Internet das coisas pode impulsionar a competitividade industrial

Entenda como a coleta de dados e a análise por meio de aplicativos inteligentes podem melhorar os negócios de uma empresa

Indústria do futuro: máquinas inteligentes armazenam dados sobre produtividade, o que melhora a análise preditiva das empresas (The Noun Project/Estúdio ABC)

A linha de produção de uma fábrica depende de máquinas desenvolvidas para cada etapa da transformação de uma matéria-prima em produto final. Porém, poucas dessas máquinas são inteligentes e armazenam dados sobre sua produtividade. Isso faz com que a indústria trabalhe  sem ser capaz de prever com precisão como serão seus resultados.

Segundo Pietro Delai, gerente de consultoria e pesquisa de infraestrutura da consultoria IDC Brasil, o parque industrial brasileiro ainda está defasado e, embora existam empresas interessadas em modernizar suas fábricas, a maioria pensa em adicionar tecnologia em apenas partes da linha de produção, e não em toda a cadeia.

A solução pode estar nas tecnologias digitais de internet das coisas. “Os sensores estão cada vez mais baratos, o que tem facilitado para as empresas investirem em um ambiente industrial todo conectado a grandes bancos de dados. Assim é possível coletar informações que antes não eram armazenadas e que influenciam diretamente nos resultados”, afirma Delai.

Um bom exemplo de informações que podem começar a ser coletadas são as condições do ambiente onde o produto é fabricado. Com a instalação de sensores, um engenheiro consegue monitorar temperatura, pressão, umidade e velocidade do ar, por exemplo. A partir do momento em que são feitas a coleta e análise desses dados, é possível avaliar como as condições do ambiente da fábrica podem influenciar nos resultados finais.

Big data e inteligência artificial

Aplicativos analíticos podem determinar como esses dados serão utilizados. “São sistemas que criam uma interação mais forte, em que máquinas conversam entre si com inteligência artificial para aprender suas necessidades e se autoprogramar”, explica José Roberto Soares, professor de engenharia elétrica da Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Com isso, é possível determinar a melhor rota de fabricação para diminuir o número de peças com falhas, por exemplo. “As máquinas são parecidas e produzem a mesma coisa, mas uma pode funcionar melhor que outra com determinada regulagem. Essa diferença mínima entre elas é determinante para melhorar os resultados”, afirma Soares.

Outra vantagem é a redução das paradas na produção. Hoje, a maior parte das fábricas trabalha com dois tipos de manutenção: a corretiva, feita quando um equipamento apresenta defeito, e a preventiva, que ocorre a partir da média de desempenho passado das máquinas semelhantes.

Com a captação dos dados e a análise contínua dos aplicativos, o mercado passa a ter um terceiro tipo de manutenção: a preditiva. “Com internet das coisas e aplicativos inteligentes, nós recebemos informações, como um aviso de quando exatamente a peça quebrará, e conseguimos planejar sua troca, o que acaba com as paradas não planejadas e permite o uso máximo da peça”, explica o professor Soares.

(The Noun Project//Estúdio ABC)