Você conhece as tecnologias da Indústria 4.0 que estão nos levando ao futuro da manufatura? Saiba mais sobre as principais delas!
A Indústria 4.0 é uma tendência que está cada vez mais forte no cenário nacional. Também conhecida como Quarta Revolução Industrial, o conceito representa um importante avanço na automatização dos processos, com inteligência no uso de dados e otimização da produção. E são diversas as tecnologias da Indústria 4.0 que tornam isso possível!
Neste artigo, você vai conhecer as principais tecnologias que permitiram e mantêm o que conhecemos hoje como “Indústria 4.0”. Entenda o papel de cada uma delas dentro dos meios de produção.

Computação em nuvem

A computação em nuvem, ou cloud computing, não é exatamente uma tecnologia. Na verdade, é um modelo de computação em que os dados podem ser armazenados em servidores remotos. Isso tudo sem depender do poder de processamento e armazenamento das máquinas locais.
Esses dados são acessados através de uma conexão com a internet e abrem muitas possibilidades. Especialmente para a Indústria 4.0. Com o modelo, os dados compartilhados pelo maquinário podem ficar alocados na rede, podendo ser redistribuídos para usuários e outros dispositivos.

Internet das Coisas (IOT)

A Internet das Coisas (Internet of Things, em inglês) é certamente uma das tecnologias da Indústria 4.0 de maior impacto nas atividades operacionais e de gestão. Sendo assim, a ideia é que os diversos dispositivos se comuniquem entre si e enviem informações para sistemas de gerenciamento e automação.
Assim, os gestores podem monitorar o desempenho das máquinas à distância. Para isso, os dispositivos são equipados com sensores e outros recursos que capturam e enviam dados.

Machine Learning

O Machine Learning é também conhecido como aprendizagem de máquina e consiste em um método de análise de dados. Dessa forma, a máquina aprende em tempo real com base em um grande volume de dados. Por fim, reconhece padrões e toma decisões autônomas com base no conhecimento gerado.
Na indústria, é possível facilitar a manutenção preventiva por reconhecer falhas no processo de produção, otimizando os resultados de entrega e evitando perdas. Sendo assim, com máquinas conectadas à rede e aos demais sistemas de gestão, pode-se, por exemplo, produzir sob demanda, conforme a necessidade.

Big Data

O Big Data refere-se ao grande volume de dados produzidos por diversas fontes, fora e dentro da empresa. Dessa maneira, esses dados podem ser estruturados ou não e podem vir de redes sociais, sites, vídeos, sistemas ERP da empresa ou mesmo das diversas máquinas conectadas à indústria.
Sendo assim, para suportar a análise de todo esse montante de dados, foi necessário construir soluções de Big Data que possam dar conta do recado. Por fim, extraindo informações ricas que possam dar base para a tomada de decisões.

Robôs autônomos

Os robôs autônomos são máquinas que cumprem suas tarefas sem a condução ou intervenção humana. Além disso, eles são construídos e programados conforme o nível de autonomia que a atividade necessita. Dessa forma, conseguem movimentar-se e se deslocar de um ponto a outro e captando dados do ambiente por meio de sensores, substituindo assim a mão de obra humana.
Eles podem, por exemplo, gerenciar os seus estoques, trabalhar em linhas de montagem de grandes fábricas e dar suporte para seus funcionários no chão da fábrica – tudo isso 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Análises preditivas com analytics

Na Análise Preditiva, os dados coletados de máquinas e equipamentos conectados poderão prever quando e onde as falhas podem acontecer. Dessa forma, maximizando potencialmente a eficiência das peças e minimizando o tempo de inatividade desnecessário. Além disso, o sistema avaliará os parâmetros coletados, traçando um paralelo na situação do equipamento e desgaste com a atividade que está executando, com isso permitirá a previsibilidade de falhas no equipamento. 
A demanda surgiu da necessidade atual das empresas em prever as possíveis falhas que um equipamento possa apresentar, e em que momento isso vai acontecer. 
Os benefícios da análise preditiva são: 
– Identificar possíveis falhas antecipadamente;
– Permitir a organização de planos de manutenção e paradas do equipamento com tempo hábil;
– Organização do orçamento para as possíveis trocas de componentes e mão-de-obra necessária;
– Aumento da vida útil do equipamento;
– Aumento da segurança na operação.
 

Digital twin

O Digital twin ou gêmeo digital é uma versão virtual de um equipamento físico. Essa versão digital inclui um modelo de dados que permite testes de um equipamento. Sendo assim, será muito utilizado para avaliação técnica de capacidade operacional de máquinas e equipamentos.
Através dessa tecnologia será possível prever as consequências de determinadas ações, antes mesmo de serem colocadas em prática. Dessa forma, haverá uma combinação de dados do equipamento, que traçará simulações e análises que permitirão obter informações relevantes sobre situações presentes e futuras. 
Os principais benefícios do digital twin são a assertividade e a possibilidade da previsibilidade. Isso porque a cópia virtualizada simulará condições reais da operação. Sendo assim, aplicada a manutenção e operação de equipamentos com maior complexidade permitirá o teste de materiais alternativos ou materiais passíveis de substituição.
Outra inovação será que o digital twin poderá ser combinado com o machine learning. Dessa maneira, estima-se que o aprendizado seja de forma mais rápida, a partir da versão virtual. Sendo assim, oferecendo alternativas, bem como realizando previsões a partir do uso de algoritmos programáveis e com recursos de inteligência artificial específicos para cada equipamento.  
Essas são apenas algumas das tecnologias da Indústria 4.0 que nos impulsionam para o futuro das fábricas inteligentes. Por isso, a tendência é que essas soluções se aperfeiçoem e garantam cada vez mais produtividade nas empresas.
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