Categoria: Indústria 4.0

Data-driven na manutenção industrial: como tomar decisões certeiras

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A tomada de decisões baseadas em dados desempenha um papel fundamental nas plantas industriais modernas. Em um ambiente altamente complexo e dinâmico, as informações precisas e confiáveis são essenciais para otimizar a eficiência operacional, minimizar os custos e maximizar a produtividade.

Nesse sentido, a análise de dados permite identificar padrões, tendências e anomalias, facilitando a identificação de oportunidades de melhoria e a resolução de problemas. Além disso, a utilização de dados na tomada de decisões promove uma abordagem mais objetiva e embasada, reduzindo a dependência de suposições e intuições subjetivas.

Neste artigo, vamos explorar o conceito de decisão baseada em dados, entender sua importância no gerenciamento de plantas industriais e mostrar como os profissionais podem fazer isso.

O que é a decisão baseada em dados?

A decisão baseada em dados, ou data-driven decision-making, é o processo de tomar decisões estratégicas e operacionais com base em informações concretas obtidas por meio da análise de dados e indicadores.

Em vez de confiar apenas na intuição ou na experiência, os gestores utilizam informações coletadas, analisadas e interpretadas para embasar suas escolhas, aumentando a precisão e a eficiência das ações tomadas.

No contexto de plantas industriais, a decisão baseada em dados envolve o uso de tecnologias e metodologias para coletar, processar e analisar informações sobre desempenho das máquinas, eficiência operacional, consumo de recursos e outros aspectos relevantes.

Dessa forma, os gestores e profissionais responsáveis podem tomar decisões mais informadas e precisas sobre manutenção preditiva, otimização de processos, alocação de recursos e estratégias de crescimento.

Com isso, as empresas podem melhorar a produtividade, reduzir custos e aumentar a lucratividade de suas operações, garantindo a sustentabilidade e a competitividade no mercado, como veremos a seguir.

Por que é essencial para gerir plantas industriais?

A decisão baseada em dados é essencial no gerenciamento de plantas industriais por várias razões, entre elas:

  1. Otimização de recursos: a análise de dados permite identificar áreas onde os recursos podem ser melhor utilizados.
  2. Prevenção de falhas e manutenção preditiva: monitorar o desempenho das máquinas e analisar dados online permite detectar padrões e sinais de possíveis falhas antes que elas ocorram.
  3. Melhoria contínua: a tomada de decisões baseada em dados possibilita a identificação de oportunidades de melhoria nos processos e na performance das máquinas, promovendo a inovação e a competitividade da planta industrial.
  4. Redução de riscos: a utilização de dados confiáveis e precisos contribui para a diminuição de riscos associados a tomadas de decisões errôneas, que podem levar a prejuízos financeiros e operacionais.
  5. Aumento da lucratividade: uma gestão eficiente e orientada por dados pode resultar em maior disponibilidade de ativos e, consequentemente, em maior lucratividade para a empresa.

Por meio da decisão baseada em dados, as plantas industriais podem se tornar mais eficientes, seguras e lucrativas, garantindo a sustentabilidade e o crescimento do negócio.

Como gerar dados em uma planta?

Mas como gerar alto volume de dados em uma planta industrial? Para isso, é necessário adotar uma série de estratégias e ferramentas que possibilitem a coleta e o processamento de informações relevantes. Algumas dessas abordagens incluem:

Plataformas/softwares

A implementação de plataformas e softwares específicos para o monitoramento e a coleta de dados permite a análise em tempo real de indicadores de desempenho, como a eficiência das máquinas, o consumo de energia e a qualidade da produção, facilitando as tomadas de decisões informadas.

Inteligência artificial

A utilização de tecnologias de inteligência artificial (IA) permite a análise de grandes volumes de dados de maneira rápida e precisa. A IA pode identificar padrões, prever falhas e gerar insights valiosos para a tomada de decisões, auxiliando na manutenção preditiva e na otimização dos processos.

Indicadores

Definir e acompanhar indicadores-chave de desempenho (KPIs) é essencial para gerar dados significativos em uma planta industrial. Os KPIs podem incluir medidas relacionadas à produtividade, à qualidade, à segurança, aos custos e à sustentabilidade, entre outros aspectos relevantes para o negócio.

Como conseguir tomar decisões a partir desses dados?

Agora que você sabe o que é decisão baseada em dados e tem os dados gerados à sua disposição, é importante saber como utilizá-los para tomar decisões seguras e melhorar o desempenho da planta industrial. Algumas sugestões incluem:

Contratação de serviços de inteligência

Empresas especializadas em análise de dados e inteligência de mercado, como a Semeq, podem ser contratadas para auxiliar na coleta e geração de dados importantes, interpretação das informações de forma integrada, geração de laudos e na tomada de decisões estratégicas. Essas empresas têm experiência e conhecimento específico no setor, contribuindo para a eficiência das ações tomadas.

Cursos de qualificação

Investir na capacitação dos profissionais responsáveis pela gestão e operação das plantas industriais é fundamental para garantir que saibam como interpretar e utilizar os dados coletados. Cursos e treinamentos em áreas como análise de dados, manutenção preditiva e gestão de ativos podem ser úteis nesse sentido.

