Acelerando a indústria com o uso inteligente dos dados

Por Marcel Serafim Ferreira da Silva*

Você consegue citar um negócio que não tenha sido afetado de alguma maneira pela transformação digital? Praticamente todas as empresas continuam se reinventando a cada nova possibilidade que as tecnologias trazem para o mercado. Na indústria, essa jornada acontece com o nome de Indústria 4.0, uma revolução que segue transformando os ambientes operacionais de todos os setores. O uso dos dados é um dos seus pilares e que ganha novas dimensões com a evolução da inteligência artificial (IA). E a sua indústria? Já alcança resultados com o uso inteligente dos dados? Vem comigo conhecer um pouco desse potencial.

O termo Indústria 4.0 foi citado pela primeira vez em 2011, na Hannover Messe, uma das principais feiras mundiais do setor de automação industrial e, desde então, toda a indústria vem explorando os seus pilares para melhorar a sua performance. Em linhas gerais, sua aplicação significa a digitalização completa da manufatura, ligando automação industrial ao uso de equipamentos capazes de fabricar produtos cada vez mais customizados, tudo baseado em dados analíticos e inteligência de mercado, com foco na eficiência operacional, na lucratividade e no consumo inteligente. Segundo o relatório setorial da Pesquisa Global Indústria 4.0, da PwC, empresas que implementarem o conceito da indústria 4.0 em seus sistemas fabris podem reduzir seus custos produtivos em 3,6% ao ano e sua receita em mais de 3% anualmente.

A coleta, o processamento e a análise de dados são um dos pilares da Indústria 4.0, ajudando as empresas a melhorar a tomada de decisão, aumentar sua produtividade e oferecer produtos mais interessantes ao mercado. Por exemplo: usando dados para entender as preferências dos seus clientes, a indústria pode desenvolver produtos personalizados, ou mesmo dedicados a nichos mercadológicos, gerando ganhos acima da média das operações padrão. Mas há diversas outras possibilidades de aplicação.

A coleta de dados é feita por meio de diferentes sensores instalados em lugares como máquinas, painéis elétricos, servo mecanismos, sistemas mecânicos e até mesmo em sistemas de proteção individual (EPI). Esses sensores fornecem informações valiosas sobre desempenho dos equipamentos, consumo de energia, necessidade de manutenção, vida útil, possíveis pontos de falhas, qualidade dos produtos, entre outros aspectos importantes da produção, permitindo otimizar o processo de produção de acordo com as condições coletadas pelos sensores a cada milésimo de segundo. Uma empresa alemã de produção de motores elétricos conseguiu reduzir em 50% o tempo de produção e obteve uma economia de 20% nos custos com a implementação de sensores na coleta do consumo de energia, que permitiram otimizar o processo de produção industrial.

Já a análise desses dados pode levar a indústria ainda mais longe. Aplicando técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial, é possível identificar padrões nos dados coletados e fazer previsões certeiras. As empresas podem monitorar o desempenho de suas operações em tempo real e identificar problemas antes que eles ocorram. A redução de custos pode chegar a 80%. Um exemplo: uma grande empresa de bebidas conseguiu identificar os padrões de consumo de seus produtos nas regiões atendidas pelas máquinas de refrigerantes instaladas em seus clientes e reorganizou os seus estoques para atender às demandas locais. A mudança permitiu a redução do volume estoque e logístico, trazendo ganhos operacionais significativos.

Os avanços das ferramentas de inteligência artificial só ampliam as possibilidades de ganho. Sistemas de IA já são aplicados na automatização de tarefas repetitivas ou em análises que necessitem de rápidas respostas, melhorando a eficiência operacional. Um sistema de IA pode, por exemplo, monitorar o estoque de matérias-primas e programar a produção com base na demanda, reduzindo os custos de estoque, trazendo uma melhor eficiência no controle do lead time das matérias-primas. Ou, ainda, simplesmente fazer a compra de materiais no momento de menor custo, tendo como base dados de mercado, como câmbio, variações de preços e consumo.

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* Marcel Serafim Ferreira da Silva é Head of Sales da Moove.