A gestão da produção está a entrar numa nova era, graças a tecnologias avançadas que estão a mudar radicalmente o cenário industrial. A moderna indústria transformadora está a passar por uma transformação notável; não é apenas uma questão técnica, mas um fenómeno que força mudanças estratégicas nas empresas de todo o setor.
Observar e implementar novas tecnologias que são o futuro da gestão da produção já não é uma opção, mas uma necessidade que determina a sobrevivência e o desenvolvimento num mundo em mudança dinâmica. Não quer ficar para trás? Portanto, verifique o que a indústria manufatureira está comentando atualmente.
As tendências mais importantes sobre o futuro da gestão da produção
As tecnologias modernas permitem otimizar processos, reduzir desperdícios e aumentar a eficiência geral da produção – e este é apenas o começo das suas vantagens, por isso vale a pena descobrir quais soluções podemos definir atualmente como o futuro da gestão da produção.
DigitalTwin
Um Digital Twin é uma réplica digital de um processo, produto ou serviço. Esta tecnologia inovadora conecta os mundos físico e digital, permitindo a simulação, análise e otimização de processos de produção. Na prática, o Digital Twin utiliza dados de sensores instalados em máquinas e dispositivos para criar modelos digitais dinâmicos que refletem a situação real.
Qual é a aplicação de tal solução? O Digital Twin permite a análise e simulação precisas dos processos de produção, o que permite a sua otimização e melhoria. Ao monitorar continuamente a integridade da máquina, o gêmeo pode prever possíveis avarias e recomendar manutenção preventiva, minimizando o tempo de inatividade e os custos associados a avarias. As “réplicas” permitem alterações rápidas e eficazes nos designs, o que é crucial na produção de produtos personalizados. Eles também melhoram processos relacionados a logística interna.
Todos os aspectos mencionados acima afetam os benefícios comerciais que podemos alcançar, ou seja:
- resposta mais rápida às mudanças nas condições do mercado e nas necessidades dos clientes,
- minimizando custos relacionados a erros de produção, falhas e manutenção,
- maior qualidade do produto graças ao monitoramento e controle de processo mais precisos.
A tecnologia Digital Twin ainda está em desenvolvimento e evoluindo, oferecendo cada vez mais oportunidades para a indústria. O futuro desta tecnologia pode incluir uma integração ainda mais profunda com IA e aprendizagem automática, permitindo análises e simulações ainda mais avançadas. É neste tipo de arquitetura que se baseia APS; a crescente disponibilidade de dados provenientes de diversas fontes e a sua integração com modelos de “gémeos digitais” abrem novas oportunidades na personalização de produtos e serviços.
Inteligência artificial
A IA na indústria transformadora está a evoluir, tornando-se não tanto numa ferramenta que automatiza processos, mas sim num parceiro inteligente que apoia decisões. A IA na produção está se tornando um assistente que ajuda a analisar dados, prever tendências e otimizar processos.
Um bom exemplo aqui é o caso de um dos nossos clientes, uma empresa alemã da indústria automóvel. Nosso cliente é um fornecedor TIER 1 de marcas automotivas renomadas. Neste caso, o processo de fabrico teve uma taxa relativamente elevada de resíduos que foram reciclados num ciclo de feedback de volta ao processo. Uma grande parte dos NOK reprocessados era impossível de reprocessar e, em última análise, gerava resíduos dispendiosos.
Nossos engenheiros do departamento “Data/ML”, com base em um modelo de análise de dados baseado em machine learning, criaram uma ferramenta que processa erros na linha de produção e sugere modificações específicas no processo produtivo para eliminar a causa raiz do problema
Como resultado da operação do modelo ML nos dados do cliente, ficou claro que para aumentar a rentabilidade da produção, a etapa do processo responsável pelo redirecionamento dos produtos semiacabados para reprocessamento (balanceamento) deveria ser modificada. Esta conclusão não intuitiva (não tentar reparar todos os componentes problemáticos) resultou num aumento no OEE em reduzindo a quantidade de desperdício no produto final em 4,4%.
