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#38 – INDUSTRIAL SOFTWARE

EM DEBATE. Dados da IoT: potenciais propulsores dos gémeos digitais

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O conceito de fábrica digital é hoje dominante; no entanto, a distância é grande entre o ponto em que os fabricantes se encontram e aquele que ambicionam alcançar. A pesquisa da PwC indica que 91% das empresas do setor industrial estão a investir na digitalização das suas fábricas, mas apenas 6% afirmam ser já totalmente digitais. Os dados da IoT poderão acelerar a transição.

 

Criar uma simulação virtual de processos físicos faz parte do conceito de fábrica digital. Os gémeos digitais ajudam não só a projetar e a construir edifícios e infraestruturas industriais, mas também a melhorar os bens de produção e os próprios produtos.

O papel dos dados do mundo real

PTC é uma empresa de software especializada em soluções para a transformação digital de fábricas e de processos. Jean-Philippe Provencher, vice-presidente da estratégia de produção da PTC, refere que a simulação e a modelação permitem que as empresas aperfeiçoem os processos num ambiente digital antes de os criarem fisicamente, poupando tempo e dinheiro. Por outro lado, a Internet das Coisas (IoT) torna possível que sensores conectados forneçam dados sobre condições físicas e ambientais como a localização, a temperatura e a humidade, contribuindo para o enriquecimento dos modelos digitais.

Em vez de nos limitarmos a simular o desempenho com base em testes e pressupostos, agora podemos pegar em dados do mundo real e integrá-los no modelo digital, o que oferece um benefício real em termos de precisão do modelo.

Provencher afirma ainda que, quanto mais exatos se tornarem os modelos de processos, mais fácil será otimizar a utilização dos recursos das empresas, aumentando o retorno dos investimentos já realizados e evitando a compra de novos equipamentos.

Fábrica digital/ Cortesia da Siemens

Os dados da IoT ajudam as empresas a compreender como o equipamento é realmente utilizado, em vez de disporem apenas de suposições sobre a sua eventual utilização. Provencher explica que, a um dado momento, um cliente da PTC constatou que o tempo de inatividade não planeada não se devia ao equipamento, mas sim à organização da produção e do pessoal:

Se um operador não estiver disponível para ligar a máquina, não se trata de uma falha. Trata-se do modo como o trabalho está organizado. Depois de analisar os dados, já não terá necessidade de questionar todos os operadores. Compreenderá [o que aconteceu] medindo uma série de pequenas coisas [com dispositivos IoT].

Ainda segundo Provencher, a simulação de processos já está bastante avançada nos setores agroalimentar, automóvel e aeronáutico, onde o nível de automação é significativo. Porém, na indústria de produção discreta, que resulta em produtos individuais como telemóveis e na qual os processos são mais complexos e estão menos automatizados, a tecnologia do gémeo digital não está tão difundida.

Utilização de dados provenientes da IoT

Dale Berry é diretor sénior de marketing técnico do Simulia, simulador de produtos da Dassault Systèmes. Na sua perspetiva, os dados de referência reais gerados por dispositivos conectados contribuem para melhorar a qualidade dos modelos digitais, ajudam a prever as operações de manutenção e a planear o tempo de inatividade das máquinas.

Quando dispomos desses dados, podemos comparar a previsão efetuada pelo modelo com o que ocorreu na realidade, o que permite, em seguida, aperfeiçoar o modelo.

Cortesia da GE

Em suma, a utilização de dados reais aumenta a capacidade preditiva dos modelos em circunstâncias imprevistas. Estes serão capazes de prever, por exemplo, durante quanto tempo uma máquina poderá funcionar em segurança após um acidente, em função dos dados recolhidos em circunstâncias semelhantes.

As perguntas que se impõem são: por quanto tempo mais é seguro mantê-la a funcionar? Podemos esperar pelo próximo ciclo de manutenção? O modelo promete responder a estas perguntas.

Para Alan Griffiths, analista para a área industrial da empresa de consultoria Cambashi, um dos principais desafios para as empresas que utilizam tais dados para enriquecer os modelos é o elevado número de plataformas de IoT disponíveis.

Se pretender comprar uma plataforma de IoT, terá de escolher entre as 350 que existem atualmente no mercado. Perante a perspetiva avassaladora de um mercado tão complexo, constata-se que muitos têm tendência para procurar uma plataforma junto dos seus fornecedores habituais.

Pergunte a si mesmo

O uso de dados da IoT pode trazer vantagens como a redução do tempo necessário ao lançamento de um produto, a eliminação de pontos de estrangulamento na produção, a diminuição do tempo de inatividade das máquinas, o aumento da flexibilidade e a redução de custos. Cada um destes benefícios parece ser uma boa razão para investir neste tipo de tecnologia, mas as empresas deverão ter uma noção muito clara dos seus objetivos.

Pergunte a si mesmo: teremos um problema a resolver? Ou ainda: existe uma boa oportunidade que não devemos deixar passar? É necessário ter uma estratégia de negócio específica que justifique um tal investimento.

Digitalização da indústria de processos / Cortesia da Siemens

Paul Homan, diretor de tecnologia da IBM no Reino Unido para o setor industrial, afirma que, por vezes, as organizações se concentram na eficiência de uma determinada máquina ou de um processo específico. Todavia, a maior vantagem do uso de dados da IoT é a possibilidade de criar modelos digitais de um conjunto mais amplo de processos.

As organizações que aplicam estas tecnologias não só à linha de produção, mas também à logística de entrada e ao stock de segurança, entendem que o valor da modelação vai muito além da criação de instalações mais eficientes. Contudo, as pessoas tendem a concentrar-se no tempo de atividade da máquina e a considerá-lo um indicador de lucro, em detrimento da capacidade de produção, dos tempos de espera e da utilização de materiais.

Segundo Homan, é provável que as empresas que detêm vários locais de produção percecionem, com maior facilidade, as vantagens de uma utilização mais abrangente da modelação.

 

Traduzido do inglês por Helena Lino

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