Montar equipe interna para leitura e armazenamento de dados

Criar uma equipe interna dedicada à coleta, à análise e ao armazenamento de dados é uma opção para empresas que desejam manter um maior controle desse processo. Essa equipe será responsável por garantir que os dados gerados sejam consistentes, confiáveis e utilizados de forma eficiente na tomada de decisões.

Tenha uma planta que gera dados com a Semeq

A Semeq é uma empresa líder no mercado de monitoramento de máquinas e manutenção preditiva, com quase 30 anos de experiência e presença em mais de 40 países.

Com uma equipe de P&D altamente qualificada e dedicada à inovação, a Semeq desenvolve e fabrica sensores sem fio, coletores de dados, softwares de inteligência artificial e aplicativos voltados para a manutenção preditiva.

Ao implementar as soluções da Semeq em sua planta industrial, você poderá aumentar a disponibilidade de ativos, reduzir custos operacionais e aprimorar a eficiência, resultando em maior lucratividade para o seu negócio.

Aproveite os benefícios da decisão baseada em dados em sua planta industrial. Converse com nossos especialistas e descubra como a Semeq pode ajudar na otimização de processos e na tomada de decisões certeiras.

Entre em contato conosco agora mesmo e eleve sua empresa a novos patamares de sucesso e eficiência

Monitoramento on-line de ativos: por que é essencial para uma planta de alta performance

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O monitoramento on-line de ativos em uma planta industrial é uma solução importante para garantir a confiabilidade e a eficiência operacional.

Essa prática envolve o uso de tecnologias para coletar dados em tempo real dos equipamentos e dos sistemas, permitindo a detecção de falhas e o planejamento de manutenções preventivas.

Com isso, é possível reduzir o tempo de parada, diminuir os custos com manutenção corretiva, prolongar a vida útil dos equipamentos e aumentar a segurança dos trabalhadores.

Outro benefício é que o monitoramento de ativos permite uma gestão mais precisa dos recursos, como a energia e os materiais, resultando em uma maior eficiência e redução dos custos operacionais.

Neste artigo, explicamos o que é o monitoramento on-line de ativos e as vantagens que oferece para a planta produtiva. Saiba também qual é a importância da Internet das Coisas (IoT) e do armazenamento em nuvem nesse processo.

O que é monitoramento on-line?

O monitoramento on-line de ativos é um acompanhamento feito por meio de sensores que coletam informações como o consumo de energia, a temperatura e a vibração. Depois, esses dados são enviados para uma plataforma, antes de serem analisados e transformados em gráficos sobre a performance das máquinas.

Benefícios do monitoramento on-line de ativos

Entre as principais vantagens de implementar o monitoramento on-line na sua fábrica, estão: 

  • Redução de gastos com a manutenção
  • Diminuição de falhas inesperadas
  • Aumento do controle
  • Melhoria da vida útil
  • Maior confiabilidade
  • Automatização dos processos de manutenção

Como a IoT e o armazenamento em nuvem auxiliam no monitoramento on-line 

A Internet das Coisas (IoT) e o armazenamento em nuvem oferecem vários benefícios ao monitoramento on-line de ativos, tornando o processo mais eficiente, reduzindo gastos e automatizando tarefas.

Para começar, a IoT contribui com os sensores inteligentes para que os dados dos equipamentos sejam coletados em benefício da sua conservação. Isso acontece em tempo real, para que as equipes possam dar respostas precisas aos indícios potenciais de falhas.

Com a tecnologia de armazenamento em nuvem, por sua vez, a sua empresa não necessita de um espaço físico para arquivar os dados. A conectividade em rede permite que as informações fiquem gravadas na nuvem. Com isso, ficam armazenadas em instalações protegidas e distantes da planta industrial.

Baixe nosso e-book: Guia do monitoramento on-line de ativos

Para saber mais sobre o monitoramento on-line de ativos, é só baixar o nosso e-book que apresenta um guia sobre o assunto. Você vai entender de que maneira esse tipo de monitoramento é capaz de diminuir o tempo de inatividade e melhorar a confiabilidade dos equipamentos. Baixe o material aqui.

Monitore 24/7 a sua planta industrial com a Semeq

Com um dos sensores mais eficientes do mercado, a Semeq é referência em monitoramento on-line de ativos. A empresa foi fundada em 1994 e está presente em 40 países ao redor do mundo. São 300 funcionários atuando para potencializar a lucratividade e reduzir custos operacionais nas plantas industriais.

Como fazemos o monitoramento dos seus ativos

O processo de monitoramento on-line se inicia com a instalação de sensores que conseguem identificar o comportamento dos ativos. Em seguida, os dados são coletados e armazenados com o auxílio da conectividade em nuvem.

A próxima etapa é de processamento dos dados, com a ajuda da inteligência artificial, para fornecer os melhores insights às equipes de manutenção. Os dados processados ainda são analisados pelo time de especialistas da Semeq, altamente treinado e capacitado para garantir a qualidade dos diagnósticos.

Quais ferramentas utilizamos para monitorar seus ativos?

A Semeq oferece uma linha completa de sensores de monitoramento de ativos para que a inspeção das máquinas da sua fábrica seja feita automaticamente e em tempo integral.

