Nascido na Alemanha, o termo Indústria 4.0 é utilizado como referência à quarta revolução industrial. Em síntese, a terceira revolução industrial foi o ponto de partida para que indústrias substituíssem operações manuais por máquinas capazes de automatizar tarefas repetitivas e reduzir a variância do nível de qualidade entregue a seus clientes. Assumindo que uma indústria possui sua operação repleta de máquinas, a Indústria 4.0 estabelece a meta de automatizar as interações humano-máquina e máquina-máquina. De acordo com estudos de consultorias como a McKinsey e PwC, a nova revolução industrial tem potencial de levar a até:
- 20% de redução nos custos com processos de qualidade,
- 55% de aumento na produtividade de operações técnicas,
- 40% da redução de custos de manutenção e
- 50% de redução no tempo de inoperação das máquinas.
Essa revolução está especialmente relacionada a uma tecnologia disruptiva que vem ganhando cada vez mais espaço em laboratórios de pesquisa e grandes empresas: a Internet das Coisas (IoT). A Internet das Coisas é composta por dispositivos capazes de processar informações e comunicar-se com outros dispositivos que estão (in)diretamente conectados à Internet.
Em um cenário de Internet das Coisas Industrial (IIoT), esses dispositivos podem ser máquinas modernas capazes de capturar dados sobre a situação na qual estão inseridas. Alternativamente, as máquinas antigas podem passar pelo processo de retrofit, ou seja, sensores e transmissores são conectados a esteiras, ferramentas de montagem e outros equipamentos que já existem no ambiente fabril até que os seus dados cheguem à Internet. A partir daí, é possível coletar dados e, baseado em sua análise, automatizar decisões inteligentes.
Diferenças entre automação industrial e IIoT
A principal diferença entre a IIoT e a simples automação de sistemas é a forma como os dados são analisados e a automatização do processo de resposta. Por exemplo, em um cenário simples de automação industrial, uma plataforma MES (Manufacturing Execution System) é responsável por coletar os dados do ciclo de produção com o objetivo de informar a gerência da produção sobre possíveis melhorias no processo produtivo.
Com a IIoT, a comunicação entre as diversas máquinas e outros sistemas se torna viável e eficiente. Esse canal digital não apenas centraliza a coleta dos dados em um sistema integrado, mas também torna possível que uma plataforma de dados processe a informação global e informe localmente a ação que cada máquina deve tomar.
Uma plataforma de dados do ambiente fabril pode ser capaz de coletar informações de diversas fontes e processá-las com rapidez utilizando algoritmos matemáticos. Esses algoritmos podem correlacionar dados em busca de padrões de operação com o objetivo de encontrar anomalias e situações de risco, como a iminência de falhas e paradas de máquinas.
Casos de uso da IIoT
Além da evolução do MES, a IIoT também é capaz de prover dispositivos para a versão 4.0 de sistemas WMS (Warehouse Management System). A tecnologia de RFID, por exemplo, já vem sendo amplamente utilizada no controle de estoque de grandes fornecedores de bens de consumo.
Graças à integração entre os protocolos e tecnologias de Internet das Coisas, soluções mais modernas combinam carros autônomos (Automated Guided Vehicles – AGVs), drones, visão computacional e realidade aumentada. Todas essas tecnologias podem ser utilizadas para mapear armazéns em uma plataforma digital que é capaz de automatizar o processo de gerenciamento e reduzir custos de forma global na companhia.
Outro ponto crítico em grandes operações, o rastreamento de ativos dentro de grandes companhias não apenas otimiza a utilização de recursos, mas também reduz gastos com aquisição de itens perdidos, seja por alocações mal reportadas ou empréstimos não-documentados. Sistemas modernos de EAM (Enterprise Asset Management) aproveitam características intrínsecas de protocolos de comunicação criados especialmente para dispositivos IoT, como o LoRa. A integração dessas tecnologias com outras mais conhecidas, como o GPS, permite o monitoramento da posição de ativos em grandes fábricas e conjuntos de escritórios, independente de estarem em ambientes indoor ou outdoor.
Inteligência Artificial na IIoT
Tendo integrado o conjunto de sistemas industriais (MES, WMS e EAM), é possível automatizar a tomada de decisões, utilizando o aprendizado de máquinas (Machine Learning) para aprimorar cada vez mais os resultados e reduzir a variabilidade dos processos e da qualidade da produção.
Uma grande vantagem de uma plataforma digital em nuvem é o baixo custo inicial, que permite a rápida implementação e aumenta as chances de sucesso em um projeto incremental. A conectividade de uma plataforma digital, associada à sua altíssima capacidade de processamento, cria uma sólida estrutura de tecnologia capaz de trazer uma visão clara de estruturas de processos focados nos resultados para o negócio.
