Maximizando o ROI na Manufatura Inteligente: Payback e Sucesso Baseado em Dados

A Indústria 4.0 é definida por processos de manufatura inteligente, como otimização de fábrica baseada em dados, automação industrial e manutenção preditiva. Como esses processos dependem de dados do chão de fábrica, configurar uma instalação inteligente ou "lights-out" começa com a implementação de um sistema eficaz de coleta de dados.

Esse sistema de coleta de dados representa um investimento para o fabricante, do qual se espera um retorno. A avaliação do investimento deve incluir a rapidez com que os stakeholders podem esperar o payback, a forma que esse retorno assume e o quão tangíveis são os ganhos comparados ao investimento realizado.

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Como o Período de Payback é Medido na Manufatura Inteligente?

Como termo contábil, o período de payback é definido como o tempo necessário para que os fluxos de caixa gerados por um projeto compensem o investimento inicial. Na manufatura, encontrar o retorno sobre os investimentos envolve mais do que rastrear entradas de caixa.

Tomando uma fábrica de manufatura discreta como exemplo, reduzir com sucesso custos operacionais anteriores através de otimização de máquinas ou finalmente obter visão sobre cada etapa de um ciclo de produção são marcos a serem celebrados. Neste exemplo, embora a redução de custos operacionais possa ser facilmente quantificada financeiramente, a visão acionável obtida pela coleta de dados do chão de fábrica não pode, mesmo afetando todos os aspectos do processo produtivo.

Com isso em mente, aqui estão os parâmetros que ajudam a determinar o payback de investimentos em manufatura inteligente:

Melhoria da Produtividade – Refere-se ao impacto da manufatura inteligente no aumento da utilização de máquinas e dos níveis de desempenho dos funcionários do chão de fábrica. Melhorias de produtividade podem ser medidas usando cálculos de Eficiência Global do Equipamento (OEE) e outros padrões de benchmark. Isso facilita o cálculo do payback para a integração da manufatura inteligente.

Melhoria da Qualidade – A qualidade dos produtos fabricados serve como outro parâmetro para medir o retorno dos investimentos. Cálculos de Defeitos por Milhão de Oportunidades (DPMO) e outros modelos de cálculo Six Sigma tornam possível rastrear o payback em termos de melhorias de qualidade.

Otimização de Energia – Na manufatura, o consumo de energia geralmente representa aproximadamente 18% do custo total de overhead para fabricar um produto. Portanto, otimizar o uso de energia é uma forma de definir o payback sobre investimentos em manufatura inteligente.

Manutenção Preditiva – Garantir que ativos do chão de fábrica funcionem de forma otimizada sem sofrer paradas não planejadas é um dos pilares da manufatura inteligente. Com a manutenção preditiva, os fabricantes conseguem prever falhas de equipamentos e reduzir tempo de inatividade, um grande impacto no período de payback e no retorno geral do investimento.

Com que Rapidez os Fabricantes Devem Esperar Payback de Iniciativas de Manufatura Inteligente?

Dependendo do tamanho e complexidade do investimento em IoT industrial, o período de payback pode variar de um mês a mais de um ano.

Muitos fabricantes esperam que a integração de modelos de manufatura inteligente gere resultados imediatamente. Em alguns casos, os fabricantes recebem payback já no primeiro ou terceiro mês após implementar um sistema de coleta de dados.

Por exemplo, a BC Machining LLC, um fabricante por contrato de peças metálicas, fornece um excelente estudo de caso. A MachineMetrics configurou um sistema de coleta de dados para suas máquinas CNC e as conectou à Plataforma IoT MachineMetrics.

Em um mês, dados de manufatura foram coletados, categorizados e analisados. No terceiro mês, um processo de otimização de produtividade baseado em dados estava em vigor, o que aumentou o OEE da BC Machining em 10%.

Este exemplo demonstra quão rapidamente o payback da manufatura inteligente pode ser alcançado.

Em outras situações, como melhoria de qualidade e manutenção preditiva, pesquisas mostram que o payback deve ser esperado entre 6 a 12 meses. Isso ocorre porque, para analisar dados relacionados a esses conceitos com precisão, é necessário um período mais longo. A duração estendida garante que dados suficientes sejam coletados para determinar o desempenho das máquinas e padrões do chão de fábrica ao longo do tempo. Esses dados podem então ser usados para desenvolver cronogramas de manutenção ou políticas de controle de qualidade.

Nesses casos, a MachineMetrics pode acelerar o processo de payback. Nossa plataforma IoT integra dados de benchmark de equipamentos legados e novas máquinas. Esses dados de benchmark incluem tempo de execução, carga, velocidade ideal e temperatura operacional. Eles fornecem insight sobre as capacidades de suas máquinas sem ter que esperar 12 meses antes de desenvolver uma estratégia ideal de controle de qualidade ou manutenção preditiva.

O Valor de Curto e Longo Prazo da Manufatura Inteligente

Espera-se que a manufatura inteligente adicione aproximadamente US$ 1,5 trilhão em valor à economia global até 2022. Os benefícios diretos esperados para fabricantes individuais incluem aumento de produtividade, melhorias de qualidade e otimização do uso de máquinas.

A MachineMetrics localiza esses benefícios e os traz para sua instalação. Também garante que você receba o retorno de seus investimentos em tempo recorde através dos serviços plug-and-play que oferecemos. Se você busca reduzir drasticamente o período de payback de seus investimentos em manufatura inteligente, entre em contato com nossa equipe.