Sensores wireless de vibração

Os sensores wireless de vibração da Semeq monitoram os equipamentos críticos e também permitem o monitoramento de pontos localizados em locais perigosos e inacessíveis. Com isso, sua fábrica assegura a análise de oscilações presentes durante o funcionamento das máquinas, verificando falhas em potencial.

Sensores wireless de temperatura

Além do mais, a Semeq dispõe de sensores de temperatura. Por meio do monitoramento on-line, as equipes conseguem adotar medidas de reparo sem a necessidade de afetar a produtividade por conta da parada das máquinas.

Análise de óleo

Outro sensor importante é aquele responsável pela análise de óleo. Desse jeito, é possível cuidar da preservação dos equipamentos, bem como da conservação em condições ideais para uso. Além disso, essa análise reduz os gastos com trocas de óleo desnecessárias.

Análise de emissão acústica

A Semeq realiza ainda a análise de emissão acústica das máquinas. Assim, o sistema consegue detectar o processo de degradação por meio de ondas sonoras emitidas pelos ativos.

Análise de circuito de motores

A análise de circuito de motores, por sua vez, consegue identificar problemas causados por conta de erros na instalação de circuitos de energia. Com os nossos sensores, você pode fazer o acompanhamento desse tipo de falha, garantindo a correção mais rápida.

My Semeq

O My Semeq é um sistema rápido e moderno para a visualização de todos os resultados da sua planta industrial. O sistema conta com ferramentas de gestão, análise e confiabilidade.

Desse jeito, a sua empresa consegue ter acesso a relatórios integrados a fim de  facilitar os diagnósticos e otimizar a gestão de resultados. O dashboard ainda pode ser personalizado e ser acessado pelos usuários em mais de dez idiomas.

A plataforma também fica disponível em diferentes dispositivos. É possível acessar os dados do seu computador ou ainda de smartphone para tornar mais simples o gerenciamento de informações.

Quais resultados conseguimos alcançar?

Com as nossas soluções, seu negócio consegue a redução de quebras de máquinas em até 90%. De outro modo, o aumento de vida dos equipamentos pode chegar a 60%. Já a redução de tempo de planejamento pode alcançar 70%, e o acréscimo de tempo entre falhas, se aproximar de 60%.

Quem confia na Semeq?

A Semeq monitora 500 fábricas ao redor do mundo. Entre as empresas que confiam nas nossas soluções, estão:

  • Gerdau
  • JBS
  • Heineken
  • Bayer
  • Unilever
  • Ultragaz
  • Coca-Cola
  • AB InBev

Fale com nossos especialistas e tenha proteção garantida na sua planta

Gostou de aprender o que é monitoramento on-line e quais são os benefícios de utilizar essa tecnologia?

Então, aproveite para garantir a proteção da sua planta industrial hoje mesmo! Visite a nossa página de contato, preencha os dados e envie uma mensagem para falar com os nossos especialistas.

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Os 6 principais desafios da inteligência artificial em plantas industriais

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Com o advento da Indústria 4.0, o uso da inteligência artificial nas plantas industriais resultou em diversos avanços. No entanto, as fábricas podem encontrar alguns desafios no caminho da transformação digital.

Neste artigo, tratamos dos 6 principais desafios da inteligência artificial que as fábricas podem enfrentar, assim como as soluções que podem ser aplicadas.

6 principais desafios da inteligência artificial em fábricas

Entre os principais obstáculos para a implementação eficiente de recursos de inteligência artificial nas plantas industriais, está a integração de dados, sistemas e máquinas. Depois, a análise estratégica de dados, acompanhada de profissionais especializados, se mostra essencial. Entenda mais a seguir.

1. Integração de dados

Para obter informações em tempo real e promover insights valiosos, a integração de dados é essencial. Os sistemas que promovem esse tipo de interconexão podem sincronizar os ativos e tornar as rotinas operacionais mais simples.

No entanto, a integração de dados ainda é um desafio em diversos setores industriais. Só para você ter uma ideia, um levantamento feito pela Dimensional Research mostrou que a ausência ou a ineficiência da integração de informações afetam o desempenho das indústrias significativamente.

Com 200 gestores entrevistados, a pesquisa apontou que 54% deles indicaram que a aplicação e a integração de fonte de dados são o seu desafio mais imediato. As causas estão relacionadas às dificuldades para aplicações on-premise (48%), aplicações legadas (47%), conectividade (40%) e fontes de dados compartilhadas (37%).

Outro aspecto a considerar é a infraestrutura dos servidores. Quando esse suporte é internalizado, é preciso dispor de mão de obra e espaço físico especializados. Porém, muitas fábricas podem apresentar dificuldade para atender a essas demandas, gerando problemas na integração de dados.

2. Integração entre sistemas

De outro modo, a falta de integração entre sistemas também pode atrapalhar o desempenho da planta industrial. Em um ambiente sem essa conexão, há o trabalho de recolher todas as informações que foram geradas por uma etapa do processo de manufatura. Na próxima fase, esse trabalho será repetido.

Muitas vezes, esse processo é feito de maneira manual e ineficiente. A ausência de integração também dificulta a gestão de informações, que não dispõe de uma visão integral sobre a produtividade.

