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September, 2021

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

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