Desbloqueando Eficiência de Produção: Estratégias Comprovadas de Manufatura Baseada em Dados

Otimizando Eficiência de Produção através de Estratégias de Manufatura Baseada em Dados

Embora diversas tecnologias de captura de dados existam, fabricantes ainda lutam para usá-las. É devido a este grande desafio que o objetivo de manufatura baseada em dados parece ainda mais inalcançável.

No entanto, existem algumas abordagens baseadas em dados que você pode adotar ao otimizar a eficiência de produção. Estas abordagens incluem fazer uso de IoT Industrial para capturar dados do chão de fábrica, implantar dispositivos edge computing no chão de fábrica, ou inserir manualmente estatísticas de máquinas em planilhas Excel para análise posterior. As duas primeiras opções são soluções digitais com processos automatizados, enquanto a última é manual. Como esperado, a digitalização vence e torna a captura de dados do chão de fábrica e colocá-los para trabalhar, um processo mais simplificado.

Com isso em mente, será útil mergulhar mais fundo no que significa ser um fabricante baseado em dados, quais benefícios e desafios você pode experimentar ao lançar programas focados em dados, e quais estratégias tangíveis você pode adotar à medida que progride em sua maturidade analítica.

O que é Manufatura Baseada em Dados?

Manufatura baseada em dados é uma abordagem para produção que permite que fatos e um conjunto estrito de KPIs de manufatura guiem a tomada de decisão, em oposição a palpites, evidências anedóticas ou "sentimentos".

É uma abordagem que alavanca dados de equipamentos do chão de fábrica, operadores, cadeia de suprimentos, entre outras fontes, para permitir que fabricantes tomem melhores decisões enquanto trabalham para reduzir custos e aumentar a eficiência operacional.

Tecnologia emergente está dando a mais fabricantes a capacidade de coletar e processar dados de suas operações, o que está levando a um aumento em soluções que podem extrair insights de dados de manufatura em tempo real. No entanto, nem todas as análises são iguais.

Para alavancar dados com sucesso em uma operação, você primeiro precisa ser capaz de coletar dados precisos que podem ser processados e exibidos de forma eficaz de maneira que seja fácil para o usuário consumir.

Por exemplo, se você coletasse manualmente dados de desempenho de máquina em uma prancheta, não haveria apenas um grande compromisso de tempo para completá-lo, mas também uma alta probabilidade de erro humano. Por outro lado, coletar dados diretamente de máquinas via CLP produz um fluxo de dados altamente preciso e imparcial. Ambas as soluções aqui podem ser consideradas "baseadas em dados", mas a última é muito superior e levará a uma melhor tomada de decisão.

Benefícios de Ser Baseado em Dados na Manufatura

Visibilidade Aumentada: O encanto da manufatura baseada em dados é que líderes no chão de fábrica e no escritório corporativo podem ter um entendimento mais profundo do desempenho baseado nos dados sendo coletados através da organização. Dados fornecem insight não apenas no desempenho de ativos individuais, mas nas operações como um todo. Isso ajuda tomadores de decisão a identificar áreas de oportunidade, seja turnos de baixo desempenho, tempo de inatividade recorrente de máquinas ou outros gargalos de produção.

IA e Aprendizado de Máquina: Com grandes conjuntos de dados, fabricantes têm a capacidade de executar algoritmos de aprendizado de máquina que ajudam a resolver problemas complexos. Por exemplo, nossa equipe de ciência de dados alavancou aprendizado de máquina não supervisionado para detectar anomalias em CNC. É com esforços analíticos como este que fabricantes podem adotar práticas avançadas como manutenção preditiva. Sem as capacidades de processamento ou acesso a dados, mesmo formas simplistas de tomada de decisão baseada em dados não seriam possíveis.

Automação: Existem duas categorias de automação que estratégias baseadas em dados podem suportar. A primeira é a coleta automatizada de dados. Se uma operação está devidamente equipada com dispositivos para coletar dados e software para processá-los, o processo de coleta de dados não requer mais esforço manual.

A segunda componente de automação é o uso de dados para tomada de decisão automatizada. À medida que fabricantes progridem em sua jornada analítica, eles passam de analytics descritivo para preditivo. Isso significa que eles primeiro usam dados para entender o que aconteceu ou está acontecendo atualmente, mas eventualmente amadurecem para entender o que pode acontecer e têm a oportunidade de agir sobre isso autonomamente.

Economia de Custos: Dados complementam manufatura enxuta pois dão aos fabricantes a informação que precisam para simplificar processos de produção e minimizar desperdício. Sem os dados concretos, é difícil medir com precisão melhorias de produção e ter certeza de que mudanças resultaram em economia de custos.

Por exemplo, a Carolina Precision Manufacturing, um fabricante de peças torneadas CNC suíças de pequeno diâmetro e tolerância apertada, economizou US$ 1,5 milhão em um ano ao implantar uma plataforma IoT para garantir visibilidade total de dados. No estudo de caso, explica como eles conseguiram aumentar a eficiência de produção, otimizar utilização de máquinas e impulsionar responsabilidade do operador.

Desafios da Manufatura Baseada em Dados

Fontes de Dados Isoladas e Sistemas Legados: Muitos sistemas e equipamentos não foram construídos com a intenção de falar uns com os outros. Isso pode ser resultado de sistemas operacionais separados entre diferentes departamentos, equipamentos legados, ou simplesmente falta de documentação e comunicação. O problema aqui é que pode ser difícil agregar dados através de sistemas díspares, significando que você obterá menos valor dos dados coletados. Uma plataforma IoT que conecta múltiplos níveis de sistemas e traz equipamentos legados online ajuda a resolver este problema.

