Acelere a Adoção da Indústria 4.0 com Dispositivos Edge LIMS: Aumente Produção e Competitividade

Termos como fábrica inteligente, Indústria 4.0 e Internet Industrial das Coisas (IIoT) tornaram-se buzzwords inevitáveis, invocados por todo desenvolvedor de equipamentos e software relacionados à manufatura. Muitas discussões sobre fábricas inteligentes começam com prognosticadores compartilhando visões de como a indústria manufatureira global será transformada.

Essas descrições frequentemente incluem tecnologias emergentes como manufatura aditiva, simulação visual 3D e robótica colaborativa. Tudo isso pode parecer fora de alcance para a oficina média — e caro demais para sequer contemplar. Quem realmente precisa disso?

Essa visão popular do setor sobre manufatura inteligente é, involuntariamente, enganosa — semelhante a responder à pergunta "O que é um automóvel?" descrevendo o sistema de rodovias interestaduais. Em ambos os casos, a ideia central é muito mais simples — e a resposta à pergunta de quem realmente precisa de manufatura inteligente é, enfaticamente, a oficina média — e todo fabricante que queira permanecer competitivo no futuro.

Definindo os Termos

Uma forma útil de entender a fábrica inteligente é começar com uma tecnologia comparativamente simples: o sensor eletrônico barato. No mundo pré-sensor, o operador da máquina programa um torno ou fresadora CNC para usinar uma peça e a máquina faz o possível para seguir as instruções e remover metal. A comunicação é toda unidirecional, do operador para a máquina.

A máquina seguiu as ordens com precisão? Salvo um desastre óbvio como uma colisão, o fabricante não saberá a menos que inspecione a peça após a operação concluída — o que leva tempo e custa dinheiro.

Entre o sensor. Sensores modernos posicionados estrategicamente no centro de usinagem permitem comunicação bidirecional. Os sensores permitem que a máquina registre ou comunique informações sobre seu próprio status e o status da operação enquanto trabalha. Medição de vibração, variação de temperatura, análise de corrente do motor e outros fatores podem ser compartilhados via rede para monitoramento e análise. O status da máquina e como esse status afeta a operação pode ser avaliado rapidamente — até em tempo real.

Onde o sensor encontra a máquina é onde a borracha encontra a estrada na IIoT. Novos equipamentos de produção geralmente já vêm equipados com sensores apropriados, mas eles podem ser instalados em equipamentos mais antigos a custo relativamente baixo.

Máquinas habilitadas com sensores têm muito a dizer — mais do que um usuário pode saber o que fazer. Mas software de análise pode processar os dados e usá-los para melhorar a operação, manter a máquina, melhorar o design do produto — até melhorar o design do próprio equipamento de usinagem.

Essa mesma abordagem de comunicação bidirecional foi escalada para criar células de manufatura inteligentes, com automação e múltiplas máquinas. Dê um zoom out mais longe e imagine uma instalação inteira conectada dessa forma, com dados de manufatura acessíveis e utilizáveis em silos antes separados — comparável à forma como dados de planejamento de recursos empresariais (ERP) se tornaram.

Essa visão atraente de uma instalação de manufatura na qual os equipamentos podem compartilhar dados com pessoas e outros equipamentos para permitir produção mais rápida, de maior qualidade e em melhoria contínua de peças e produtos — é a fábrica inteligente.

Mas pode começar extraindo dados derivados de sensores de uma única máquina e usando-os para melhorar sua operação.

Entrando na Manufatura Inteligente com LIMS

"A Indústria 4.0 é realmente sobre como você pode usar dados de forma a operar melhor seu negócio", disse Larry Megan. "E se você não tem os dados, não tem por onde começar."

Megan é vice-presidente da Advanced Manufacturing International (AMI), Clearwater, Flórida, uma organização sem fins lucrativos com a missão de ajudar fabricantes de pequeno e médio porte (SMMs) a iniciar essa jornada — a "transformação digital", como é conhecida.