Tendo em conta o desenvolvimento de grandes modelos de linguagem (LLM), um caminho natural de desenvolvimento que melhora todo o processo produtivo apoiando a tomada de decisão dos gestores de produção pode ser a digitalização completa dos processos refletidos num sistema com arquitetura digital twin. Estamos a um passo de LLMs reais, treinados em dados de produção, aos quais os gestores de produção poderão pedir apoio?
Isso já está acontecendo e os profissionais estão aproveitando inteligência artificial na gestão da produção. A IA analisa facilmente grandes conjuntos de dados, ajudando a identificar padrões e tendências que podem não ser visíveis ao olho humano – graças a isso, os engenheiros podem tomar decisões mais informadas.
Usando dados de sensores e dados históricos de falhas, a IA também pode prever possíveis falhas e falhas, permitindo que a manutenção seja planejada antes que a produção seja interrompida.i. Modelos de linguagem avançados permitem que os engenheiros façam perguntas e recebam respostas em linguagem natural, facilitando a análise de dados de produção complexos.
O que ganharemos com o uso da inteligência artificial na gestão da produção? Estes serão:
- automação de tarefas repetitivas, que permite que os funcionários se concentrem em aspectos mais estratégicos do trabalho,
- reduzindo custos operacionais e tempo de inatividade por meio da otimização de processos e manutenção preditiva,
- maior padrão de produtos graças ao controle automático de qualidade.
O que ganharemos com o uso da inteligência artificial na gestão da produção? Estes serão:
- automação de tarefas repetitivas com base em dados históricos, o que permite que os funcionários se concentrem em aspectos mais estratégicos do trabalho,
- reduzindo custos operacionais e tempo de inatividade por meio da otimização de processos e manutenção preditiva,
- maior padrão de produtos graças ao controle automático de qualidade (por exemplo, inspeção visual do acabamento dos produtos acabados),
- identificação automática, capacidade de construir novas hipóteses de otimização baseadas em dados históricos (ou big data)
O desenvolvimento de tecnologias relacionadas com a IA, como a aprendizagem automática, o processamento de linguagem natural e a robótica, abre novas oportunidades para a automação, personalização e inovação na produção.
Mecanismo de dados de fabricação
MDE, ou seja, Manufacturing Data Engine, é um componente chave da produção digital moderna. A sua principal função é recolher, processar e fornecer dados de diversas fontes, o que constitui a base para uma gestão eficaz da produção e para a tomada de decisões.
Esta solução integra dados de diversas fontes, como sensores IoT, sistemas PLC e outros dispositivos de produção, fornecendo uma visão abrangente dos processos de produção. Processa os dados coletados, permitindo análises e tirando conclusões que podem ser utilizadas para otimizar processos.
O MDE pode ser integrado a vários sistemas de gerenciamento de produção – por exemplo ERP ou os já mencionados sistemas Digital Twin, que permitem uma melhor coordenação e eficiência operacional.
Claro que neste caso também podemos distinguir benefícios específicos resultantes da implementação desta tecnologia. MDE:
- fornece informações precisas necessárias para gerenciar eficazmente a produção, minimizando erros e aumentando a eficiência,
- permite a identificação de áreas que necessitam de melhorias, o que leva à melhoria contínua dos processos de produção
- fornece os dados que você precisa para tomar decisões de negócios informadas, desde o planejamento da produção até o gerenciamento de estoque,
- permite melhor acompanhamento e monitoramento de toda a cadeia produtiva, aumentando a transparência e o controle dos processos.
No futuro, podemos esperar que o MDE esteja ainda mais integrado com tecnologias avançadas, como se pode verificar pela combinação de sistemas baseados em “gémeos digitais” com esta solução. A evolução permitirá análises e previsões ainda mais detalhadas, bem como processos de produção mais flexíveis e automatizados.
