Transformando Big Data em Dados Inteligentes:Aprimorando o Insight de Manufatura

Os fabricantes têm muitos dados e poucos insights. De acordo com uma pesquisa da IBM, apenas 28% das organizações “estão usando dados de equipamentos, processos e sistemas para obter insights para melhoria contínua de processos”. 

O problema? O big data por si só raramente gera valor significativo sem contexto e intenção. Para otimizar as operações atuais e permanecer competitivos em um mercado que prioriza o digital, os fabricantes precisam encontrar uma maneira de converter big data em dados inteligentes. Ou seja, informações relevantes, precisas e acionáveis. 

Continue lendo para saber mais sobre big data e dados inteligentes, bem como sobre como as empresas podem preencher essa lacuna. 

O que é Big Data na manufatura?

Big data é composto de conjuntos de dados grandes e complexos gerados em sistemas de manufatura, mas o volume por si só não garante insights ou melhoria operacional. 

Fontes comuns de big data incluem sistemas IIoT , software de sistema de produção e controladores lógicos programáveis (PLCs), registros de manutenção, ferramentas de controle de qualidade e sistemas computadorizados de gerenciamento de manutenção (CMMS). 

O Big Data se concentra na quantidade e não na qualidade, o que, por sua vez, cria desafios de usabilidade. Embora mais dados possam ajudar as empresas a ter uma visão geral, fica mais difícil ver os detalhes. 

Quatro características são comuns para Big Data: 

• Volume:  Volume refere-se à quantidade de dados gerados. Muitas empresas agora geram terabytes (TB) de dados todos os dias. 

• Velocidade:  Velocidade refere-se à velocidade na qual os dados são criados e atualizados. Com muitas linhas de produção funcionando 24 horas por dia, 7 dias por semana, 365 dias por ano, os dados nunca param.  

• Variedade:  A variedade fala de variação. Os fabricantes agora coletam tudo, desde dados de materiais até informações de eficiência de desempenho, dados de sensores IoT conectados e resultados de controle de qualidade.  

• Veracidade:  Veracidade é verdade: os dados são precisos e confiáveis? Big data não é útil se as fontes de dados não forem confiáveis. 

O que são dados inteligentes?

Os dados inteligentes são informações selecionadas, contextualizadas e orientadas por um propósito, produzidas por meio de análises de big data. Embora os grandes volumes de dados sejam frequentemente recolhidos e armazenados em grande escala, os dados inteligentes são intencionalmente moldados para apoiar a tomada de decisões informadas. 

Três características diferenciam os dados inteligentes de sua contraparte de big data: 

• Qualidade:  Qualidade refere-se a dados claros, concisos e formatados corretamente.  

• Relevância:  Relevância refere-se à oportunidade. Embora os dados históricos desempenhem um papel no planejamento de longo prazo, são necessários dados oportunos para garantir que as ações atendam às condições atuais. 

• Precisão:  Precisão fala precisão. Por exemplo, máquinas de alta temperatura podem exigir calibração de apenas alguns décimos de grau. Qualquer valor maior ou menor e as saídas podem não ser utilizáveis. Dados inteligentes são dados precisos. 

Não tem certeza se você tem big data ou dados inteligentes? Comece com uma pergunta simples:os dados são simplesmente armazenados ou ajudam a responder questões comerciais e operacionais?   

Principais diferenças entre big data e dados inteligentes

Tanto o big data quanto o smart data desempenham um papel nas operações de manufatura. O big data estabelece as bases para análises de tendências em grande escala e pode apoiar o alinhamento com expectativas e diretrizes regulatórias, como boas práticas de fabricação (BPF). Enquanto isso, os dados inteligentes ajudam os fabricantes a identificar problemas, definir soluções e tomar medidas direcionadas. 

Existem quatro diferenças principais entre big data e dados inteligentes: 

1. Big data enfatiza coleta; dados inteligentes enfatizam o uso. 

2. Big data é geral; dados inteligentes são específicos. 

3. Big data prioriza conteúdo; os dados inteligentes priorizam o contexto. 

4. O big data está estável; dados inteligentes são rápidos. 

Por que o big data por si só muitas vezes falha na produção

As empresas não podem se dar ao luxo de ignorar o papel do big data na manufatura. 