"Os problemas que os fabricantes tentam resolver são os mesmos que as pessoas tentam resolver há 100 anos", observou ele: "'Como aumento a eficiência? Como reduzo o consumo de energia? Como maximizo a produtividade? Como resolvo problemas de qualidade?' O que mudou é que agora temos tecnologia para tornar rapidamente visíveis os dados que podem fornecer as respostas, para que possam ser usados como ponto de partida para tomar decisões melhores."

O trabalho de Megan e da AMI com SMMs frequentemente inclui recomendar o uso de um dispositivo desenvolvido pela LECS Energy chamado LIMS Appliance.

LIMS, que significa Low Investment Manufacturing System (Sistema de Manufatura de Baixo Investimento), é uma caixa discreta consistindo de um computador com software proprietário Solution Engine, um hub de I/O (entrada/saída) e uma fonte de alimentação de 110 V que se conecta a uma tomada padrão. Quando conectado na borda de um equipamento de produção, torna-se uma solução simples para coletar e compartilhar dados complexos derivados de sensores. (A AMI realizará demonstrações ao vivo do sistema LIMS na HOUSTEX, EASTEC, SOUTHTEC e WESTEC em outubro e novembro. A AMI é a distribuidora exclusiva da caixa LIMS.)

"Para muitos fabricantes, especialmente no espaço de peças discretas — automotivo, aeroespacial e outros — sentimos que a solução LIMS é um ótimo ponto de entrada", disse Megan. "É projetada para fabricantes que usam um torno CNC ou outra máquina, mas não têm visibilidade sobre a produtividade dessa máquina individual, ou, mais amplamente, o que está acontecendo no chão de fábrica. A solução LIMS é uma forma de baixo custo e fácil para as pessoas começarem a extrair dados de seus processos e colocá-los em um formato útil. E então podem começar a tomar decisões melhores com eles."

Nas palavras do desenvolvedor principal do dispositivo, Nat Frampton da LECS Energy, "O LIMS foi projetado para tentar ajudar operadores e engenheiros a poderem tocar seu processo, analisá-lo e chegar a um novo entendimento — poder coletar esses dados, olhá-los historicamente, interagir ou mover os dados para bancos de dados e, finalmente, obter os resultados dessa análise e melhorar seu processo."

Segundo Frampton, o LIMS é produto de 20 anos de desenvolvimento, originalmente desenhado para a manufatura de explosivos para o Exército dos EUA. Um objetivo-chave desde o início foi que usuários sem habilidades especializadas de programação pudessem instalá-lo e operá-lo.

"Se você entende sua própria operação, se consegue trabalhar com seu equipamento, já tem todas as habilidades de computador que vai precisar para configurar este appliance", disse Frampton.

O Fluxo de Aplicação do LIMS

O LIMS é capaz de uma gama vertiginosa de tarefas, mas pode ser simplificado em um fluxo de aplicação de cinco etapas. A primeira etapa é conectar o sistema a um determinado equipamento de produção. Como essa conexão funciona depende do equipamento conectado e da configuração de rede da oficina — se ela tiver uma. O LIMS é projetado para conectar da maneira mais eficiente possível, dependendo dessas variáveis.

"O LIMS é baseado em padrões abertos", disse Frampton. "Então, se estiver conectando a uma máquina relativamente nova que usa um protocolo de dados padrão como MT Connect, é muito fácil para qualquer um capturar os dados da rede e movê-los para um banco de dados. No entanto, se a máquina não estiver usando protocolos de dados padrão, mas os dados estiverem disponíveis no CLP [controlador lógico programável] local que comanda a máquina, então, tipicamente, se for relativamente novo, conseguimos extrair os dados do CLP. Entendemos os protocolos de CLP e temos drivers capazes de fazer isso."

O appliance LIMS "fala" mais de 50 protocolos industriais diferentes, observou ele. "Apenas saiba que se você tem qualquer equipamento que 'fale', provavelmente conseguimos conversar com ele."

E, como mencionado, se nenhuma dessas coisas funcionar, sensores podem ser adicionados à máquina de produção e conectados ao dispositivo LIMS, disse Megan.

