Por que a Padronização de Dados Impulsiona o Sucesso na Manufatura

O poder dos dados trazido à vida pela ascensão da Internet Industrial das Coisas (IIoT) e tecnologias da Quarta Revolução Industrial (Indústria 4.0) é incontestável. Para manufatura, não é mais uma questão de se as empresas vão digitalizar e incorporar estes sistemas em sua operação — é uma questão de quando. Também é uma questão de sobrevivência e competitividade.

Para padronização de dados, há muitas coisas a considerar, como como os dados serão coletados, quais sistemas serão implantados para gerenciá-los e como serão analisados para permitir acionabilidade. Sem padronização, você ficará com formatos de dados variados, sistemas de coleta isolados e falta de insights acionáveis.

Mas o que é padronização de dados, especificamente no contexto de manufatura? E como sua importância importa para fabricantes começando sua jornada de transformação digital? Continue lendo para aprender por que coleta automatizada de dados e padronização é o primeiro e mais crítico passo na implementação bem-sucedida de IIoT dentro de um ambiente de manufatura Lean.

O que é Padronização de Dados?

Padronização de dados converte o enorme volume de informações de entrada em um formato padrão. Isso permite que usuários finais como operadores, técnicos, supervisores de linha, gerência média e executivos utilizem insights revelados nos dados.

O objetivo de padronizar dados efetivamente é automatizar o processo de coleta de fontes de dados díspares e traduzi-los autonomamente em um modelo comum a partir do qual pessoas e sistemas podem consumir os dados para análise e acionabilidade.

É típico para empresas de manufatura empregar equipamentos feitos por diferentes OEMs. Também é típico que este equipamento varie em idade através de muitos anos. Então, conectar o equipamento em um sistema abrangente já é difícil o suficiente. Mas tentar lidar com tantas fontes de dados diferentes sem um processo de padronização de dados seria incrivelmente difícil, demorado e intensivo em recursos.

Com padronização de dados, os muitos formatos de dados diferentes são transformados em um modelo comum via dispositivo edge. Com software de mapeamento de data-tags no dispositivo edge, os dados são primeiro mapeados para um modelo comum, e então podem ser enviados para a nuvem para análise adicional.

Uma vez padronizados, dados podem ser armazenados em data warehouses, nuvem, data lakes ou outros bancos de dados. Estes processos de padronização ajudam usuários no nível de fábrica e chão de fábrica, bem como outros departamentos relacionados a negócios como cadeia de suprimentos e operações. Dados também podem ser usados em outros sistemas operacionais de computador (como software MES e BI) como componente crítico na tomada de decisão.

Ter dados padronizados significa que todos operam na mesma página com dados consistentes em tempo real e uma única fonte de verdade.

Isso soa simples em princípio, mas o que diferencia uma solução como a MachineMetrics é a conectividade rápida a qualquer e todos os ativos de máquina, garantindo que toda informação do seu equipamento pode ser coletada, padronizada e contextualizada. Além disso, com recursos out-of-the-box como dashboards, notificações e fluxos de trabalho, você pode chegar ao valor em semanas, não anos.

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O problema é que muitos fabricantes não se engajam em padronização de dados, e tentam registrar e analisar dados manualmente, ou usam soluções legadas para mapear seus dados para um modelo unificado.

Casos de Uso para Padronização de Dados

Existem um número ilimitado de casos de uso quando se trata de alavancar dados de fábrica padronizados. O que é importante é que estes dados de máquina representam a fonte de informação mais precisa no chão de fábrica, pois são os dados mais intimamente associados com produção.

Por esta razão, tanto equipes quanto sistemas podem confiar nos dados para tomar melhores decisões diariamente. Este conceito de usar dados de máquina por toda a organização é referido como "o Fio Digital de Dados de Máquina".