Nesse ponto, as integrações podem ser horizontais ou verticais. Nesta última, a troca de informações deve ocorrer entre todos os níveis hierárquicos, desde a implementação de sensores no chão de fábrica até a conexão dessas informações com máquinas e sistemas, a exemplo do Controlador Logístico Programável (CLP).

Além do mais, na etapa de operações, a integração de informações envolve a gestão de qualidade e de eficiência com utilização de um sistema MES. Na gestão corporativa, engloba o uso de um Sistema Integrado de Gestão Empresarial (ERP) para controlar processos.

Já a integração horizontal se trata de conectar todos os setores e os seus sistemas. Com isso, abrange a gestão de fornecedores, a logística, a análise de mercado, entre outros pontos.

3. Interpretação de dados para insights assertivos

Diante da alta quantidade de dados que são gerados nas empresas, mais um desafio que se apresenta atualmente é a interpretação das informações para a tomada de decisões estratégicas.

O bom desempenho nesse tipo de análise é capaz de minimizar erros e otimizar os gastos das fábricas. No entanto, essa atividade não deve ser pontual, mas sim configurar um trabalho constante para resultar em planejamentos mais seguros.

Essa adversidade pode ser contornada, inicialmente, ao agregar todos esses dados em uma plataforma focada na qualidade dos dados coletados. Depois, é necessário normalizar, agrupar e usar inteligência para a convergência de informações.

4. Profissionais que não têm skills data-driven

Nesse sentido, é fundamental ainda contar com profissionais qualificados para a análise de dados, a fim de obter insights para melhorar a capacidade preditiva das operações. O treinamento e a capacitação das equipes são importantes para cumprir com as metas determinadas e otimizar os investimentos.

As skills data-driven, que podem ser traduzidas como habilidades para interpretação de dados, podem se direcionar para a obtenção de informações consistentes. Dessa forma, as empresas conseguem manejar riscos com maior facilidade, conquistando informações mais sólidas para a compreensão de suas realidades.

A análise eficiente de dados também passa pelo uso de ferramentas que permitem a visualização didática das informações. Essas tecnologias podem aumentar a vantagem competitiva e dar suporte à detecção de falhas.

5. Integração entre equipamentos

Depois, as fábricas precisam enfrentar o obstáculo de conectividade entre máquinas, com a adoção da integração de sistemas conectados à Internet das Coisas (IoT). O fluxo de trabalho depende do recebimento de dados e da capacidade de processamento de dados de maneira automática.

As empresas podem utilizar tecnologias especializadas, que encontram padrões e falhas, para o uso de dados de forma estratégica. Desse modo, os gestores conseguem fazer comparações e atuar em pontos que apresentam problemas.

6. Segurança de dados

Além de cuidar da qualidade de dados, a segurança das informações deve ser levada em conta. As ameaças à proteção de informações podem ser minimizadas com a criptografia de informações e o uso de um sistema em nuvem seguro.

A segurança de dados também passa pela garantia de que apenas pessoas autorizadas tenham acesso às informações empresariais. Essa medida pode ser assegurada por iniciativas, como a atualização constante de senhas e o acesso restrito a sistemas.

Afinal, os riscos de ataques em redes podem afetar a competitividade das empresas. As invasões podem causar uma parada intencional da planta, além de serem motivadas por espionagem industrial. Por isso, a segurança deve ser posta em prática desde o início dos projetos.

Conheça a Semeq

Agora que você já conhece os principais desafios da inteligência artificial no setor industrial, saiba mais sobre a Semeq, referência em tecnologia para manutenção preditiva. Nossos sensores inteligentes para a Indústria 4.0 permitem o acompanhamento preciso e o aumento da previsibilidade de falhas.

A inteligência artificial faz uso de diversas técnicas preditivas, capazes de entregar análises consistentes de dados das plantas industriais. Os gestores ainda conseguem monitorar resultados por meio de algoritmos de Analytics, a fim de encontrar os melhores indicadores técnicos e financeiros.

Aproveite e fale com um de nossos consultores.

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Indústria 4.0 e lean manufacturing: entenda a relação entre os dois

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A indústria 4.0 e o lean manufacturing são dois conceitos que se tornaram cada vez mais importantes para plantas industriais que buscam aprimorar seus processos produtivos e aumentar a eficiência.

A integração desses dois conceitos pode trazer resultados significativos para as plantas industriais, como maior capacidade de produção, redução de custos e tempo de produção, além de melhorias na qualidade do produto final.

É importante destacar que a implementação dessas mudanças exige planejamento adequado e capacitação da equipe para lidar com as novas tecnologias e metodologias.

Neste artigo, entenda melhor como os dois conceitos se complementam.

O que é lean manufacturing?

O lean manufacturing, também conhecido como manufatura enxuta, consiste em um sistema de produção que se baseia na diminuição de desperdícios e na execução de tarefas da forma mais rápida possível.

Inicialmente, esse método de gestão foi denominado de Sistema Toyota de Produção. Os primeiros sinais começaram a se desenvolver na década de 1940, e os avanços surgiram no período posterior à Segunda Guerra Mundial.

Nesse contexto, era necessário aprimorar a economia de recursos, por conta da indisponibilidade de materiais. Por isso, havia demanda das empresas para que os processos fossem empregados de forma eficiente.

