Indústria 4.0: muito além da automação
A Indústria 4.0 também chamada de Quarta Revolução Industrial, une um amplo sistema de tecnologias avançadas como Inteligência Artificial (IA), robótica, Internet das Coisas (IoT) e computação em nuvem que estão mudando as formas de produção e os modelos de negócios no Brasil e no mundo.
Sua implementação pode gerar uma economia de até R$ 73 bilhões ao ano. É o que diz a Agência Brasileira de Desenvolvimento Industrial (ABDI).
Esses ganhos são possíveis porque a Indústria 4.0 proporciona melhorias de produtividade e eficiência, ainda mais quando consideramos a aplicação da Inteligência Artificial combinada com Internet das Coisas.
O que é a Indústria 4.0?
O termo Indústria 4.0 tem origem na Revolução Industrial, que começou com a adoção das máquinas a vapor, gerando a Indústria 1.0. Depois disso, foi descoberta a eletricidade e inaugurou-se as linhas de produção (Indústria 2.0). Foi só na 3ª fase que a automação de processos (Indústria 3.0) ganhou destaque e, finalmente, a inteligência foi incorporada às máquinas (Indústria 4.0).
Também chamado de “Quarta Revolução”, o estágio atual se caracteriza pela conectividade e pelo processamento de dados. É muito importante compreender que a informação é a matéria-prima essencial desse novo modelo. Estamos inovando na forma como usamos os dados e não apenas com as ferramentas tecnológicas que incorporamos aos processos.
Assim, pode-se dizer que a I4.0 é a etapa mais recente da evolução da indústria, caracterizando-se pela adoção de tecnologias capazes de:
• Monitorar equipamentos, ferramentas e componentes por meio de AIoT e visão computacional;
• Levantar, tratar, processar e compartilhar dados em tempo real, gerando informações sobre processos, manutenções e gaps;
• Integrar unidades e organizações em cada cadeia produtiva, facilitando o alinhamento e a sinergia entre a indústria, os parceiros e os fornecedores.
Como resultado, os processos são otimizados. Eles se tornam mais transparentes e inteligentes, o que permite a identificação e eliminação de gaps, o aumento da produtividade e a redução de custos em busca de maior competitividade.
Qual é a relação da Indústria 4.0 com a AIoT?
Antes de tudo, precisamos entender a relação entre a Indústria 4.0 e a AIoT, que é a aplicação da Inteligência Artificial (IA) aliada à Internet das Coisas (IoT). Para facilitar, imagine uma planta industrial com seus equipamentos monitorados em tempo real por meio de sensores.
Cada componente tem seu desempenho e seus detalhes monitorados, gerando dados precisos e imediatos sobre o funcionamento. A partir desses números registrados e processados, é possível usar IA para compará-los com os registros históricos de cada equipamento.
Desse modo, a IA pode acionar ou enviar alertas de manutenção, quando for possível prever a iminência de uma quebra ou parada, mas esse é apenas um exemplo. O importante é entender que, de modo geral, essa combinação permite ir além da automação dos processos e da mecanização, pois agrega inteligência e autonomia às máquinas.
Quais tecnologias vêm apoiando a transformação na indústria?
Uma característica importante da Indústria 4.0 é que ela se caracteriza pela adoção de tecnologias capazes de executar tarefas com inteligência. Atualmente, é possível contar com robôs colaborativos que interagem conosco sem risco de um acidente. Algo impensável quando surgiram os primeiros recursos de automação na indústria.
Então, vejamos quais são as tecnologias que permitem a execução inteligente das tarefas assumidas pelos recursos empregados na i4.0.
Visão computacional
A visão computacional é baseada na captação de imagens por câmeras, vídeos ou fotos. Ela permite analisar um ambiente, um componente ou um equipamento, por exemplo, para captar informações de um modo similar ao que faz a visão humana.
Contudo, o campo de vantagens em comparação à acuidade humana é expressivo, pois esse recurso permite o uso de câmeras de calor. Além disso, a visão computacional pode alcançar imagens no nível microscópico, caso necessário.
