SEMEQ Indústria 4.0 e transformação digital: saiba como se relacionam

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Indústria 4.0 e transformação digital: saiba como se relacionam

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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