*Por Rodney Repullo
Duas das preocupações mais comuns sobre a adoção da manufatura inteligente são o preço e o tempo de produção. Mas, por trás delas, existe outra ainda mais fundamental: o medo da mudança. A maioria das indústrias de pequeno e médio porte tem o chão de fábrica cheio de máquinas antigas com sistemas legados, muito antigos, e contam um conjunto de sistemas ainda não integrados. Sem falar da dependência de planilhas eletrônicas para a troca de informações entre estes sistemas, além de muitas pranchetas com décadas de idade e processos que não mudaram desde então.
Imagine: os funcionários mais velhos estão se aposentando e ninguém sabe como algumas destas máquinas realmente funcionam. Outro dilema que se apresenta em muitas fábricas: por que consertar algo que não está quebrado?
Muitos alegam que tendências surgem e logo morrem, com as empresas investindo em tecnologias que não valem a pena.
Mas agora, as indústrias estão percebendo que, embora a velha maneira de fazer as coisas não tenha sido totalmente superada, algo realmente deve mudar para garantir a evolução das coisas, e que necessitam de processos mais eficientes para poder competir em um mundo dos negócios cada vez mais volátil. E à medida que os Boomers se aposentam, a geração Z espera que a tecnologia com a qual cresceram os acompanhe em sua jornada.
Para se adaptar à nova era da Indústria 4.0, as empresas deste setor necessitam de uma visão mais precisa do que está acontecendo em suas plantas para tomar a melhor decisão, e com certeza, seria bom se todos os relatórios estivessem alinhados para esta mudança. Reduzir a sucata (ou mesmo saber quanta sucata eles têm) ajudaria na sustentabilidade e a reduzir as perdas. Evitar que as máquinas quebrem, seria um sonho.
Parte disso parece bom demais para ser verdade e conquistar esta realidade requer começar do zero, aprender novos sistemas, comprar novas máquinas ou mudar como elas funcionam. Então, a maioria das empresas não está disposta a dar o salto.
Mas, aqui está a boa notícia: é realmente possível começar a modernizar a sua planta dando pequenos passos e é possível obter grandes benefícios e ainda manter muito do seu jeito antigo de fazer as coisas.
Como fazer isso? Exploraremos uma alteração fácil possível de se fazer para melhorar a coleta de dados: instalar dispositivos IIoT baratos. Em seguida, abordaremos como aproveitar ao máximo essa coleta de dados.
Passo 1: transformar máquinas legadas em fontes de dados de última geração com IIoT
O problema das máquinas legadas não é que elas trabalham isoladas, como ilhas, mas é porque falham em comunicar os dados que coletam com os sistemas de gestão e com outras máquinas no chão de fábrica. O mesmo vale para sistemas de software legados. Eles estão bem sozinhos, mas são péssimos jogadores em equipe.
Todos os benefícios da Indústria 4.0 dependem de dados centralizados. Uma maneira de coletar todos os dados envolvidos na produção é implementando novas máquinas com capacidade de comunicação com os sistemas de gestão. Mas, sabemos, isso não está nos planos da maioria das indústrias de pequeno e médio porte.
Um bom caminho para as pequenas e médias indústrias, até que se possa comprar novas máquinas, é investir em soluções IIoT acessíveis para atualizar seu parque existente. Essas soluções de IIoT incluem sensores, scanners, termômetros e muito mais e, ao serem adicionados às máquinas antigas do chão de fábrica, é possível começar a coletar grandes quantidades de dados.
No entanto, coletar os dados é apenas o primeiro passo. A próxima etapa seria centralizar esses dados para garantir a visibilidade necessária. Para isso, será importante explorar a arquitetura de dados moderna.
Passo 2: arquitetura de dados para transformar as histórias de dados
Após instalar os sensores IIoT, o que fazer com a enorme quantidade de informações coletadas?
A chave é transformar dados em “insights acionáveis” e a atualização da arquitetura de dados possibilita saber o que fazer com eles, ao transformar silos de dados não utilizados em pipelines orientados por dados.
Muitas empresas possuem uma boa quantidade de fontes de dados, mas isoladas umas das outras e inacessíveis pelos sistemas de decisão. A arquitetura de dados ajuda a resolver isso conectando fontes de dados diferentes – sejam máquinas ou sistemas de software – contextualizando-os usando técnicas de análise de dados baseadas em análises envolvendo inteligência artificial e aprendizado de máquina (IA/ML) para encontrar insights significativos que seriam impossíveis de encontrar sem estar conectado a outras fontes de dados.
Com uma arquitetura de dados correta, pode-se analisar rapidamente os dados coletados de várias fontes. Melhor ainda, será fácil adaptar os relatórios analíticos a uma função específica, ou para um membro da equipe de um departamento. Por exemplo, o painel de dados do CEO pode mostrar redução de custos e análise de ROI. Por outro lado, o painel de um gerente de fábrica pode mostrar análises de tempo de atividade e rendimento, bem como alertas para manutenção preventiva.
Se tudo até aqui parece complicado, a má notícia é que isso realmente é assim. Agora, a boa notícia é que não será difícil conseguir esta arquitetura caso seja possível contar com ferramentas de integração de dados capazes de realizar a comunicação entre as diversas fontes de dados com os sistemas de gestão e de inteligência de negócios.
Uma plataforma de integração de sistemas automatiza todo o trabalho pesado para o barramento de sistemas e fontes de dados. Como essa arquitetura é baseada em nuvem, é possível não se procurar com o backend, tais como a segurança cibernética envolvida.
Felizmente, a implementação de uma arquitetura moderna não envolve a eliminação de seus sistemas, máquinas ou processos antigos, para que se possa iniciar seus esforços de modernização das pequenas e médias indústrias. Tudo isso sem interromper as operações ou ter que reaprender processos já defasados.
Para completar, a implementação de uma arquitetura de dados contribui para garantir o ROI (retorno do investimento) o mais rápido possível, minimizando as interrupções da produção. As equipes podem continuar trabalhando normalmente e fazer pequenos ajustes que geram grande impacto com base nos dados.
Então, os ajustes – baseados em sprint – ajudam a dar o próximo passo. Isso significa que não é necessário assumir dívidas de longo prazo e esperar que a solução se pague em uma década. Em vez disso, as pequenas e médias indústrias poderão ver seu investimento se pagar desde o início, sem ter que alterar completamente suas operações.
(*) Rodney Repullo é CEO da Magic Software Brasil.
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