Indústria 4.0 – A aproximação entre Tecnologia de Operações (OT) e Tecnologia da Informação (IT)
O avanço tecnológico que
vivenciamos tem criado novas maneiras de melhorar os processos produtivos nas
diferentes indústrias, e não é diferente em empresas com processos industriais
de fabricação. Quando me refiro à transformação de diferentes indústrias falo
de verticais de mercado, como por exemplo a transformação que passaram os
produtores de jornais e revistas, livros, músicas, entre outros que atualmente
vivenciam uma realidade bem diferente de algumas décadas atrás, as indústrias
ligadas aos segmentos de saúde, transportes e financeiro-bancário estão se
transformando assim como já se iniciou a transformação nos setores de
manufatura, processo contínuo, educação e utilidades.
A transformação digital está
presente em todos os segmentos e tem sido o fator diferencial na
competitividade entre concorrentes, trazendo redução de custos, melhor
eficiência em processos, maior satisfação dos clientes e novas fontes de
receita para as empresas. Dentre as modificações possibilitadas pela
transformação digital estão mecanismos de análises e simulações que oferecem
maneiras de identificar o que poderá ocorrer – modelos preditivos – e maneiras
de aumentar a consistência do que ocorre – modelos prescritivos –
possibilitando a simulação de condições adversas para se prevenir eventuais
falhas ou situações de desgaste prematuro de componentes em um ambiente
industrial, o que algumas empresas chamam de “digital twin”, ou o “equivalente
digital de um equipamento”, em uma tradução livre.
Essas inovações em fase de adoção pela
indústria são diferentes das tecnologias já existentes na grande maioria das
linhas de produção. A automação de processos já existe, mas o que vemos é uma
expansão do que há em Tecnologia da Informação (IT) sendo agregado ao ambiente
de operações de manufatura (OT). Uma nova revolução cognitiva está em curso,
com a adoção de técnicas de Inteligência Artificial no auxílio de detecção de
defeitos, mudanças de padrões ou de respostas dos equipamentos que podem
acarretar em problemas de produtos, redução em qualidade, insatisfação dos
clientes e finalmente em aumento de custos nas indústrias. Essa transformação
possibilita a identificação desses fatores, a apresentação da situação crítica
tão rápido quanto seja necessário para que decisões sejam tomadas no tempo
adequado à correção de problemas e sejam minimizadas as situações de exceção.
Quais são as inovações que vemos e
que podem ser implementadas atualmente? Existem novas tecnologias e antigas
tecnologias também, que se tornaram viáveis com a evolução tecnológica para
aplicação na indústria:
1. Automação robótica e IoT (Internet
das Coisas): Automatizam tarefas repetitivas ou que trazem risco ao humano;
2. Machine Learning, Realidade
Aumentada: Aplicação de técnicas de Inteligência Artificial (AI – Artificial
Intelligence) para facilitar a tomada de decisão, possibilitar a melhoria
contínua com o uso de sistemas de aprendizado constante e a utilização de
recursos tecnológicos como o Digital Twin para a manutenção preditiva;
3. Mobilidade, Computação em nuvem e
Super computação: Execução de simulações, novamente o Digital Twin e a fábrica
digital
Recursos tecnológicos para acelerar
processos desde o projeto até a produção e distribuição, com respostas mais
rápidas ao mercado, com melhor desempenho e eficiência no uso dos recursos
causando menor impacto ambiental, tomada de decisões mais assertivas e
ampliação do portfólio de produtos e serviços.
A adoção desse mundo tão atrativo
para os negócios precisa de uma análise abrangente, para se conseguir o
benefício esperado em eficiência, tanto técnica quanto financeira. Esta
avaliação compreende o entendimento do caminho que os dados percorrem, onde são
coletados e quais sistemas existem até sua transformação em informação
relevante para o negócio, entendendo a origem, forma e velocidade de geração
desses dados, o caminho para o tratamento, armazenamento e análises
necessárias, se há necessidade de ações próximas à essas fontes e qual é o
comportamento padrão do ambiente. Neste modelo percebemos a aproximação dos
mundos de IT e OT.
Mais detalhadamente, o caminho
percorrido pelos dados inicia-se nos sensores e dispositivos em atuação na
linha de produção, sua transmissão e otimização, análise sob um modelo de AI
previamente treinado, tomada de ações corretivas em caso de desvio de comportamento
padrão para evitar a propagação de falhas, armazenamento e enriquecimento dos
modelos existentes e a apresentação analítica do comportamento e tendências
para a ação dos tomadores de decisão das áreas de negócio da empresa. As
diversas etapas ocorrendo desde a borda (como é chamada a ponta onde estão os
sensores, onde os dados são capturados) até o datacenter (ou ambiente de nuvem,
dependendo de como a empresa realiza o processamento das suas aplicações).
Existem variações dessa arquitetura, dependendo da necessidade de cada empresa,
do tipo de conteúdo a ser processado (caracteres, imagem, vídeo, etc.), do tipo
de informação desejada, tempo de armazenamento para análise de comportamento,
entre outras características específicas para a empresa.
A ADVANCED pode avaliar, de acordo
com suas necessidades, o modelo de arquitetura mais adequado, e implementá-lo
em etapas de acordo com suas prioridades.
Sergio Siqueira – Consultor em
Tecnologia na Advanced Automação Industrial