Machine learning (aprendizado de máquina)
O aprendizado de máquina é uma forma avançada da Inteligência Artificial. No lugar de fornecer todos os dados para que um sistema execute tarefas com inteligência, como fazem os algoritmos, o machine learning é elaborado para aprender sozinho.
Ele pode ser treinado porque é capaz de interpretar padrões de dados e tomar decisões baseadas no que foi ensinado. Também pode aprender com grandes volumes de dados, processando informações e considerando uma grande quantidade de variáveis, ou pouco, dependendo do modelo e problema.
Deep learning (aprendizado profundo)
O aprendizado profundo recebe esse nome porque é construído a partir de várias camadas de dados.
O modelo é inspirado no funcionamento do cérebro, que gera conexões entre os neurônios, as chamadas sinapses, que armazenam dados sobre o que aprendemos. Isso permite que não seja necessário aprender a mesma coisa várias vezes durante a vida. No caso do deep learning, cada uma dessas camadas, das mais profundas até as mais recentes, guardam informações conclusivas que formam um grande arquivo de conhecimento.
Edge computing (computação de borda)
Como comentado ao abordar a tecnologia 5G, um dos grandes desafios no uso dessas tecnologias é a gestão de um grande volume de dados. Com o avanço da capacidade de processamento, o problema se concentrou na transmissão.
Imagine a complexidade desse fluxo em uma grande rede, levantando dados em tempo real de cada componente, de um sem-número de equipamentos. A computação de borda minimiza esse problema com o processamento executado na fonte. Por exemplo, o próprio sensor de IoT executa parte do processamento, permitindo o envio em tempo real dos dados que são necessários.
Conectividade
A computação de borda não resolve todos os problemas de conectividade. Em uma realidade em que é possível conectar várias unidades operacionais, inclusive de fornecedores e parceiros de uma mesma cadeia produtiva, o investimento na integração oferece benefícios significativos.
Eles são muito superiores, mas comparáveis, aos alcançados décadas atrás com integrações internas entre departamentos, possibilitadas pelos sistemas de gestão integrada e PCP. Nesse contexto, as soluções de conectividade que merecem destaque na i4.0 são a LoRa (long range) e a NBIoT (Narrowband IoT). Ambas funcionam com um tipo de modulação para transmissão de dados desenvolvido para baixa taxa de transferência, longas distâncias e baixo consumo de energia.
Qual é a relação entre a i4.0 e a manutenção preditiva?
Os vários tipos de manutenção são importantes para garantir o mínimo de paradas não programadas, permitindo a produtividade, a lucratividade e o cumprimento de prazos. A manutenção corretiva é fundamental para resolver imprevistos o mais rapidamente possível, minimizando os efeitos.
Em paralelo, a manutenção preventiva evita imprevistos ao assumir procedimentos de manutenção antes que os equipamentos apresentem problemas. Por isso, são fundamentais para estabelecer um cronograma de execuções a serem realizadas periodicamente, como a lubrificação.
Já a manutenção preditiva opera com base no monitoramento dos equipamentos e seus componentes. Por meio de sensores instalados nas máquinas, é possível avaliar a necessidade de troca em decorrência de variações de desempenho, temperatura de componentes e outros indicativos de mau funcionamento.
Com as tecnologias empregadas na i4.0 a previsibilidade assume um nível muito mais alto de excelência, confiança e precisão, garantindo que as intervenções ocorram de modo pontual e específico.
Até mesmo a circulação dos colaboradores responsáveis pela manutenção diminui, pois eles se dirigem aos equipamentos com um diagnóstico prévio efetuado, eliminando a necessidade de retornar para buscar ferramentas e peças necessárias. Isso constitui um indicativo do aumento da eficiência e diminuição de custos na Indústria 4.0.
Como a Indústria 4.0 garante o aumento da produtividade?
O aumento da produtividade é uma consequência natural da otimização dos processos, da automação e da inteligência aplicada a cada tarefa que precisa ser executada, como evidenciado no exemplo de diminuição de circulação de colaboradores, mencionada anteriormente.
