Transformando Máquinas Legadas em Ativos Orientados a Dados para Operações Modernas

Tão recentemente quanto dois anos atrás, quando Brad Klippstein da Okuma America queria extrair alguns dados operacionais de uma máquina-ferramenta legada, ele tinha que conectar dezenas de fios ao gabinete de controle e adicionar um CLP. Uma vez terminado, dados fluíam da máquina-ferramenta para o CLP e então para um hub ou servidor onde são armazenados.

"Temos coisas como Ethernet e Wi-Fi e toda essa tecnologia que podemos usar hoje em dia", disse Klippstein, supervisor especialista em produto. "Mas equipamentos de 30+ anos atrás não tinham essa capacidade, então você tinha que fisicamente conectar um dispositivo ao gabinete de controle para extrair todos aqueles dados. Agora nem precisamos ter uma conexão física [com máquinas novas]. Você pode fazer coisas sem fio. Essa é a transição nos últimos 30-40 anos."

Parte do trabalho de Klippstein é ajudar clientes a dar passos discretos no mundo conectado, digitalizado e orientado a dados da Indústria 4.0 — para máquinas-ferramenta novas e legadas.

Estes benefícios podem incluir:

• Monitoramento de máquina-ferramenta em tempo real, na fábrica ou de local remoto
• Aumento de produtividade e qualidade
• Relatórios livres de viés
• Justificativa de aquisição
• Manutenção preditiva
• Atração e retenção de talentos de topo entusiasmados com a perspectiva de aprender coisas novas e estar na vanguarda de processos modernos.

Seja transmitido através de fios ou do ar, dados coletados de dispositivos de fábrica podem ajudar um dono de oficina a tomar decisões de negócio mais inteligentes.

Com análise dos dados em mãos, trabalhadores terão maior visibilidade de operações do chão de fábrica, o que pode ajudá-los a resolver problemas, aprimorar processos e aumentar produtividade.

Com um avanço recente, aquele dono de oficina pode nem precisar de alguém como Klippstein mais para suas máquinas-ferramenta legadas.

Em 2019, a Okuma lançou o NET BOX suite-C Quick como uma alternativa de menor custo a uma solução engenheirada para coletar dados de máquinas mais antigas. O NET BOX CQ, para abreviar, conecta-se diretamente a uma torre de sinal e então a um hub ou dispositivo usado para puxar sinais.

O NET BOX CQ usa três sensores ópticos — um cada para as luzes verde, amarela e vermelha na torre — e converte a informação que eles coletam para um formato que pode ser lido por um sistema de computador. Para padronizar dados coletados por qualquer de seu software, a Okuma usa MT Connect, um protocolo de comunicações open-source comumente usado.

"É fácil de instalar, e você não precisa de um técnico da Okuma para fazer isso", disse Klippstein sobre o NET BOX CQ.

Para começar, a capacidade de ver se uma máquina está rodando é uma ótima métrica para rastrear porque um dono de oficina geralmente quer empurrar cada equipamento para produção máxima. Ele quer sua efetividade geral do equipamento (OEE) na faixa de 65-85% porque uma máquina só está ganhando dinheiro quando está rodando.

"Então, apenas puxando aquela informação — verde, amarelo, vermelho — sou capaz de rastrear e tender isso ao longo do tempo e pelo menos ver quando paralisações ocorreram e por quanto tempo", disse Klippstein. "E então eu daria o próximo passo e diria: 'Por que isso ocorreu e por que continua ocorrendo todo dia às 2:30?' Então, agora posso tender coisas. Pelo menos isso me dá um passo na direção certa."

Christopher Rezny, gerente regional central para provedor de automação de fábrica Fastems, disse que enquanto MT Connect e software da Okuma são veículos muito bons para coleta de dados, a quantidade limitada de dados disponível de uma máquina legada não é sua única desvantagem comparada com máquinas modernas.

"Interfaces de máquinas legadas mais antigas de volta a outro software interno sendo usado, digamos um sistema ERP como exemplo, também são ou muito limitadas ou inexistentes", disse ele. "Também pode haver questões relacionadas a mecanismos de feedback dessas máquinas mais antigas concernindo protocolos de segurança para o usuário."

Trabalhadores do chão de fábrica têm que estar prontos para mudança

Apesar das limitações que Rezny descreveu, há muitos dados e máquinas para empresas como Okuma e Excellerant Manufacturing trabalharem.

"A maioria das oficinas tem equipamentos legados", disse o Presidente da Excellerant Manufacturing, John Carpenter. "A maioria das pessoas vem até nós por causa de nossa história com equipamentos legados — conhecendo aqueles gabinetes por dentro e por fora — porque literalmente conectamos dezenas de milhares de máquinas CNC através dos anos e acumulamos o que eu chamaria de segredos de ofício sobre qual é a melhor maneira de conectar este equipamento legado."

O primeiro objetivo quando chamado a um novo cliente é entender o que ele ou ela quer. Essa pessoa está apenas tentando trazer dados do chão de fábrica para que todos estejam cientes do que está acontecendo?

"É tudo sobre qual problema você está tentando resolver", disse Carpenter. "E então vamos te dar o básico para começar. A maioria das fábricas não apreciou totalmente os dados que estão lá. Eles estão engatinhando agora. Entrarei em oficinas e sentirei pena delas porque nem chegaram na fase de engatinhar."