Historicamente, as empresas só estavam equipadas para capturar dados de alto nível, como volumes totais de produção, tempos de ciclo ou taxas de retrabalho. O advento de sistemas e sensores de pequena escala e sempre conectados, no entanto, possibilitou a coleta de dados por máquinas em grande escala. Hoje, os fabricantes podem rastrear e registrar todos os detalhes das operações dos equipamentos, desde a inicialização até cargas de trabalho padrão e tempos de inatividade inesperados. Cada processo dos ativos da linha de produção, cada ação da equipe e cada operação do software tornam-se parte do cenário de big data. 

O desafio? Os volumes de dados podem levar a uma visão de túnel; os fabricantes presumem que a simples coleta de dados é suficiente para gerar insights e ações imediatas. Na prática, porém, iniciativas de big data muitas vezes não conseguem agregar valor. Cinco causas de falha são comuns: 

• Coleta de dados sem objetivos claros 

• Baixa qualidade e consistência dos dados 

• Falta de padronização entre sistemas 

• Capacidade limitada de interpretar e agir com base nos dados 

• Muitos painéis, poucos insights 

Como os dados inteligentes melhoram o desempenho da produção

Os dados inteligentes ajudam a melhorar o desempenho da fabricação porque fornecem insights acionáveis. Considere quatro grandes conjuntos de dados estruturados coletados de diversas fontes, incluindo sensores de equipamentos, controladores, relatórios de usuários e benchmarks operacionais. O insight utilizável está contido nos dados, mas só é visível quando os dados são validados, selecionados e analisados.  

Esses processos transformam big data na fabricação em dados inteligentes, que oferecem vários benefícios para o desempenho. A primeira é uma análise mais rápida da causa raiz. Equipadas com dados contextuais sobre como, quando e por que o equipamento falhou, as equipes podem resolver as fontes em vez dos sintomas. 

Os dados inteligentes também melhoram a confiabilidade e o tempo de atividade dos ativos. Ao combinar dados de desempenho atuais e históricos, as equipes podem identificar possíveis pontos de falha que podem levar a paralisações não planejadas e tomar medidas para remediar esses problemas. Por exemplo, se a análise revelar que um ativo de alta carga de trabalho sofre falhas elétricas regulares, as empresas podem programar manutenções mais frequentes para resolver o problema imediato e, ao mesmo tempo, procurar a causa raiz. 

Outros benefícios dos dados inteligentes incluem melhor qualidade e rendimento vinculados a informações precisas e atuais sobre taxas de refugo e retrabalho, além de planejamento e previsão de carga de trabalho mais aprimorados com base nas necessidades operacionais e na eficiência do equipamento. 

Finalmente, os dados inteligentes promovem um alinhamento mais forte entre as equipes. Isso ocorre porque os dados inteligentes ajudam as equipes de manutenção, os operadores, os gerentes e os executivos a falar a mesma língua, reduzindo o risco de trabalho redundante ou de oportunidades perdidas.

O papel da manutenção e da confiabilidade nas estratégias de dados inteligentes

Os dados de manutenção e confiabilidade desempenham papéis importantes nas estratégias de dados inteligentes. Este é um processo recíproco. O rastreamento da manutenção e da confiabilidade melhora o impacto dos dados inteligentes, e os dados inteligentes ajudam a impulsionar a melhoria contínua dos processos de manutenção e confiabilidade. 

Aqui, quatro benefícios são comuns: 

• O histórico de manutenção fornece contexto para falhas:  Os históricos de manutenção oferecem insights significativos para ajudar a descobrir o contexto de falhas de máquinas e podem apoiar análises prescritivas. 

• As condições dos ativos podem ser vinculadas aos resultados de desempenho:  As condições dos ativos geralmente são compostas por dados estruturados e não estruturados. Junto com os resultados dos sensores, as empresas também podem incorporar relatórios de usuários que contêm recomendações baseadas em anos de experiência. A combinação dessas fontes de dados gera melhores resultados de desempenho.  

• Dados acionáveis reduzem a manutenção reativa e os riscos de tempo de inatividade não planejado:  A manutenção reativa é cara e demorada porque não inicia até que ocorram falhas. O uso de dados inteligentes para criar mapas de calor, relatórios de risco e visualizações de dados ajuda a identificar possíveis causas de tempo de inatividade não planejado. 

• Dados inteligentes sustentam  análises de manutenção preditiva :  A análise preditiva permite que as equipes de manutenção fiquem à frente de possíveis problemas. Eles também desempenham um papel em análises mais avançadas que fornecem insights completos sobre o desempenho da máquina e possíveis melhorias.