Foco, customização e integração entre processos, unidades e as várias empresas integrantes da cadeia melhoram a sinergia e, como resultado, impactam a produtividade.
Combinada ao uso da AIoT, essa estrutura é monitorada em tempo real, o que possibilita identificar com precisão os gaps de produtividade. Assim, permite um foco definido no que pode trazer resultados superiores em um tempo mais curto, com planejamento de melhorias no curto, médio e longo prazos.
Quais são os desafios da indústria brasileira na adoção da i4.0?
Algumas empresas nacionais, em especial as de menor porte, ainda operam com baixo grau de automação, o que representa um desafio a ser enfrentado, principalmente em razão da necessidade de integração e conectividade entre as empresas da cadeia produtiva.
Por meio da instalação de sensores nas máquinas e ferramentas, a Manufatura 4.0 permite o monitoramento dos processos e do desempenho em toda a cadeia. Dessa forma, potencializa os resultados ao alinhar cronogramas, garantir agilidade, controlar a qualidade e oferecer informações seguras e precisas, o que minimiza os custos.
Com um parque fabril com idade média de 20 anos, a indústria nacional precisa adequar o chão de fábrica à nova realidade. Isso implica em máquinas e ferramentas equipadas com sensores, para monitoramento em tempo real, mas depende de uma estratégia muito bem definida de médio e longo prazo, conforme a realidade de cada empresa.
- Retrofit: A Bosch tem investido em soluções de retrofit para possibilitar que o setor industrial brasileiro conecte suas máquinas de forma mais rápida e econômica. Com os sensores Bosch, um software correto e um gateway de internet, é possível trazer a conectividade para as linhas de produção já existentes, incluindo soluções como: manutenção preditiva, monitoramento das condições e comunicação máquina a máquina. A solução I4.0 retrofit permite aumentar a capacidade de utilização em mais de 10%, enquanto reduz para quase a metade os custos de manutenção, inspeção de máquinas e de peças produzidas.
Além disso, também é preciso investir na formação de profissionais, envolvendo indústrias, universidades, escolas técnicas, centros de pesquisa e demais entidades de capacitação, com objetivos e metas claras que visam o desenvolvimento tecnológico e de infraestrutura.
A Bosch, como uma líder em inovação, vem moldando e conduzindo a transformação do mundo de amanhã, por isso, também tem um papel importante nessa estruturação. Nesse contexto, os seus investimentos em transformação digital são contínuos e altamente voltados para a aplicação global da AIoT.
Por que a Bosch como parceira na I4.0?
A Bosch é pioneira na Indústria 4.0, um tema que começou a ser discutido na Alemanha em 2011. A organização está entre as 20 mais bem-sucedidas empresas globais em pesquisa de IA com atuação voltada para Indústria 4.0 e outras áreas.
Desde 2017, a Bosch tem o seu próprio Centro de Inteligência Artificial (BCAI) para conduzir pesquisas e identificar oportunidades para IA aplicadas aos produtos e serviços da organização. Com unidades na Alemanha, China, Índia, Israel e Estados Unidos, a equipe do BCAI tem fortes laços com a comunidade acadêmica visando gerar impacto no mundo em vários setores. Na América Latina, a Bosch também conta com um time de especialistas focados em inteligência artificial, machine learning e computer vision para apoiar tecnologicamente no desenvolvimento de soluções inovadoras na região.
Destacamos ainda que o desenvolvimento de soluções no campo da AIoT é uma realidade há alguns anos nas unidades latino-americanas da Bosch. Diversas soluções e serviços seguem essa tendência para atender às necessidades do mercado. Para isso, são investidos recursos equivalentes à cerca de 3,5% do faturamento na região em P&D. O primeiro projeto com uso de IA na América Latina foi na intra-startup Livestock, que iniciou suas atividades em 2016, resultando na criação da Plataforma Bosch de Pecuária de Precisão (2017), que é comercializada pela Bosch Soluções Integradas Brasil (BISB).