Aqui estão alguns casos de uso para padronização de dados:

Visualização de Dados

Com dados padronizados, análises avançadas podem entregar status de condição em tempo real para tablets e monitores no ponto de produção. Operadores podem ver produção atual, falhas, status e outras informações relevantes em tempo real e agir sobre elas através de interfaces intuitivas.

Manutenção

Usando problemas históricos e dados atuais, a manutenção pode mudar de uma estratégia baseada em calendário para uma baseada em condição. Isso ajuda a reduzir custo enquanto prolonga vida útil de equipamentos e ferramentas, o objetivo final de um programa de manutenção. À medida que a maturidade digital cresce, operações podem até começar a mover-se para estratégias de manutenção preditiva.

Gestão

Padronização de dados pode ser analisada e conectada via API a outros softwares de business intelligence para ajudar a prever tendências de produtos, identificar falhas de campo, analisar questões de qualidade e mais. Estas tendências podem ajudar fabricantes a tomar decisões mais assertivas sobre estratégia de crescimento corporativo, melhoria de processos e redução de custos. Com padronização de dados ocorrendo no edge via plataforma de dados de máquina, pode ser enviada para outros sistemas, como MES ou ERP, para melhor insight na produção e melhor tomada de decisão.

Automação

Agir sobre dados só é possível se houver insights-chave derivados dos dados. Ex: Uma máquina experimentou um evento de tempo de inatividade, estamos atrasados nas metas de produção, nossa taxa de defeitos está mais alta que o normal, etc. Além disso, insights de dados só podem ser derivados se aqueles dados são facilmente consumíveis. Com dados facilmente consumíveis, fabricantes podem começar a usar aqueles dados para permitir tomada de decisão mais rápida, que eventualmente leva à automação.

Por exemplo, a MachineMetrics pode permitir que você notifique instantaneamente um gerente de produção quando uma máquina experimenta um evento de tempo de inatividade, construir fluxos de trabalho que enviam dados de condição de máquina para um CMMS para gerar ordens de serviço, ou automatizar análise de capacidade, análise de setup e análise de tempo de inatividade.

Padronização de Dados é um Resultado Natural da Indústria 4.0

A chegada da Indústria 4.0 e IIoT significou conectar equipamentos de manufatura através de uma empresa. O poder dos dados coletados provou ser de alto valor para monitoramento de produção, melhoria de processos e desbloqueio de capacidade oculta na fábrica conectada.

Também impulsiona cadeias de suprimentos mais ágeis e responsivas, melhora previsão e compras, e uma série de outros usos. Mas estas ferramentas também forçaram padronização de dados em um ritmo acelerado.

Esta padronização é um resultado natural da Indústria 4.0 porque as ferramentas e aplicações que se destinam a usar estes dados IoT são improváveis de conseguir ingerir ou usar os dados se não forem padronizados em um modelo comum. É por isso que soluções como a MachineMetrics são integrais a um ambiente de manufatura conectado.

Não apenas a MachineMetrics oferece uma solução plug-and-play para coleta de dados de máquina, mas dados de todos os makes e modelos de equipamentos podem ser transformados autonomamente em um conjunto de dados comum. Estes dados podem então ser usados dentro da plataforma MachineMetrics via relatórios, dashboards e fluxos de trabalho, ou enviados para outros sistemas como CMMS, QMS, ERP ou MES.

Saiba como você pode construir o stack de fábrica certo com um conjunto de soluções best-of-breed.

O Impacto da Coleta Automatizada de Dados e Padronização

Automatizar a tediosa coleta de dados requerida no chão de fábrica, bem como a padronização, contextualização e análise é integral para impulsionar melhorias de performance. Vamos revisar algumas das alavancas de valor chave de uma plataforma de dados de máquina como a MachineMetrics.

Implantação Sem Esforço

A MachineMetrics pode ser instalada rapidamente para capturar, transformar e contextualizar dados. Pode ser adicionada a equipamentos novos ou legados para transformar instantaneamente dados em estruturas padrão, tornando relatórios e análises consistentes. Como funciona com equipamentos digitais e analógicos, dispositivos podem estar rodando em minutos com dados padronizados de alta qualidade. Dentro de um dia, você pode estar visualizando produção em toda sua operação.