A metodologia envolve a busca pelo aperfeiçoamento, a fim de evitar o gasto de tempo com espera e transporte. Assim como o lean manufacturing pretende impedir o retrabalho, o processamento inadequado e outros pontos que podem evitar a fluidez da produção.

Pilares do lean manufacturing

O lean manufacturing tem como base cinco pilares:

  1. Identificar o valor que a empresa entrega para os seus clientes
  2. Mapear o fluxo de valor a fim de eliminar etapas desnecessárias
  3. Implementar um fluxo de produção ininterrupto
  4. Produção puxada pela demanda do mercado
  5. Buscar a perfeição com a melhoria contínua de processos e produtos

Indústria 4.0 e lean manufacturing: como surgiu e como se relacionam

Os conceitos da Indústria 4.0 e lean manufacturing podem ser relacionados para a melhoria da gestão da planta industrial. A Indústria 4.0, Quarta Revolução Industrial, envolve a automação e a integração com tecnologias como a robótica, a inteligência artificial e a Internet das Coisas (IoT).

No contexto da Quarta Revolução Industrial, a incorporação de tecnologias de conexão, robótica avançada e sensores permite a comunicação das máquinas ao longo das operações. Com isso, os recursos possibilitam a geração de informações, o aumento da produtividade e a diminuição de gastos com mão de obra e materiais.

Nesse sentido, a indústria 4.0 e o lean manufacturing dividem os mesmos objetivos, em direção a uma produção mais eficiente e com a redução de desperdícios. Porém, a Quarta Revolução Industrial apresenta o desenvolvimento de tecnologias para a individualização dos produtos e a utilização de sistemas cognitivos que possam otimizar processos.

O cenário de fábricas inteligentes também oferece a oportunidade de obter informações mais precisas. Os sensores instalados nos chãos de fábrica podem coletar dados que são enviados diretamente para serviços de nuvem, proporcionando maior previsibilidade de falhas.

Para entender o tema com mais detalhes, baixe nosso e-book gratuitamente no link abaixo:

Indústria 4.0: saiba como novas tecnologias são aplicadas

Impactos da Indústria 4.0 e lean manufacturing

Entre os principais efeitos da Indústria 4.0 no lean manufacturing, estão a adoção de modelos de produção descentralizados, a melhoria da capacidade preditiva, o desenvolvimento da relação com o cliente e a digitalização. Saiba mais detalhes a seguir.

Relacionamento com o cliente

Outro efeito da Indústria 4.0 é a melhoria do relacionamento com o cliente, diante de tecnologias que permitem a interpretação do que o consumidor define como valor. É possível entender como é o comportamento de compra do consumidor, suas necessidades e seus desejos.

Por outro lado, as máquinas podem se automatizar e se autoconfigurar, a fim de corresponder a essas demandas. Dessa forma, contribui para o desenvolvimento de um dos pilares do lean manufacturing: a produção pautada pela demanda do mercado.

Modelos de produção descentralizados

Mais uma característica da Quarta Revolução Industrial é a alteração dos modelos de produção, que deixam de ser centralizados e passam a ser descentralizados. Essa mudança permite que as tecnologias se comuniquem em tempo real, com maior flexibilidade.

O plano de produção não precisa mais ser definitivo e pode se adaptar às exigências do mercado. As empresas conseguem se ajustar para atuar com informações da plataforma de vendas que podem ser integradas aos sistemas das plantas industriais.

Capacidade preditiva

A possibilidade de gerar dados por meio de sensores on-line permite o planejamento da manutenção dos maquinários. Assim, também é possível evitar o desperdício de tempo com paradas imprevistas.

A inteligência artificial utilizada nesse tipo de equipamento ainda possibilita a integração de várias técnicas preditivas, a fim de entregar análises mais consistentes. Desse modo, as empresas também ganham no aperfeiçoamento da gestão dos resultados.

Digitalização

Primeiramente, é importante pontuar os impactos da digitalização, uma das principais características da Indústria 4.0. A digitalização de processos internos provoca um benefício direto para a empresa, resultando em maior praticidade e rapidez.

A conectividade é mais uma fase importante nesse processo, para que as máquinas estejam ligadas a aplicativos capazes de gerenciar o processo de produção. O acesso on-line possibilita monitorar diferentes etapas produtivas, desde a formação até a finalização.

Como a Toyota se tornou líder com a união da indústria 4.0 e lean manufacturing

A Toyota adotou um modelo de produção que funciona como inspiração para indústrias de diferentes setores. O Sistema Toyota de Produção nasceu no Japão e se popularizou desde a sua criação.

Nesse sistema, não existe estoque de matérias-primas nem de produtos finalizados. No processo chamado just-in-time, a aquisição de insumos acontece conforme a demanda dos consumidores, configurando um sistema produtivo mais flexível.

A união entre Indústria 4.0 e lean manufacturing é possível não somente com a adoção de tecnologias para aumento de produtividade, mas principalmente com a implementação de uma cultura de melhoria contínua.

O modelo também conta com bastante engajamento na base e uma estrutura de governança. Dessa forma, a empresa consegue ainda se adequar para atender ao propósito dos seus clientes, considerando as transformações do mercado.

