A Quarta Revolução Industrial, também conhecida como Indústria 4.0, reúne um vasto conjunto de tecnologias de ponta, incluindo a Inteligência Artificial (IA), a robótica, a Internet das Coisas (IoT) e a computação em nuvem, as quais estão transformando profundamente os paradigmas de produção e os modelos de negócios tanto em âmbito nacional quanto global.
De acordo com dados da Agência Brasileira de Desenvolvimento Industrial (ABDI), a implementação dessa revolução pode resultar em uma economia de até R$ 73 bilhões por ano. Isso é viável devido às notáveis melhorias em produtividade e eficiência que a Indústria 4.0 possibilita, especialmente quando a Inteligência Artificial é integrada com a Internet das Coisas.
O que é a Indústria 4.0?
O conceito de Indústria 4.0 tem raízes na evolução das Revoluções Industriais. A primeira Revolução Industrial, marcada pela adoção das máquinas a vapor, deu origem à Indústria 1.0. Posteriormente, com a introdução da eletricidade, surgiram as linhas de produção (Indústria 2.0). Na terceira fase, a ênfase recaiu sobre a automação de processos (Indústria 3.0), culminando finalmente na incorporação da inteligência às máquinas na Indústria 4.0.
Também conhecida como a "Quarta Revolução", a atual etapa é caracterizada pela interconectividade e pelo processamento de dados. É fundamental compreender que a informação se tornou a matéria-prima essencial desse novo paradigma. Estamos revolucionando a maneira como utilizamos os dados, transcendendo a mera adoção de ferramentas tecnológicas nos processos.
Nesse sentido, a Indústria 4.0 representa o estágio mais atual na evolução industrial, caracterizado pela adoção de tecnologias que têm a capacidade de:
• Monitorar com precisão equipamentos, ferramentas e componentes através da combinação de IA e IoT, juntamente com recursos de visão computacional;
• Coletar, analisar, processar e compartilhar dados em tempo real, gerando insights cruciais sobre os processos, manutenções e lacunas;
• Integrar de maneira fluida unidades e organizações em cada elo da cadeia produtiva, promovendo a harmonização e a colaboração entre a indústria, seus parceiros e fornecedores.
O resultado é a otimização dos processos, conferindo-lhes maior transparência e inteligência, o que possibilita a identificação e correção de deficiências, impulsionando a produtividade e reduzindo custos para alcançar uma posição mais competitiva no mercado.
Qual é a relação da Indústria 4.0 com a AIoT?
Primeiramente, é crucial compreender a interligação entre a Indústria 4.0 e a AIoT, que se refere à aplicação da Inteligência Artificial (IA) em conjunto com a Internet das Coisas (IoT). Para tornar isso mais claro, imagine uma instalação industrial em que seus dispositivos são monitorados em tempo real através de sensores.
Cada unidade individual é constantemente avaliada em relação ao seu desempenho e detalhes específicos, gerando dados precisos e instantâneos sobre seu funcionamento. Através do processamento dessas informações registradas, é viável utilizar a IA para realizar comparações com registros históricos de cada dispositivo.
Nesse contexto, a IA pode desencadear a ativação de sistemas ou enviar notificações de manutenção sempre que houver a capacidade de antecipar uma possível falha ou interrupção – isso é apenas uma ilustração. O ponto crucial é compreender que, em um sentido amplo, essa sinergia transcende a mera automação de processos e a mecanização, uma vez que infunde inteligência e independência nas máquinas.
Quais são as tecnologias que têm impulsionado a transformação na indústria?
Um aspecto essencial da Indústria 4.0 reside na adoção de tecnologias capazes de desempenhar tarefas com discernimento. Nos dias atuais, dispomos de robôs colaborativos que interagem de forma segura conosco, eliminando qualquer risco de acidentes. Essa realidade seria inimaginável nos primórdios da automação industrial.
Dessa forma, examinemos quais tecnologias possibilitam a realização inteligente das tarefas executadas pelos elementos incorporados na Indústria 4.0.
Visão Computacional
A visão computacional se baseia na captura de imagens por meio de câmeras, vídeos ou fotografias. Essa tecnologia viabiliza a análise de um ambiente, de um componente ou de um equipamento, possibilitando a obtenção de informações de maneira semelhante à percepção visual humana.
No entanto, as vantagens desse campo em relação à precisão humana são notáveis, uma vez que essa capacidade permite a utilização de câmeras térmicas. Ademais, a visão computacional tem a capacidade de capturar imagens em escalas microscópicas, se assim for necessário.
Aprendizado de Máquina (Machine Learning)
O aprendizado de máquina constitui uma forma avançada de Inteligência Artificial. Ao invés de fornecer todos os dados para que um sistema execute tarefas com discernimento, como fazem os algoritmos, o aprendizado de máquina é desenvolvido para adquirir conhecimento de maneira autônoma.
Esse sistema pode ser treinado pois é capaz de identificar padrões nos dados e tomar decisões com base no que foi aprendido. Além disso, tem a capacidade de assimilar informações de conjuntos de dados extensos, processando informações e levando em consideração múltiplas variáveis, independente de serem numerosas ou limitadas, de acordo com o modelo e a natureza do problema em questão.
Aprendizado Profundo (Deep Learning)
O termo "aprendizado profundo" é atribuído a essa abordagem devido à sua construção em múltiplas camadas de dados.