Dados inteligentes como base para a Manufatura 4.0

A transformação digital permite a adoção de processos de Manufatura 4.0, que dependem de dispositivos e equipamentos sempre conectados e ligados. 

Os dados inteligentes, por sua vez, são a base da transformação digital.  

Considere a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML). Essas tecnologias impulsionam a criação de fábricas inteligentes que usam dados atuais e históricos para “aprender” ao longo do tempo e melhorar as operações. O treinamento do modelo realizado por algoritmos de ML e a análise de dados realizada pela IA exigem dados limpos e contextuais. A simples utilização dessas ferramentas em fontes de big data limitará sua eficácia. Aproveitar dados inteligentes reduz a distância entre a consulta e o insight. 

Os dados inteligentes também suportam o monitoramento e a otimização da integridade da máquina em tempo real exigidos pela Manufatura 4.0. Em muitos ambientes de produção, o tempo de inatividade prolongado dos equipamentos é cada vez mais dispendioso e perturbador. Com acesso a dados inteligentes, as equipes podem tomar decisões imediatas que melhoram o desempenho. 

Além disso, o uso de dados inteligentes permite iniciativas digitais escalonáveis e sustentáveis. As empresas podem determinar onde o dinheiro é melhor gasto para expandir as operações de produção e identificar maneiras de reduzir custos, limitar as emissões e apoiar novas tecnologias verdes. 

Também há motivos para usar tecnologia inteligente para permanecer à frente da curva tecnológica. À medida que novos ativos habilitados para IA e agentes autônomos se tornam comuns, é fácil para as equipes ficarem para trás. O gerenciamento inteligente de dados ajuda a identificar áreas que precisam ser melhoradas e sugere maneiras de garantir a prontidão operacional. 

Práticas recomendadas para criação de dados inteligentes na manufatura

Estabelecer as bases para dados inteligentes na manufatura começa com cinco práticas recomendadas: 

1. Defina metas comerciais e operacionais claras:  Os dados inteligentes oferecem clareza, mas apenas se você souber o que está vendo. Comece com inteligência de negócios e metas operacionais claras. Você está procurando melhorar o rendimento da máquina? Melhorar a qualidade da saída? Reduzir os tempos de resposta de manutenção? Compreender o objetivo final ajuda a definir o ponto de partida. 

2. Padronize definições e métricas de dados:  Crie métricas e definições consistentes para processamento de dados. Isso significa conectar os pontos em KPIs, como tempo médio para reparo (MTTR), tempo médio entre falhas (MTBF) e eficácia geral do equipamento (OEE) para garantir que os dados sejam interoperáveis. 

3. Concentre-se na qualidade dos dados em vez da quantidade:  Mais dados não significam dados melhores. Sempre que possível, escolha dados de maior qualidade em vez de maiores quantidades de informações. Por exemplo, leituras precisas de temperatura feitas a cada 10 minutos são mais valiosas do que estimativas aproximadas coletadas a cada 30 segundos. 

4. Integre dados entre sistemas:  Dados isolados não são inteligentes. Para maximizar os insights, integre dados em sistemas como CMMS, gerenciamento de ativos empresariais (EAM) e planejamento de recursos empresariais (ERP). 

5. Crie colaboração multifuncional:  Garanta o acesso colaborativo a dados inteligentes para ajudar a criar estratégias viáveis. Isto inclui operadores, pessoal de manutenção, líderes de produção, profissionais de tecnologia e líderes corporativos. 

Dados inteligentes transformam informações em ação

Big data oferece volume. Dados inteligentes oferecem valor. Ambos são necessários para operações de fabricação baseadas em dados. O big data prepara o terreno para análises de tendências em grande escala e conformidade regulatória, enquanto os dados inteligentes ajudam as empresas a melhorar o desempenho, a confiabilidade e o controle de custos. 

Transforme informações em ação com análises aprofundadas. ATS ajuda os fabricantes a aplicar dados inteligentes para melhorar a confiabilidade, o desempenho e a tomada de decisões. Vamos conversar. 

Referências

Instituto IBM para Valor Empresarial. (2022). Manufatura 4.0:Dos dados às decisões. IBM. https://www.ibm.com/thought-leadership/institute-business-value/en-us/report/manufacturing-4-0  

Escolhendo KPIs líderes versus atrasados para desempenho ideal de manutenção e fabricação Identificando ativos críticos de fabricação:por que eles são importantes e como protegê-los