"Tivemos casos em que adicionamos sensores para permitir certos tipos de análises — temperatura, umidade na oficina, esse tipo de coisa. Esses podem ser conectados como sinais cabeados típicos que iriam para um CLP ou qualquer outra coisa", disse ele.

Qualquer que seja a forma como a conexão é feita, o benefício é que "agora você vai centralizar tudo através de um sistema para que fará o timestamp de tudo corretamente", disse Megan. "Tudo será consistente no tempo. Você poderá armazenar em um banco de dados padrão e ter os dados bem organizados, em contexto e em um só lugar que você possa usar."

Suavizando, Armazenando e Analisando

Uma vez feitas as conexões e os dados podendo fluir para o LIMS, a segunda etapa é filtrar os dados para reduzir ruído e fortalecer o sinal. "Os dados que chegam do equipamento nem sempre são perfeitos", disse Frampton. "Podem ser ruidosos." Por isso, o programa Solution Engine inclui um motor de análise simples que os suaviza. Por exemplo, "talvez você tenha uma corrente entrando e queira integrá-la em quilowatts-hora, para saber qual é sua pegada de carbono para uma peça específica." A filtragem permitirá um conjunto de dados mais claro e preciso. Essa filtragem inicial de dados é diferente das análises mais complexas possíveis depois que o sistema estiver em operação por mais tempo registrando e armazenando dados.

A terceira etapa é coletar os dados e salvá-los no banco de dados de escolha do usuário, que pode ser local ou na nuvem.

"Nenhuma nuvem é necessária", afirmou Frampton. O usuário poderia optar por configurar um banco de dados SQL, por exemplo, e "você poderia colocar esse banco de dados na nuvem se quisesse — mas não precisa. Pode simplesmente armazená-lo localmente no dispositivo LIMS", observou. O dispositivo LIMS tem 16 gigabytes de armazenamento padrão.

Outro ponto que distingue o sistema de outros: "Uma das coisas que não fazemos é monitorar o uso de dados e cobrar cada vez que você armazena alguns dados ou dar limites de tags ou algo assim. Os dados são seus", disse Frampton.

A quarta etapa é geração de relatórios e análise a partir dos dados. Como a maioria dos operadores de máquina não são necessariamente especialistas em bancos de dados, o LIMS é projetado para tornar a coleta e armazenamento de dados tão fácil quanto um clique do mouse.

"Se você não é um especialista em bancos de dados ou se sente desconfortável com eles, não se preocupe", disse Frampton. "Você pode apenas clicar com o botão direito nesses dados e exportá-los para o MS Excel. Sou engenheiro mecânico de formação, então sempre me certifiquei que nossas ferramentas saiam direto para o Excel."

No entanto, se o usuário tiver Azure, Google Cloud ou outro sistema baseado em nuvem, "podemos pegar esses dados e movê-los diretamente para tabelas no Azure para que você possa vê-los no Power BI" ou outros programas ou formatos, disse ele. "Também podemos olhar para machine learning e obter resultados de volta."

Colocando os Dados para Trabalhar

A quinta e última etapa é a razão pela qual o sistema é implementado — usar as informações coletadas para melhorar o processo.

"Uma vez que você descobriu como melhorar o processo, a coisa mais importante é ser capaz de controlá-lo — fazer algo a respeito", explicou Frampton.

A ação desejada pode ser relativamente simples no início, como tornar uma informação pertinente visível com a rapidez de uma torre de luz vermelho-amarelo-verde. Com o tempo, porém, os dados coletados podem permitir que o usuário faça muito mais.

"Posicionamos o LIMS como um ponto de entrada para transformação digital", disse Megan. "Geralmente começa com a ideia de coletar dados e conseguir apenas fazer visualização simples. Uma vez que você tem isso, com o tempo pode começar a fazer coisas mais sofisticadas. Você pode subir a curva de maturidade — da análise básica até soluções mais avançadas como IA.

"Mas é melhor começar simples — e o LIMS é um ótimo ponto de partida", concluiu ele.