporativas”, disse Jody Romanowski, CEO da Cimco Americas Inc. (Streamwood, IL). “Dados precisos em tempo real ajudam a identificar áreas que podem ser melhoradas, sejam equipamentos, processos ou pessoal. Esses dados são necessários para alcançar melhorias significativas.” A oferta de chão de fábrica da Cimco, MDC-Max, é uma solução de coleta de dados fornecendo monitoramento de produção estruturado e automatizado. O MDC-Max escalável pode beneficiar tanto pequenas oficinas quanto grandes fabricantes, disse Romanowski.

“À medida que clientes consideram análise de dados em tempo real, eles são frequentemente um pouco sobrecarregados por uma gama inteira de pontos de dados. Nossa abordagem é manter o projeto simples inicialmente, analisando três a cinco pontos de dados para garantir sucesso inicial”, ela disse. “Fabricantes podem então começar a analisar mais pontos de dados gradualmente. Em um contexto OEE, todos os fabricantes lutam com uma análise completa e consistente do parâmetro de qualidade.

“Não recomendamos uma abordagem Big Data para coleta de dados de máquina”, Romanowski continuou. “Aconselhamos manter simples e colher os frutos fáceis inicialmente, então construir sobre experiências e desafios superados. Quando empresas operando chão de fábrica em todo o mundo se esforçam para obter uma visão geral consistente globalmente, incluindo através de unidades de negócios, a complexidade do projeto aumentará dramaticamente, embora não necessariamente de uma perspectiva Big Data. Em vez disso, a complexidade normalmente cresce do manuseio de máquinas/sistemas legados e diferentes procedimentos e/ou culturas. Isso coloca mais ênfase em manter as primeiras fases o mais operacionais e simples possível, mantendo foco em metas táticas como integração ERP em estágios posteriores do projeto.”

Para oficinas que coletam os dados mas não os analisam adequadamente, novas ferramentas de análise podem oferecer uma vantagem. “Frequentemente, seu software atual é muito limitado, rígido ou complicado”, disse Romanowski. “MDC-Max é flexível o suficiente para escalar e atender às necessidades futuras de nossos clientes. Os dados devem ser facilmente acessíveis em qualquer dispositivo e devem ser agregados de forma significativa — como em relatórios e dashboards em tempo real.”

Em um cliente da Cimco fora de Tianjin, China, Romanowski disse que o fabricante tinha uma máquina-chave que era um gargalo de produtividade, afetando outras máquinas. “Ao colocar um sistema MDC-Max simples em operação com um número limitado de pontos de dados, o fabricante experimentou uma taxa de utilização 30% maior naquela máquina específica”, ela notou, “aumentando assim a produtividade tanto da redução daquele gargalo específico quanto pelo aumento de produtividade em todas as outras máquinas também. O tempo estimado de retorno do investimento, neste caso, foi menos de quatro meses.”