Aplique tecnologias da Indústria 4.0 na sua planta com a Semeq

A Semeq atua no mercado há quase 30 anos, com soluções para melhorar a performance das suas máquinas. Os sensores inteligentes para a Indústria 4.0 fazem um acompanhamento preciso para aumentar a previsibilidade de falhas.

Com a inteligência artificial, integramos diversas técnicas preditivas a fim de  entregar análises consistentes das informações. Algoritmos de analytics também ajudam você a entender o processo de falha de seus equipamentos em busca de melhores indicadores técnicos e financeiros.

Entre em contato conosco e saiba mais sobre nossas soluções!

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Tendências da Indústria 4.0 para os próximos anos: saiba o que está em alta

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As tecnologias de automação industrial fazem parte da chamada Indústria 4.0, também conhecida como Quarta Revolução Industrial. Esses recursos oferecem eficiência e inovação, aprimorando as etapas de produção e a troca de dados.

Neste artigo, selecionamos as principais tendências para os próximos anos nessa área. Confira!

Impactos da indústria 4.0 no Brasil

O Brasil ainda está avançando nas transformações da Indústria 4.0, mas algumas empresas já se encontram em um patamar mais elevado de inovação. De acordo com o levantamento da Agência Brasileira de Desenvolvimento Industrial (ABDI), com as mudanças nas formas de produção, a estimativa é de redução de R$ 73 bilhões em custos.

Considerando esse montante, R$ 35 bilhões por ano seriam relativos ao aumento da eficiência. Outros R$ 31 bilhões por ano, oriundos da diminuição de despesas com manutenção de máquinas. Por último, R$ 7 bilhões anuais, reduzidos do consumo energético.

Além do mais, com o progresso da eficiência nos processos produtivos, o país tende a melhorar a sua posição no panorama internacional. Em outubro de 2020, o relatório do Fórum Econômico Mundial apontou que o Brasil está em 51º lugar, de um total de 141 países.

Outra estimativa interessante feita pela empresa de consultoria Accenture indica que a implementação de tecnologias relacionadas à Internet das Coisas (IoT) deve afetar positivamente o PIB brasileiro em cerca de US$ 39 bilhões até 2030.

Se o Brasil criar condições para acelerar a absorção de tecnologias, os ganhos podem alcançar US$ 210 bilhões. Esse resultado, é claro, depende de programas de difusão tecnológica e de melhorias na infraestrutura.

Principais desafios da Indústria 4.0 nos próximos anos

Para o desenvolvimento da tecnologia industrial, alguns desafios se mostram relevantes. Inicialmente, é preciso aumentar a velocidade da implementação de recursos, para evitar atraso no atendimento às novas demandas e perda de competitividade.

A Confederação Nacional das Indústrias (CNI) conta com uma agenda de propostas para o tema. Uma das prioridades recomendadas é melhorar a tributação relacionada com determinados setores, para evitar obstáculos no crescimento.

Outro desafio é obter financiamento para a adoção de tecnologias, além da criação de programas para a prospecção tecnológica. Também é necessário direcionar esforços para o desenvolvimento de determinadas tecnologias, com a adoção de modelos de plataformas.

Mais um ponto importante é a implementação de programas que podem facilitar o intercâmbio tecnológico com países que se destacam no seu uso. É possível, ainda, desenvolver programas para o aprimoramento de tecnologias específicas para a realidade brasileira.

No Brasil, foi formado em 2017 o Grupo de Trabalho para a Indústria 4.0 (GTI 4.0), com mais de 50 entidades representativas. Esse grupo definiu oito etapas da agenda brasileira para a Indústria 4.0, são elas:

  • Disseminação de conhecimento sobre o assunto
  • Avaliação e oportunidades de negócio
  • Fábricas do futuro para testes de soluções
  • Conexão entre startups e indústrias
  • Linhas de crédito especiais
  • Formação de professores e capacitação de alunos
  • Inclusão do tema em acordos comerciais que o Brasil faz parte
  • Revisão de normas para acelerar a modernização do parque industrial

6 tendências da indústria 4.0 para os próximos anos

Entre as principais soluções que estão em alta, estão os sensores on-line, os dados em nuvem, a cibersegurança, a integração de sistemas e softwares, o Big Data e a robótica avançada. Saiba mais detalhes a seguir.

  1. Sensores on-line

Os sensores on-line figuram entre as principais tendências da Indústria 4.0 por conta da precisão para detectar problemas.

É possível evitar que os desvios de manutenção e operação causem prejuízos à planta industrial. A solução também permite identificar quais são as condições operacionais que danificam as máquinas.

Como resultado, as empresas conseguem explorar 100% da vida útil dos componentes da máquina. Caso ocorra a necessidade de programar a manutenção do equipamento, os sensores on-line também contribuem para programar o melhor momento, evitando paradas que atrapalhem a operação.

  1. Dados em nuvem

Os bancos de dados disponíveis em nuvem permitem que as empresas acessem informações a partir de diferentes dispositivos. Com esse tipo de serviço, as companhias deixam de fazer altos investimentos com equipes de suporte e equipamentos para armazenamento.