Benefícios da Padronização em Nível de Atividade

A capacidade de detalhar, monitorar e controlar atividades no nível de fuso, máquina, turno ou fábrica pode melhorar eficiência e impulsionar mais vazão. Também significa menos intervenção humana e menos erro humano. Chega de rastrear manualmente em quadro branco, adicionar dados em um HMI, ou analisar dados em planilha Excel. Do chão de fábrica ao topo, cada gestor pode detalhar no nível que faz sentido para suas responsabilidades correspondentes.

Ações Preditivas e Prescritivas

Padronização de dados e análises avançadas podem entregar insights para manutenção. Isso pode tomar a forma de simplesmente notificar a pessoa certa quando equipamento para, ou desenvolver um programa de manutenção baseado em uso para garantir que equipamento é mantido no momento ótimo. Estes dados de ação desenvolvidos historicamente também se estendem a outras equipes. Por exemplo, no caso de produção, você pode estabelecer tempos de ciclo precisos e trabalho padronizado, ou no caso de qualidade você pode ter um benchmark útil para medir taxa de defeito.

Visibilidade Sem Precedentes

Muito como o telescópio Hubble foi um divisor de águas na astronomia, dados padronizados dão empresas de manufatura um nível sem precedentes de visibilidade em suas operações de chão de fábrica. Usuários podem rastrear e visualizar performance, problemas, tendências e insights como nunca antes, tudo em tempo real.

Menores Custos de Mão de Obra e Uso Mais Efetivo de Equipamentos

Análise de dados sempre exigiu alto nível de habilidade e muitos funcionários. Com padronização de dados e insights de análises acionáveis, empresas agora têm o poder de projetar relatórios e análises customizados para atender suas necessidades sem contratar uma equipe de analistas de dados. Isso também garante que recursos sejam usados da forma mais efetiva possível. Por exemplo, medir a efetividade de operadores de máquina, ou rastrear disponibilidade de máquina.

Maior Rentabilidade

Acionistas e donos pagam um preço alto por empresas não utilizando IIoT e padronização de dados. Rentabilidade é significativamente maior com dados padronizados pois pode ajudar a desbloquear capacidade, impulsionar melhoria de processos, reduzir custos de manutenção e mais.

Prevenção de:

• Duplicação de registros
• Parada e partida indesejada de equipamentos e processos
• Questões de segurança no nível da máquina
• Alertas e alarmes falsos
• Criação de escassez ou excesso de peças
• WIP entregue incorretamente ou faltando
• Agendamento ou previsão de matérias-primas fora do alvo

Começando Hoje: Extraindo Valor dos Seus Dados

À medida que a indústria lida com o número crescente de pontos de dados e fontes de dados, você pode dar um salto à frente com uma vantagem competitiva significativa: Dados precisos, em tempo real, padronizados, todos disponíveis na ponta dos dedos para tomar decisões na hora, identificar problemas imediatamente e rodar análises profundas para identificar ineficiências, capacidade oculta e gargalos de processo.

Agende uma demonstração da MachineMetrics hoje para ver como, ou confira como alguns de nossos clientes estão gerando valor com uma Plataforma de Dados de Máquina:

• Morgan Olson: Um gerente de melhoria contínua neste fabricante líder de carrocerias de van walk-in economizou $600.000 em despesas de capital e reduziu desperdício em 50%.
• Flexco: Um produtor de componentes-chave como fixadores de correia, limpadores e produtos de manutenção realizou aumento de 16,5% em produtividade e 9% de aumento na utilização geral da planta.
• Avalign: Um Diretor de OEE compartilha como usou MachineMetrics para gerar milhões de dólares de lucro em capacidade aumentada (sem adicionar equipamentos adicionais).

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