Todo o esforço da empresa em busca de inovação voltada para a i4.0 tem lastro na valorização de uma equipe especializada e multidisciplinar, que conta com cientistas de dados, doutorandos e especialistas em soluções baseadas em machine learning e computer vision.
Os investimentos da empresa em capacitação de gestores e times técnicos nas competências necessárias para gerenciamento e execução de projetos nessa área vem gerando crescimento de iniciativas inovadores e disruptivas, interna e externamente. Isso tudo aliado a parcerias com diversas instituições.
Como a Bosch se relaciona com a Indústria 4.0?
A expertise da Bosch no desenvolvimento de tecnologias como a de sensores, software e serviços é um importante ativo na construção de um mundo conectado. Ela oferece suporte a novos modelos de negócio capazes de realizar novas soluções de valor para consumidores dos mais diversos serviços e produtos.
Além de ser usuária de tecnologias de i4.0 em suas operações, a Bosch é provedora de soluções para que toda a cadeia produtiva esteja conectada, sobretudo as pequenas e médias empresas. Isso permite que diversas tecnologias sejam desenvolvidas internamente, antes de serem disponibilizadas no mercado.
Internet das Coisas
A empresa também é uma líder em IoT, com ampla experiência no uso de tecnologias baseadas em sensores, softwares e serviços, além de ter sua própria nuvem de IoT.
Para a indústria de manufatura, por exemplo, os benefícios proporcionados por meio de processos transparentes e inteligentes é a identificação de gaps para tornar os processos mais ágeis e robustos.
Além de reconhecer perdas, reduzir custos e aumentar a produtividade em busca de mais competitividade, é possível oferecer produtos adaptados às necessidades específicas de cada cliente.
Outra relação fundamental entre a Bosch e a i4.0 envolve os esforços para que o mercado incorpore as tendências tecnológicas da nova indústria, em especial os fornecedores da empresa, buscando a integração de toda a cadeia.
Linha de produção conectada
No Brasil, a linha de produção de freios ABS da Bosch, localizada na planta de Campinas-SP, está conectada com outras 10 linhas em diferentes países. Essas linhas se comunicam para avaliar a qualidade da produção que está sendo executada em tempo real.
Dessa forma, é possível garantir a qualidade do produto, independentemente do país onde é fabricado. Além disso, caso haja falha envolvendo alguma das linhas, todas as outras serão avisadas e interrompidas de modo automático até que o problema seja solucionado.
Isso é possível porque linhas semelhantes operam em vários países com a diretriz de uso de uma única plataforma de MES (Manufacturing Execution System), permitindo a troca de dados e facilitando o benchmark entre processos.
Predição e otimização de processos industriais - da Manufatura Enxuta ao Aprendizado de Máquina
Para que as empresas possam adotar tecnologias de Manufatura Avançada, é necessário levar o processo produtivo para um ponto de partida adequado, no qual os desperdícios e os principais problemas sejam visualizados e tratados em um fluxo predefinido.
Os demais estágios para o desenvolvimento da i4.0 (conectividade, visualização, transparência, predição e adaptabilidade) são passos posteriores e planejados como meios para o aumento de performance e competitividade, e não como o fim.
Pensando nisso, a Bosch desenvolveu uma solução para setores com parque fabril antigo, mas ainda válido sob o aspecto de tecnologia de processo. O objetivo é alavancar a performance de processos industriais relevantes por meio da utilização de soluções de i4.0 associadas à cultura de melhoria contínua.
Do ponto de vista tecnológico, esse projeto utiliza conceitos de manufatura enxuta (Lean), IoT e IA.
Com o Lean, a situação se apresenta em um ponto de partida necessário em um projeto de i4.0. As principais dores e oportunidades foram listadas e priorizadas, e todos os indicadores e metas estabelecidos.
A partir de técnicas de IoT foi possível conectar sensores e transmitir dados para um sistema de monitoramento de condição, o que viabilizou acompanhar em tempo real os sinais vitais dos processos e eventuais desvios.
Dessa maneira, é possível agir de forma mais rápida e eficaz, evitando alguns tipos de quebras dos equipamentos.