Esse modelo possibilita que os dados fiquem armazenados por meio de um provedor de computação. O armazenamento em nuvem proporciona maior escalabilidade, eliminando a preocupação de adicionar infraestrutura para atender às demandas e admitindo que as empresas paguem somente pelo que estão usando.

Essa tecnologia também oferece segurança aos dados, diminuindo o risco de perder informações, além do salvamento automático, dispensando os backups manuais. Outro benefício é a possibilidade de controlar os usuários que terão acesso aos dados, para assegurar a confidencialidade.

  1. Cibersegurança

O conceito abrange o conjunto de técnicas para proteger sistemas, equipamentos, programas e redes de invasões. Assim, essas medidas preventivas evitam o vazamento de dados e o acesso indevido de sistemas para fraudes.

Entre as ações que podem ser adotadas, estão os testes de intrusão automáticos, com avaliação de pontos de vulnerabilidade. As empresas também podem implementar a proteção para rede Wi-Fi e para dispositivos Bluetooth. É recomendado, ainda, investir em plataformas de segurança para o controle, a monitorização e a neutralização de ameaças.

  1. Integração de sistemas e softwares

Mais uma tendência da Indústria 4.0 é a integração de sistemas e softwares a fim de possibilitar a troca de informações e facilitar a coordenação. Dessa forma, o recurso viabiliza que as empresas obtenham um olhar abrangente sobre o seu negócio.

As informações em tempo real sobre os processos podem auxiliar na tomada de decisões, para obter melhores resultados. Os gestores conseguem adotar estratégias com maior assertividade e implementar iniciativas mais facilmente na planta industrial.

  1. Big Data

Big Data se refere a uma abordagem para atuar em dados com maior complexidade, volumes crescentes e alta velocidade. Esses conjuntos de dados geralmente não são processados por softwares comuns de processamento de dados.

Nesse sentido, as técnicas de estatística e aprendizado de máquina auxiliam na extração de informações. As empresas podem ordenar e interpretar dados qualificados sobre os seus produtos, aprimorando as suas estratégias de gestão.

A tecnologia Big Data possibilita, ainda, que as organizações cruzem informações de diferentes fontes, como o cadastro de clientes e o histórico de interações com os consumidores. Assim, é possível realizar avaliações mais precisas sobre a percepção do público, facilitando a segmentação.

  1. Robótica avançada

Já a robótica avançada envolve os dispositivos que atuam parcialmente ou, na maioria das vezes, de forma autônoma. A tecnologia também possibilita a integração com pessoas e com o ambiente, contribuindo para implementar um sistema híbrido.

Com a robótica avançada, os dispositivos também podem modificar o seu comportamento com base em dados coletados por sensores. É possível obter maior automatização e segurança no uso das máquinas.

O recurso permite, ainda, que um único robô execute diferentes tarefas ou tarefas segmentadas. As programações podem ser alteradas para pintar, soldar ou empacotar, por exemplo.

E você, já tem alguma dessas tecnologias na sua planta?

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Indústria 4.0 e transformação digital: saiba como se relacionam

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Qual é a relação entre Indústria 4.0 e transformação digital? As plantas industriais passaram por mudanças significativas nos últimos anos e a expectativa é de que a tecnologia seja cada vez mais incorporada nas rotinas, para a redução de custos e o incremento da produtividade.

Neste artigo, você vai aprender como funciona a geração de volume de dados, a automação de máquinas nessa conjuntura, os principais desafios e as tendências da transformação digital nas plantas industriais. Confira!

Como a transformação digital impactou a manutenção preditiva?

Com a automatização de tarefas, as organizações conseguem melhorar a eficiência e impulsionar os lucros.

No contexto da manutenção preditiva, a transformação digital possibilita a obtenção de dados dos ativos em tempo real, do monitoramento integral e do aumento da performance da planta.

Com a transformação digital, a manutenção preditiva se tornou mais automatizada e precisa. Sensores inteligentes podem ser instalados em equipamentos e máquinas para coletar dados em tempo real e enviar informações para sistemas de análise de dados. Esses sistemas usam algoritmos de aprendizado de máquina e inteligência artificial para detectar padrões e anomalias nos dados, identificando problemas potenciais antes que ocorram falhas. Isso permite que as equipes de manutenção intervenham antes que ocorram problemas, evitando, assim, interrupções e reduzindo os custos de manutenção.

A precisão das informações também permite que as equipes de manutenção determinem os melhores momentos para efetivar melhorias. Assim, as empresas também contam com a oportunidade de realizar um bom planejamento da manutenção.

Indústria 4.0 e transformação digital: como se relacionam na manutenção preditiva?

A Indústria 4.0 e a transformação digital se relacionam para a otimização de processos na manutenção preditiva, com a integração entre a TI e a OT, a geração de volume de dados para análise e a automação de máquinas. Saiba mais!

Integração entre a IT e a OT

A integração entre IT (Tecnologia da Informação) e OT (Tecnologia Operacional) é um processo importante na transformação digital das empresas industriais. A IT e a OT eram tradicionalmente separadas, com sistemas de informação e tecnologias dedicadas a funções específicas. No entanto, a convergência dessas duas áreas tem se tornado cada vez mais importante para o sucesso dos negócios.  