Carpenter lembrou um cliente onde a gestão queria transparência básica — dados do que estava acontecendo no chão de fábrica. E trabalhadores do chão de fábrica estavam resistindo à coleta de dados por medo do Grande Irmão vigiando eles.

Carpenter deixou a questão para a gestão da oficina lidar. Mas reconheceu que os trabalhadores não tinham escolha. Sabia que líderes da oficina buscavam dados para medir produção e melhorar processos, não como tática de Grande Irmão. Infelizmente, a gestão não havia preparado seus funcionários para a mudança.

"Abre tantos olhos em tantos níveis mas seu pessoal tem que estar pronto para a mudança", disse ele.

Uma vez que o básico está sendo rastreado — Estamos cortando? Se estamos cortando, é a 100%? E se não é, estamos em modo de produção reduzida? — e os dados estão sendo alimentados na plataforma de dados de máquina e comunicações em tempo real da Excellerant, é possível adicionar miríades de sensores e transdutores para obter mais dados.

Sensores podem ser incorporados para medir temperatura, vibração, pressão, vazão, concentração e mais.

"Você tem que determinar o que é importante", disse Carpenter. "Podemos coletar todo tipo de dados de um ponto no chão de fábrica. Existe uma vasta quantidade de dados quando você entra em análise de vibração e quebra de ferramenta. A lista continua."

Sempre há uma maneira de coletar mais dados, mas às vezes se torna proibitivo em custo, disse ele. O dono da oficina precisa determinar quanto ele quer gastar em um sensor para obter seus dados para o próximo nível.

"Tipicamente, quando você embrulha isso em algum tipo de projeto OEE, é um ROI rápido", disse Carpenter.

Conheça as perguntas a fazer

"Este é obviamente um problema em toda a indústria, mas as perguntas que estamos recebendo geralmente caem em duas categorias", disse Cory Weber, arquiteto sênior de IoT industrial na Bosch Rexroth. "É: Como eu aumento a qualidade da minha produção usando IoT ou IIoT? Ou é: Como eu aumento minha eficiência?

"A outra pergunta que entra aí é: Como eu diminuo meus custos de produção?"

Além de ajudar a responder estas perguntas relacionadas à produção, Weber estima que 90% dos clientes querem visualização em tempo real e monitoramento de máquina-ferramenta, no local e remotamente.

"É o primeiro passo, certo?", disse ele. "O que minha [linha automatizada ou máquina-ferramenta] está fazendo?"

A solução da Bosch Rexroth para extrair dados de máquinas legadas é um gateway IoT chamado PR-21, que é um pequeno computador de placa única endurecido para ambientes industriais. Também tem uma plataforma IIoT, ctrlX CORE, para puxar e processar dados e movê-los para armazenamento em um servidor local ou na nuvem.

Uma das aplicações mais comuns que Weber viu para uso de dados coletados é a de manutenção preventiva.

Ajustes inteligentes, orientados a dados, em um cronograma de manutenção são uma maneira de manter máquinas-ferramenta zumbindo enquanto diminuem custos de produção reduzindo desperdício.

"Sei que mesmo em nossas próprias instalações fizemos coisas como mudar para horas de uso em oposição a [calendário] manutenção programada", disse Weber.

Por exemplo, a Bosch Rexroth tem uma área de teste hidráulico onde trabalhadores costumavam trocar o fluido a cada duas semanas. Depois que colocaram monitoramento contínuo na máquina, foram capazes de revisar o cronograma de substituição de fluido para um baseado em tempo de uso vs. tempo de calendário.

"Quando você está falando 50-60 galões de fluido hidráulico ou mais, isso pode ficar caro", disse ele.

Outros tipos de fluidos têm parâmetros definidos que devem ser atendidos para seu uso ótimo, seja baseado em concentração, exposição ao calor ou outros fatores.

"Se você pode testar regularmente, pode mudar sua manutenção para conforme-necessário e pode economizar muito dinheiro e proteger sua qualidade", disse Weber. "É um ponto de venda atraente e fruta de baixo galho relativamente."

Weber adquiriu conhecimento de domínio para manufatura enquanto crescia: Seu pai possui um pequeno negócio de manufatura. Sua educação, porém, é em tecnologia da informação. Ambos conhecimento de domínio de manufatura e inteligência de dados são necessários para se beneficiar da implementação da Indústria 4.0, disse ele.

"Você precisa de alguém que entenda o processo real", disse ele. "E alguém que entende o processo pode olhar para os dados e dizer: 'Isso não parece o que deveria ser'."

Uma vez que os dados estão em mãos, as possibilidades são infinitas, dependendo de quanto o usuário quer processá-los.

Se um dono de oficina tem a sorte de ter alguém com background real em ciência de dados, ele pode até se aventurar em inteligência artificial.

"É uma questão de coletar dados suficientes para torná-los valiosos e então, e não posso enfatizar isso o suficiente, saber quais perguntas você quer fazer dos dados", disse ele.

O conselho relacionado a dados de Weber, claro, aplica-se a máquinas novas e legadas. Mineração de dados para operações inteligentes aplica-se a ambas.