O futuro da gestão da produção aos olhos dos especialistas
Também não faltam vozes de especialistas indicando quais tendências vale a pena seguir para se manter atualizado com as inovações do setor. Certamente vale a pena mencionar as feiras do setor como uma valiosa fonte de informação – verificamos o que os líderes do setor apresentaram.
Feira de Hannover
A tendência para o aumento da digitalização da produção foi claramente visível. Um exemplo é o novo sistema de engrenagens da Flender, que permite configuração individual para cada cliente. Graças à digitalização total do processo de engenharia, é possível produzir soluções personalizadas mantendo a eficiência da produção em massa.
As previsões sobre os modelos de IA e LLM como o futuro da gestão da produção provaram ser corretas. Beckhoff apresentou o TwinCAT Chat Client, que usa LLMs como ChatGPT para apoiar o processo de engenharia. Isso pode incluir automação de desenvolvimento de código, otimização, documentação e reestruturação de código.
A IFM apresentou a solução Bluetooth Mesh que torna possível integração fácil e econômica de sensores em sistemas industriais sem a necessidade de expandir a infraestrutura cabeada existente. A propósito, vale ressaltar que a nossa plataforma IIOT é compatível com os equipamentos desta marca, graças à qual o nosso dashboards com KPIs de produção são alimentados com dados em tempo real.
Semana da Indústria de Varsóvia
Sobre nacional Também vimos muitas inovações em nosso quintal que poderiam definir o futuro da gestão da produção!
As conferências do setor realizadas durante a feira incluíram, entre outras: eficiência, sustentabilidade e inovação nas operações de produção graças a soluções no campo Indústria 4.0. O tema da Conferência PIME foi energia inteligente – tecnologias, serviços e regulamentações. A Conferência Técnica Multiprojetos proporcionou conhecimento sobre motores lineares, robôs SCARA, robôs modulares e o potencial da Neura Robotics.
No contexto de soluções futuras – um elemento importante da feira foi a zona de robótica e automação, onde foram apresentados métodos de automação e robotização de processos industriais (incluindo robôs SCARA). Os visitantes tiveram a oportunidade de conhecer novidades nas áreas de: pintura, hidráulica, pneumática, soldagem, impressão 3D, ferramentas, marcenaria, softwares e serviços para a indústria.
Os exemplos e direções de desenvolvimento mostrados acima mostram como é importante acompanhar tendências e inovações e (apresentados, entre outros, em feiras deste tipo). Estas soluções indicam o papel crescente da digitalização, automação e integração tecnológica na indústria – em total conformidade com as tendências globais e necessidades do mundo produtivo moderno.
Qual é o futuro da gestão da produção? Conclusões
Observar e implementar novas tecnologias na indústria transformadora não é apenas uma questão de manutenção da competitividade, mas também um investimento no futuro. Os inovadores que utilizam estas ferramentas de forma eficaz são capazes não só de melhorar as suas operações atuais, mas também de moldar o futuro da indústria.
Tecnologias como Digital Twin, AI e Manufacturing Data Engine são os alicerces da gestão moderna da produção, e observações de feiras internacionais confirmam a sua crescente importância.. A indústria transformadora tem a oportunidade de utilizar estas inovações para aumentar a eficiência, a qualidade e a sustentabilidade.
Todos estes elementos criam um cenário de gestão de produção dinâmico e inovador que está em constante evolução, adaptando-se às necessidades do mercado e aos desafios tecnológicos. O futuro da gestão da produção parece muito promissor – devido ao constante progresso tecnológico e à crescente procura por soluções inovadoras na indústria. Tudo o que podemos fazer é esperar e observar a evolução contínua da indústria – certamente descobriremos em breve outras soluções revolucionárias que mudarão a forma como percebemos a gestão da produção.
