Obtenção de resultados rápidos nos primeiros projetos de Indústria 4.0
Desde que o conceito de Indústria 4.0 surgiu na Alemanha, há mais de uma década, seus defensores vêm destacando seu potencial. Com foco na digitalização de processos e operações, ela é um dos pilares da transformação digital.
A pandemia, durante a qual empresas digitalizadas conseguiram se adaptar e responder aos desafios com mais sucesso do que aquelas que ainda não haviam avançado na digitalização, serviu como um alerta para as organizações que estavam atrasadas nesse processo. Ainda assim, até mesmo empresas pioneiras continuam enfrentando dificuldades na adoção da Indústria 4.0. Existem diversos motivos para isso. Os obstáculos vão desde a cibersegurança e as ameaças cibernéticas até arquiteturas de dados e infraestruturas obsoletas.
Na I-care, trabalhamos com dezenas de empresas que enfrentavam dificuldades em seus projetos de Indústria 4.0. Em muitos casos, identificamos uma barreira adicional: a perda de interesse por parte da liderança e das equipes devido à complexidade do processo.
Mudanças são desafiadoras, mas migrar para um novo sistema baseado em tecnologias pouco conhecidas exige visão e determinação. Para ajudar nossos clientes a superar as barreiras à adoção, identificamos um elemento fundamental da Indústria 4.0, os dados, no qual eles poderiam se concentrar primeiro para aprimorar seus processos de tomada de decisão e se preparar para alcançar resultados rápidos.
Tomada de decisões baseada em dados: um pilar da Indústria 4.0 e de qualquer melhoria da confiabilidade
Apesar da grande quantidade de dados disponíveis em máquinas modernas, sensores e outras fontes, muitas organizações ainda não conseguem aproveitá-los de forma eficaz. Na I-care, descobrimos que poderíamos ajudar nossos clientes a alcançar dois objetivos ao utilizar os dados como elemento central na fase exploratória de nossas iniciativas de melhoria da confiabilidade.
- Explorar o valor dos dados para a tomada de decisões, um fator essencial para o sucesso da Indústria 4.0.
- Dar o impulso inicial às iniciativas de Indústria 4.0 identificando projetos de melhoria fáceis de implementar.
Existem muitas fontes genéricas das quais é possível extrair informações para identificar seu próximo projeto de confiabilidade. Essas fontes incluem dados de sensores, dados de máquinas, relatórios de manutenção e muito mais. Para trazer alguns insights para seus próprios projetos, apresentamos a seguir três exemplos de como aproveitamos o potencial dessas fontes de dados e os insights que elas podem fornecer como parte de nossas iniciativas de Manutenção 4.0.
- Dados de falhas baseados em vibração coletados em mais de 800 plantas industriais: Ao analisar todo o histórico de falhas da base de clientes de análise de vibração da I-care, conseguimos identificar as áreas “genéricas” com maior potencial de melhoria. Também podemos adaptar os resultados de acordo com diferentes necessidades. Você tem interesse em uma análise específica para o seu setor ou para determinados tipos de equipamentos? Nosso conjunto de dados pode fornecer as respostas!
- Dados de falhas específicos do cliente extraídos de um CMMS: Extraia informações do banco de dados do seu sistema computadorizado de gerenciamento de manutenção (CMMS) para identificar e definir com mais precisão os projetos que proporcionarão o ROI mais rápido e significativo. Esse processo exige uma análise aprofundada dos dados, realizada de forma mais eficiente com uma ferramenta automatizada de mineração de dados.
Essa ferramenta permite identificar os equipamentos com pior performance em sua instalação e determinar quais são os principais problemas que afetam seus KPIs de performance.
Nota do autor: A mineração de dados de CMMS para projetos de Indústria 4.0 é uma das principais áreas de especialização da I-care. Se quiser saber mais sobre esse trabalho especializado, fale conosco.
- Análise de falhas específicas por ativo: Identifique ativos que apresentam taxas de falha ou de paradas não planejadas acima do esperado e, em seguida, faça uma análise aprofundada desses ativos. Na I-care, desenvolvemos a DOFA (Data Oriented Failure Analysis), que identifica quais fontes de dados devem ser utilizadas para prever de forma eficiente os diferentes modos de falha dos equipamentos selecionados. Essa é uma etapa essencial para lançar um projeto de Indústria 4.0 bem-sucedido. Essa abordagem será apresentada em breve em nosso próximo artigo do blog.
Depois que os líderes da empresa identificarem os casos de uso de maior prioridade, a equipe do projeto poderá agrupar e priorizar as iniciativas para identificar os “resultados rápidos”. Essas estratégias são fatores de sucesso comprovados para conquistar o apoio da liderança e das partes interessadas, além de garantir suporte e recursos para a expansão do programa.
Se quiser saber mais sobre este tema, conecte-se diretamente com Tom no LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/tom-rombouts-91419113/