Desmascarando os "mitos"​ da Indústria 4.0 para construir a manutenção do futuro

A manutenção do futuro é um conceito promissor que enfrenta uma série de barreiras. Até agora, a maioria das empresas não possui um alto grau de automação e monitoramento de seus ativos. Muitas iniciativas conduzidas por grandes e médias empresas não estão cumprindo suas promessas. Não porque a indústria não tem nada a ganhar com a tecnologia digital, mas porque algumas dessas promessas não foram realistas o suficiente. Então, quais são os "mitos" sobre a Indústria 4.0 que as empresas precisam entender?

Desmascarando alguns 'mitos' da Indústria 4.0

Inteligência Artificial

O primeiro mito é a ideia de que para usar "inteligência artificial (IA)" é preciso apenas fornecer dados sem saber o que significa - entra dados, sai inteligência. Muitas empresas acreditam que ferramentas como a análise de dados são capazes de fornecer imediatamente as respostas exatas do que estão procurando, mas é preciso agregar estratégia e expertise industrial adequada. Por exemplo, a IA precisa receber informações chave para começar a trabalhar. Se uma organização quiser usar a IA para descobrir qual equipamento falhará através de uma manutenção baseada em prognósticos, ela precisará fazer um "input" de informações sobre o equipamento, histórico de manutenção e outras informações relevantes. Simplificando, a IA ainda precisa de muita inteligência humana para ser eficaz.

Big Data

O mesmo vale para a "magia" do big data, onde muitos ainda acreditam que apenas investir na coleta de um grande volume de dados seria suficiente para trazer dados valiosos. O problema é que alguns dados não são valiosos o suficiente para serem coletados. Além disso, outros dados devem ser coletados, mas não armazenados, para que possam ser processados na 'borda' (camada Edge), ou seja, dentro do sistema ou próximo da fonte de dados.

Os dados precisam ser limpos, porém, acreditar que é possível separar e trabalhar apenas com dados limpos não é viável. Toda análise utiliza também "dirty data". Ela irá mostrar onde a empresa possui problemas de qualidade de dados e determinar alguns padrões, assim é possível focar e se obter uma visão melhor. Uma vez que a deficiência for identificada, um plano de limpeza pode ser colocado em prática e o aplicativo analítico irá utilizar mecanismos para destacar o problema e monitorar o progresso.

Projetos Big Data conseguem definir tendências sobre o que está acontecendo dentro de uma organização, o que seria difícil de se definir com técnicas analíticas tradicionais.

Fator humano

Outro erro é subestimar o fator humano e a apropriação da tecnologia. No passado, muitos acidentes aéreos aconteceram com software e dados corretos, mas sob condições (tempo, fadiga ou estresse) onde o piloto estava tendo muita dificuldade em absorver todas as informações que vinham até ele para realizar a ação certa. O risco existe em qualquer lugar onde haja grandes volumes de informações (salas de controle, blocos de operação, etc.), condições de trabalho difíceis (um ambiente sujo ou barulhento) ou até mesmo quando o software é inadequado para as qualificações de seus usuários. Os industriais de setores críticos (aeronáutica, saúde, transporte marítimo, logística, energia, etc.) estão bastante familiarizados com essas questões, e há maneiras de resolvê-las. Infelizmente, essas maneiras são muitas vezes ignoradas por aqueles que estão focando demais na manutenção do futuro, e não o suficiente em como fazê-la funcionar nos dias de hoje!

Equipamentos antigos vão se tornar obsoletos

A Indústria 4.0 está impulsionando o conceito de interoperabilidade, que é a capacidade de máquinas, softwares e humanos se comunicarem entre si com uma mesma linguagem. Dessa forma, equipamentos antigos não precisam, necessariamente, ser substituídos. Habilitar a comunicação e coletar dados de processos de máquinas já existentes é possível, além de ser mais fácil e barato do que substituir imediatamente todos os equipamentos por opções mais novas. Temos vários exemplos na indústria de integrações entre sistemas e infraestruturas já existentes, a fim de atender às demandas 4.0.

A Manutenção 4.0 é uma realidade consagrada

Apesar de já existirem iniciativas promissoras para a convergência de diversas tecnologias em prol do aumento da produtividade e da competitividade, ainda é exagerado dizer que o mundo todo já implantou a 4ª Revolução Industrial. Em muitos lugares, a Indústria 4.0 ainda é mais um conceito do que um padrão já estabelecido e amplamente adotado. Muitas indústrias estão adotando, gradualmente, máquinas e softwares específicos para resolver problemas em suas linhas produtivas. Mesmo em países como Estados Unidos e Alemanha, que investem no conceito desde 2011, não é possível dizer que a Indústria 4.0 esteja totalmente implantada. Ainda existem inúmeros desafios técnicos a serem resolvidos.

Eu costumo dizer que temos modelos híbridos consolidados, ou seja, empresas que adotaram parte das tecnologias facilitadoras da indústria 4.0, de acordo com suas prioridades e necessidades, formando um modelo personalizado e otimizado. Há empresas utilizando de maneira mais forte a manufatura aditiva (impressão 3D) para diminuir o lead time de entrega de peças, outras empresas investindo em sistemas de geolocalização e controle de frotas, por estarem mais inseridas no campo da logística ou prestação de serviços, e também há muitas empresas com um perfil avançado em relação ao tema Inteligência Artificial, Big Data e Cloud Computing.

Não é preciso implantar todas as tecnologias pilares da indústria 4.0 para colher os benefícios dessa era da digitalização. Podemos avançar de forma personalizada, com inovação aberta, observando casos de sucesso e adaptando soluções. - Bruno Silva

Histórias de Sucesso

Impressão 3D para produzir peças industriais (e não mais apenas protótipos) para os setores aeronáutico e automotivo. Isso permitirá substituir a quantidade crescente de peças que possuem estruturas complexas ou restrições de aquisição.

Manutenção prescritiva para reduzir o tempo de inatividade, com base na expertise dos trabalhadores responsáveis pelo equipamento e na análise de "sinais precoces". Dessa forma, é possível reparar uma máquina antes que ela quebre e fazer a intervenção no melhor momento, onde o tempo de inatividade é o mais barato ou não influencia na produção ou prestação de serviços.

A tecnologia chamada de "Gêmeos Digitais" é usada para representar, de forma digital, um processo, objeto ou mecanismo que já existe no nosso mundo. Um bom exemplo é a ferramenta Azure Digital Twins, da Microsoft, onde técnicos analisam as estruturas de prédios, e as reconstituem em seus ambientes virtuais, conectando-os com os sensores e os meios de avaliação já existentes no objeto físico. O uso de gêmeos digitais ajuda a avaliar melhor a condição precisa de uma máquina e monitorar seu progresso através do tempo (o desgaste ou substituição de certas peças, temperatura, pressão, etc.).

A grande diversidade desses sucessos sugere uma característica da manutenção digital, ou seja, a ideia é que todo o sistema de manutenção aproveite ao máximo as mais recentes tecnologias (baixos custos de coleta, armazenamento e processamento de dados, desenvolvimento e implantação mais rápidos, impressão 3D, etc.). Para isso, uma empresa precisa ter bases (infraestrutura, ferramentas, talentos, parcerias, etc.) para que possa permitir a redução de custos, a otimização e aumento da disponibilidade, confiabilidade e serviços aprimorados.

Bons ventos a todos e toda máquina a vante!