A integração entre a Tecnologia da Informação (TI) e a Tecnologia Operacional (OT) funciona em um modelo adotado internacionalmente, chamado ISA (International Society of Automation) 95. Com isso, essas duas tecnologias se encontram no nível 3, com os Manufacturing Execution Systems (MES).

Os MES fazem uma ligação entre o chão de fábrica e os sistemas de gerenciamento de produção. O trabalho manual é substituído pela medição automática e detalhada de informações. Os dados também são monitorados de forma constante, com integração entre sistemas.

Geração de volume de dados para análise

A inteligência de dados permite fazer estimativas com agilidade para promover maior eficiência em diferentes pontos.

Nessa perspectiva, também surge a necessidade de contar com profissionais capacitados para fazer esse tipo de análise. A demanda cresce por pessoas que estejam habilitadas ao raciocínio analítico, com rapidez para a interpretação de números e informações.

Automação de máquinas

A transformação digital também causa impacto na automação de máquinas. Nesse ponto, o conceito de Industrial Internet of Things (IIoT) ganha espaço. A IIoT é a aplicação da Internet of Things (IoT) à manufatura, com uma rede de computadores inteligentes e dispositivos que se conectam.

A automação passa a integrar diferentes níveis, resultando em melhorias de rentabilidade, segurança e eficiência. Os servidores em nuvem são usados para armazenamento de dados, possibilitando que profissionais realizem análises mais eficazes.

Principais desafios na implementação da transformação digital em plantas industriais

Entre os obstáculos que atrapalham a implementação da transformação digital em plantas fabris, estão as despesas de implementação, a mão de obra especializada, a mudança cultural e a resistência à renovação. Entenda os detalhes adiante.

Custo de implementação

Inicialmente, as empresas devem analisar o custo para implementação de tecnologias. É fundamental ter em vista a necessidade de aplicar recursos em ferramentas. Apesar disso, o investimento compensa por conta da otimização de gastos que a tecnologia proporciona.

Mão de obra qualificada

A mão de obra qualificada é mais um desafio que deve ser enfrentado no setor industrial. As empresas especializadas em tecnologia podem ser parceiras fornecendo habilidades e conhecimentos que as plantas industriais precisam.

Mudança cultural

Já a mudança cultural está relacionada com a implementação de uma cultura colaborativa. Os funcionários precisam ser estimulados para que se tornem capacitados e engajados em torno das mudanças,  bem como as empresas devem realizar adaptações para que as alterações sejam postas em prática.

Resistência à transformação

A estrutura rígida de algumas empresas também pode configurar um obstáculo à transformação digital. Ainda que toda mudança provoque incertezas, focar a hesitação é prejudicial ao crescimento. Da mesma forma, manter setores isolados é outro ponto que dificulta a transformação e limita a visão sobre as necessidades.

O que esperar para os próximos anos?

Com o advento da Indústria 4.0 e a transformação digital, tendências como machine learning, customer centric, softwares de planejamento e monitoramento remoto devem ficar no radar de empresas que buscam se modernizar nos próximos anos.

Machine learning

Machine learning é um ramo da inteligência artificial que pode ser traduzido como aprendizado de máquina. Esse método de análise de dados automatiza a elaboração de modelos analíticos.

Na prática, a manutenção preditiva é uma das principais aplicações do machine learning. Afinal, as avaliações preditivas têm como base a previsibilidade conforme comportamentos anteriores.

Customer centric

Mais uma tendência que afeta o segmento de manutenção preditiva é o customer centric, que considera o foco na experiência e nas necessidades do consumidor. Esse fator influencia a criação de serviços e produtos para melhorar a interação com os usuários.

Com a disponibilidade de dados sobre o público, é possível ter um conhecimento maior sobre as suas demandas. Dessa forma, as empresas devem se adaptar para aprimorar o relacionamento com os consumidores e ganhar diferenciais competitivos. 

Softwares de planejamento

As empresas que buscam se atualizar sobre tendências da Indústria 4.0 e transformação digital também devem entender a importância do uso de softwares de planejamento. A utilização de sistemas ERP facilita o planejamento de intervenções, assim como o acompanhamento de rotinas de manutenção.

Monitoramento remoto

O monitoramento remoto da linha de produção é possível por meio de sensores inteligentes. A tecnologia permite que a inspeção seja feita automaticamente e em tempo integral, com maior eficiência.

As informações são coletadas por sensores sem fio antes de serem encaminhadas a um banco de dados com referências sobre o desempenho dos equipamentos, a temperatura, a vibração ou o consumo anormal. Com essas informações, a equipe de manutenção é capaz de detalhar um plano de ação para que as máquinas trabalhem em alta performance.

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Fundada em 1994 na cidade de Limeira, em São Paulo, a Semeq é especializada em monitoramento de máquinas para a manutenção preditiva. Contamos com cerca de 300 colaboradores atuando em 40 países e 500 plantas industriais sendo monitoradas mensalmente.

A nossa equipe de P&D desenvolve e fabrica sensores wireless, coletores de dados, softwares de inteligência artificial e aplicativos dedicados à manutenção preditiva. Além disso, a Semeq expande essa base de dados prestando serviços tradicionais de análise de vibração, análise de óleo (com laboratório próprio), termografia, telemetria, ultrassom e análise de circuito de motores elétricos.

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