Encontrando o retorno para a fabricação inteligente

A Indústria 4.0 é definida por processos de fabricação inteligentes, como otimização de plantas orientada por dados, automação industrial e manutenção preditiva. Como esses processos dependem de dados de chão de fábrica, a configuração de uma instalação inteligente ou sem iluminação começa com a configuração de um sistema de coleta de dados eficaz.

Este sistema de coleta de dados representa um investimento para o fabricante, no qual espera-se um retorno. A avaliação do investimento deve incluir a rapidez com que as partes interessadas podem esperar o retorno, qual a forma do retorno e quão tangíveis os retornos são comparados ao investimento feito.

Saiba mais:O que exatamente é a fabricação "inteligente"? Usando a tecnologia para impulsionar a inovação

Como o período de retorno é medido para a fabricação inteligente?

Como termo contábil, o período de retorno é definido como o tempo necessário para que as entradas de caixa geradas por um projeto compensem o investimento inicial realizado. Na manufatura, encontrar o retorno dos investimentos realizados envolve mais do que acompanhar as entradas de caixa.

Usar uma instalação de fabricação discreta como exemplo, reduzir com sucesso os custos operacionais anteriores por meio da otimização da máquina ou, finalmente, poder receber informações sobre todas as etapas de um ciclo de produção são marcos a serem comemorados. Neste exemplo, embora a redução do custo operacional possa ser facilmente quantificada financeiramente, a percepção acionável recebida da coleta de dados de chão de fábrica não pode, embora afete todos os aspectos do processo de produção.

Com isso em mente, aqui estão os parâmetros que ajudam a encontrar o retorno dos investimentos em manufatura inteligente:

Melhoria de produtividade – Refere-se ao impacto da fabricação inteligente no aprimoramento da utilização da máquina e nos níveis de desempenho dos funcionários do chão de fábrica. As melhorias de produtividade podem ser medidas usando cálculos de eficácia geral do equipamento (OEE) e outros padrões de referência. Isso facilita o cálculo do retorno da integração da fabricação inteligente.

Melhoria da qualidade – A qualidade dos produtos fabricados serve como mais um parâmetro para medir o retorno dos investimentos realizados. Os cálculos de defeitos por milhão de oportunidades (DPMO) e outros modelos de cálculo Seis Sigma possibilitam o rastreamento do retorno em termos de melhorias de qualidade.

Otimização de energia – Na fabricação, o consumo de energia geralmente responde por aproximadamente 18% do custo total de despesas gerais para fabricar um produto. Assim, otimizar o uso de energia é uma forma de definir o retorno dos investimentos em manufatura inteligente.

Manutenção preditiva – Garantir que os ativos de chão de fábrica funcionem de maneira ideal sem sofrer avarias não planejadas é um dos princípios da fabricação inteligente. Com a manutenção preditiva, os fabricantes podem prever falhas de equipamentos e reduzir o tempo de inatividade, um grande impacto no período de retorno do investimento e no retorno geral do investimento.

Com que rapidez os fabricantes devem esperar o retorno das iniciativas de fabricação inteligente?

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

Muitos fabricantes esperam que a integração de modelos de fabricação inteligentes produza resultados imediatamente. Em alguns casos, os fabricantes recebem retorno no primeiro e terceiro mês após a implementação de um sistema de coleta de dados.

Por exemplo, BC Machining LLC, um fabricante contratado de peças metálicas, fornece um excelente estudo de caso para isso. Nesse caso, a MachineMetrics configurou um sistema de coleta de dados para suas máquinas CNC e as conectou à MachineMetrics IoT Platform.

Em um mês, os dados de fabricação foram coletados, categorizados e analisados. No 3º mês, um processo de otimização de produtividade orientado por dados estava em vigor, o que aumentou o OEE da BC Machining em 10%.

Este exemplo mostra a rapidez com que o retorno da fabricação inteligente pode ser alcançado.

Em outras situações, como melhoria de qualidade e manutenção preditiva, pesquisas mostram que o retorno do investimento deve ser esperado dentro de 6 a 12 meses. Isso porque, para analisar com precisão os dados relacionados a esses conceitos, é necessário um tempo maior. A duração prolongada garante que dados suficientes sejam coletados para determinar o desempenho da máquina e os padrões de chão de fábrica ao longo do tempo. Os dados podem então ser usados ​​para desenvolver cronogramas de manutenção ou políticas de controle de qualidade.

Nesses casos, o MachineMetrics pode acelerar o processo de retorno. Nossa plataforma IoT integra dados de benchmark de equipamentos legados e novas máquinas. Esses dados de referência incluem tempo de execução da máquina, carga, velocidade ideal e temperatura operacional. Os dados fornecem informações sobre os recursos de suas máquinas sem ter que esperar 12 meses antes de desenvolver um controle de qualidade ideal ou uma estratégia de manutenção preditiva.

O valor de curto e longo prazo da fabricação inteligente

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

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