Por que a Seagate adota a "transformação constante"

Uma das poucas grandes empresas de tecnologia que podem traçar suas raízes até a década de 1970, a Seagate Technology, Cupertino, Califórnia, está na vanguarda das soluções de armazenamento e gerenciamento de dados há décadas. Agora, uma empresa de soluções de infraestrutura de armazenamento de dados em massa de US$ 10 bilhões, a Seagate está empregando estratégias de fabricação inteligentes, incluindo inteligência artificial e aprendizado de máquina no chão de fábrica.

Em 2017, a Seagate implementou um software de fabricação de IA para a inspeção de visão microscópica de wafers. Antes, a empresa usava sistemas de visão de máquina baseados em regras para automatizar o processo de detecção de anomalias. Eles alcançaram uma alta taxa de precisão, mas a empresa também enfrentou limitações.

A abordagem anterior exigia parâmetros rígidos para cada tipo de defeito, todos codificados estaticamente. Os intervalos fixos ajudaram a determinar os critérios para liberação ou interrupção de um produto. No entanto, a evolução da aparência do defeito ou o advento de novos tipos de anormalidades exigiram regras adicionais que poderiam se tornar cada vez mais complexas e difíceis de gerenciar como um todo.

Ao implementar operações abrangentes de dados de fabricação digital e atualizações de IA, o poder e a escala da detecção de imagens tiveram melhorias dramáticas nas instalações de produção de wafer da Seagate nos EUA e na Irlanda do Norte. A precisão passou de 50% para mais de 90% hoje.

Para chegar lá, a empresa vem extraindo valor de terabytes de dados de sensores produzidos pelas ferramentas de alta precisão que a empresa utiliza. Esses dados foram normalizados e facilitados pelo uso dos sistemas de IA. Como resultado, a Seagate agora tem várias soluções automatizadas de detecção de falhas para ajudar a tomar decisões de wafer e ferramentas e um portfólio de detectores aprimorados por IA para monitorar de forma autônoma os momentos críticos do processo de fabricação com regras mais bem orquestradas.

A Seagate captura os metadados de tempo de execução relevantes e coloca os dados brutos em contexto para criar informações úteis em tempo real, fechando o ciclo entre os mundos digital e físico e impactando positivamente a forma como os produtos são projetados, fabricados e atendidos.

O encadeamento digital preserva os dados coletados durante as execuções de produção para saber quando implementar atualizações rápidas no planejamento de recursos corporativos e outros sistemas de suporte à decisão e gerar lições para melhorar a futura tomada de decisão automatizada.

Essas eficiências estenderam a vida útil dos equipamentos da Seagate, prevendo quais ativos estavam a caminho de ficarem fora de calibração e, portanto, precisando de manutenção. A empresa obteve economias significativas em mão de obra de inspeção, prevenção de sucata, realocação de mão de obra e evitou gastos de capital para novos equipamentos.

O foco consistente da Seagate nesse tipo de inovação melhorou o desempenho operacional, a responsabilidade e aumentou a eficácia dos sistemas corporativos por meio de visibilidade rápida e precisa de todo o processo de fabricação.

O sistema de algoritmos de aprendizado profundo também gera evidências de suporte para outros sistemas de controle de fábrica, o que significa que a Seagate pode aproveitar mais dados para metrologia virtual e controle de processos.

Fabricantes de alta tecnologia como a Seagate precisam aproveitar as oportunidades em rápida evolução que a manufatura digital, IA e ML representam. A Seagate não só investiu em tecnologia de ponta, mas também demonstrou como a transformação contínua pode tornar uma organização capaz de definir o futuro de seu setor.