A Inteligência Artificial contribuiu para analisar os dados de forma coletiva e fornecer informações que são fundamentais para a tomada de decisões estratégicas. Por exemplo: se o algoritmo aponta que ocorrerá uma quebra de máquina, é possível tomar ações em tempo hábil e atuar no equipamento para que ele não pare e a fábrica possa continuar funcionando.
Em um projeto de Indústria 4.0 Smart Retrofit implantado internamente pela Bosch com um de seus fornecedores foi possível alcançar melhorias na ordem de 30% a 50% em indicadores relevantes, como redução de custos de manutenção, diminuição dos índices de defeitos e aumento da produtividade. Essa solução conta com uma base de dados estruturada e sua arquitetura pode ser replicada em diversos processos de manufatura. Por conta do sucesso dessa iniciativa, a Bosch também irá aplicar a mesma forma de atuação em colaboração com outros 18 fornecedores.
O sistema consiste em conectar máquinas e processos existentes, de modo que seja possível trazer sistemas legados para o conceito de Indústria 4.0. Dessa maneira, viabiliza às pequenas e médias empresas, que não contam com grandes aportes financeiros para projetos de tecnologia, aderirem à nova revolução industrial e mergulharem nas possibilidades que ela pode criar.
A seguir, conheça algumas das particularidades das soluções I4.0:
Consultoria
Com base em sua expertise, a Bosch oferece consultoria especializada para as empresas que desejam desenvolver um plano estruturado de implementação da Indústria 4.0. Em uma visita inicial é realizado um diagnóstico para entender cada negócio e oferecer uma solução customizada. Todo o trabalho é acompanhado por meio de indicadores, de modo a avaliar os resultados e garantir a execução do que foi planejado no programa.
Gestão de energia
A gestão de energia é um determinante na Indústria 4.0. O uso precisa ser monitorado para atender às demandas ambientais, de custos, das regulações e de consumo eficiente. Na i4.0 é possível implementar sistemas modernos que ajudam a administrar o uso energético com a coleta de um grande volume de dados, o que permite explorar um cenário abrangente de promoção de melhorias.
Gestão de manufatura
Atualmente, a gestão de manufatura permite a observação de ciclos cada vez mais curtos e demandas variadas, o que exige esforço contínuo de melhoria dos processos. A Bosch conecta dados de desempenho para gerar informações que transformam e simplificam o trabalho, diminuindo custos e aumentando a produtividade.
Gestão de ferramental
A IA também é usada na gestão de ferramental monitorando cada ativo em tempo real com indicadores de produtividade, rastreamento antifraude e levantamento de informações para planejamento das manutenções.
Gestão de manutenção
A gestão de manutenção é uma peça chave na otimização dos recursos empregados na indústria. Dados preditivos e aferição da produtividade garantem máxima eficiência e planejamento confiável.
Antes de concluir, vale destacar os serviços da Bosch Rexroth, que oferece suporte aos desafios da indústria em todo o mundo. É um exemplo único, pois garante alta produção com economia de energia. A partir da solução CRTX automation, a Bosch Rexroth oferece um perfeito alinhamento entre IA e IoT, com flexibilidade nas linguagens de programação, testes virtuais e acesso direto a serviços online.
Em resumo, fica o destaque da Indústria 4.0 como uma das mais importantes transformações econômicas e sociais da história. Não há precedentes para o que é possível produzir de riqueza e soluções a partir das inovações e recursos disponíveis atualmente. É preciso se engajar nessa busca sem desviar do caminho. E você pode contar com a experiência da Bosch aplicada ao seu empreendimento.
O futuro das fábricas está na conectividade
A Indústria 4.0 considera a transparência e conectividade da linha de produção como fatores fundamentais para a competitividade de uma companhia, ou seja, a sensorização das máquinas e ferramentas permitirá uma melhor visualização de toda a cadeia produtiva e, com isso, as decisões de produção, logística e de fornecimento ocorrerão de forma mais segura, garantindo a minimização de custos e ganhos de eficiência.