Ameaças de Segurança: O problema de segurança de IoT industrial surgiu devido a duas razões principais. Primeiro, à medida que mais dispositivos são conectados, há maior chance de criar vulnerabilidades para uma violação. Em segundo lugar, segurança não foi abordada no nível da máquina antes, o que significa que não há padrões ou protocolos desenvolvidos. No entanto, existem soluções para mitigar riscos.

Armazenamento de Dados: Quanto mais dispositivos e sistemas conectados um fabricante baseado em dados habilita, mais dados serão coletados. Na superfície, este é um forte benefício se o usuário puder obter insight dos dados sendo coletados. No entanto, o fluxo crescente de dados precisa de um lugar para ser coletado e processado, o que pode ser um desafio difícil. Isso é especialmente intensivo em custo se o usuário for armazenar dados on-premise, o que faz um forte caso para o uso de computação em nuvem.

Estratégias de Manufatura Baseada em Dados

Estratégia de Otimização de Processo Baseada em Dados

O primeiro passo para otimizar a capacidade de produção de uma máquina é ter um entendimento de suas capacidades e das condições de trabalho ao seu redor. Essas condições de trabalho poderiam incluir conhecimento do estoque disponível e a velocidade com que materiais chegam à máquina. Para adquirir este conhecimento, a integração de soluções de captura de dados como dispositivos de interface homem-máquina será necessária. Os dados coletados e a capacidade de visualizar KPIs fornecem grande insight em processos industriais tanto para tomadores de decisão quanto para funcionários dentro de um chão de fábrica.

Esses insights podem então ser colocados para trabalhar no desenvolvimento de uma estratégia de otimização de processo que garanta que a produção continue em seu nível ótimo. Uma abordagem baseada em dados para otimização de processo também torna possível identificar fatores limitando a produtividade.

Um exemplo é o uso da MachineMetrics para impulsionar otimização de processo dentro de uma instalação de manufatura discreta. Neste exemplo, dados são coletados diariamente de máquinas, categorizados e comparados contra KPIs otimizados para descobrir o equipamento específico não atingindo sua meta e por quê. O insight direcionado sobre os desafios afetando a produtividade de uma máquina então serve como base para corrigir os problemas limitando-a de funcionar otimamente.

Estratégia de Manutenção Preditiva Baseada em Dados

Máquinas dentro de chão de fábrica são esperadas para ser continuamente mantidas para garantir que funcionem otimamente, por isso todo fabricante tem uma estratégia de manutenção em vigor para lidar com falha de peças. Em muitas instalações, uma abordagem reativa ou funcionar-até-falhar para manutenção ainda está sendo implantada como estratégia para manter máquinas funcionando por períodos mais longos. Estatísticas mostram que esta estratégia dificulta a produtividade em aproximadamente 20% e também pode levar a tempo de inatividade não planejado se máquinas quebrarem durante um ciclo de produção real.

Uma estratégia baseada em dados traz uma abordagem preemptiva para manutenção de máquinas através do monitoramento de todo índice de desempenho que descreve o status de saúde da máquina e componentes nela. Com esta abordagem, tempos de inatividade não planejados serão eliminados, otimizando assim a eficiência de produção.

Um exemplo disso é o uso do Motor de Detecção de Anomalias MachineMetrics para rastrear componentes e desempenho de máquina. Através de uma API, o motor analisa dados de máquina para desenvolver estratégias de manutenção personalizadas para as diferentes máquinas dentro de um chão de fábrica. Os dados analisados informam o fabricante sobre peças que requerem substituições frequentes e insight sobre como desenvolver cronogramas de substituição em torno de ciclos de produção. Isso garante que o estoque de peças de reposição do fabricante esteja sempre atualizado e a manutenção seja executada dentro de prazos especificados.

As Três Etapas da Otimização de Manufatura Baseada em Dados

Definir ou criar uma estratégia baseada em dados para otimizar processos de manufatura inclui as seguintes etapas:

1. Captura e monitoramento de dados: A capacidade de coletar dados em tempo real fornece a base para colocar seus dados para trabalhar. MachineMetrics é uma solução plug-and-play que coleta dados como velocidade operacional, temperatura do equipamento e taxa de consumo de energia de equipamentos de manufatura discreta e dispositivos IoT.
2. Categorização e visualização de dados: Os dados coletados devem ser processados e analisados para receber insights deles. MachineMetrics alavanca a nuvem AWS para entregar aplicações out-of-the-box que tornam a visualização e relatórios de dados do chão de fábrica através de fluxos de trabalho otimizados um processo simplificado.
3. Inteligência de negócios e ação: Relatórios e fluxos de trabalho são fornecidos para facilitar o processo de tomada de decisão e criação de estratégia. Uma vez que dados de máquina tenham sido coletados e analisados, desenvolver estratégias acionáveis para otimizar eficiência de produção e implementá-las torna-se possível.

Sua Jornada de Analytics de Manufatura

Para fazer seus dados trabalharem para você, conectar as máquinas de manufatura da sua empresa à Plataforma MachineMetrics inicia a jornada para otimização de produção. As capacidades de conectividade universal da MachineMetrics suportam máquinas com I/O tanto digital quanto analógico, o que torna possível coletar dados de máquinas legadas dentro do seu chão de fábrica. Assim, eliminando o desafio de coletar os dados utilizáveis necessários para desenvolver estratégias baseadas em dados para suas instalações de manufatura. Você pode aprender mais sobre a proposta de valor de plataformas de analytics industriais de nível enterprise analisando os recursos da Plataforma IoT MachineMetrics.