O modelo é inspirado na operação do cérebro, onde conexões entre neurônios, conhecidas como sinapses, retêm informações sobre nosso aprendizado. Isso elimina a necessidade de reaprender conceitos várias vezes ao longo da vida. No contexto do aprendizado profundo, cada uma dessas camadas, desde as mais internas até as mais recentes, armazenam conclusões que contribuem para a formação de um vasto repositório de conhecimento.
Computação na Ponta (Edge Computing)
Conforme mencionado ao abordar a tecnologia 5G, um dos desafios substanciais ligados a essas inovações reside na administração de volumes consideráveis de dados. Com o progresso na capacidade de processamento, a atenção se deslocou para a questão da transmissão.
Imagine a intrincada natureza desse fluxo em uma rede extensa, onde dados em tempo real são capturados de cada componente e inúmeros dispositivos. A computação na ponta enfrenta essa complexidade, executando o processamento diretamente na fonte. A título de exemplo, um sensor de IoT em si mesmo realiza parte do processamento, viabilizando o envio imediato dos dados essenciais em tempo real.
Conexões e Integrações
A computação na ponta não elimina todos os desafios ligados à conectividade. Em um cenário em que é viável unir diversas unidades operacionais, até mesmo de parceiros e fornecedores dentro de uma mesma cadeia produtiva, o investimento na integração traz consigo vantagens notáveis.
Essas vantagens, embora distintas, podem ser comparadas com aquelas alcançadas décadas atrás por meio de integrações internas entre diferentes setores, facilitadas pelos sistemas de gestão integrada e planejamento e controle da produção (PCP). Dentro desse contexto, no âmbito da Indústria 4.0, destacam-se soluções de conectividade como a tecnologia LoRa (Long Range) e a NBIoT (Narrowband IoT). Ambas empregam uma forma de modulação para transmitir dados, especialmente projetada para baixa taxa de transferência, alcances extensos e consumo reduzido de energia.
Como a Indústria 4.0 se entrelaça com o conceito de manutenção preditiva?
Diversas modalidades de manutenção desempenham um papel crucial em assegurar um mínimo de interrupções não planejadas, contribuindo para a produtividade, rentabilidade e o cumprimento de prazos. A manutenção corretiva desempenha um papel fundamental ao solucionar contratempos com rapidez, reduzindo ao máximo os impactos.
De maneira paralela, a manutenção preventiva atua como uma salvaguarda contra surpresas, ao adotar procedimentos de manutenção antes que os equipamentos manifestem problemas. Por esse motivo, estabelecer um cronograma de tarefas a serem executadas de forma periódica, como a lubrificação, é de extrema importância.
A manutenção preditiva opera por meio da observação contínua dos equipamentos e seus elementos constituintes. Através da instalação de sensores nas máquinas, é viável avaliar a necessidade de substituição com base em variações de desempenho, temperaturas dos componentes e outros indicadores de possíveis falhas.
Graças às tecnologias adotadas na Indústria 4.0, a capacidade de previsão atinge um nível excepcional de excelência, confiabilidade e precisão, assegurando que as intervenções sejam efetuadas de maneira oportuna e direcionada. Até mesmo a movimentação dos colaboradores encarregados da manutenção é reduzida, uma vez que eles se aproximam dos equipamentos munidos de um diagnóstico prévio, eliminando a necessidade de voltar para buscar ferramentas e componentes essenciais. Esse aspecto é um reflexo claro do incremento na eficiência e da redução de custos proporcionados pela Indústria 4.0.
A Contribuição da Indústria 4.0 para o Aumento da Produtividade.
O incremento da produtividade é uma decorrência natural da aprimoração dos processos, da automação e da aplicação de inteligência em cada tarefa a ser executada, como destacado no exemplo da redução da movimentação de colaboradores, mencionado previamente.
A concentração, personalização e a integração harmoniosa entre processos, unidades e diversas empresas colaboradoras na cadeia de produção amplificam a sinergia, com repercussões diretas sobre a produtividade. Ao ser complementada pelo emprego da AIoT, essa estrutura é monitorada em tempo real, possibilitando uma identificação precisa das lacunas de produtividade.
Dessa maneira, é viável concentrar esforços onde podem ser alcançados resultados superiores em um intervalo de tempo mais curto, englobando um planejamento para melhorias no curto, médio e longo prazos.
Quais são os obstáculos Enfrentados pela Indústria Brasileira na Implantação da Indústria 4.0?
Especificamente nas empresas de menor porte, a automação encontra-se em níveis reduzidos, o que configura um desafio a ser superado, sobretudo em vista da urgência de estabelecer integração e conectividade entre os diversos elos da cadeia produtiva.
Através da incorporação de sensores em máquinas e ferramentas, a Manufatura 4.0 viabiliza uma supervisão abrangente dos processos e do desempenho ao longo de toda a cadeia. Essa abordagem aprimora os resultados ao harmonizar agendas, assegurar agilidade, garantir a qualidade e prover informações seguras e precisas, culminando na redução dos custos associados.
Diante de um parque fabril com uma média de 20 anos de existência, a indústria nacional se encontra diante da necessidade de adaptar seu ambiente de produção à nova era. Esse ajuste envolve a equipagem de máquinas e ferramentas com sensores para um monitoramento em tempo real, entretanto, isso demanda uma estratégia meticulosamente traçada a médio e longo prazo, a ser moldada conforme as particularidades de cada empresa.
Fonte: Bosch
