• Estudo de Caso
4min dezembro 4, 2023 4min dez 4, 2023
dezembro 4, 2023 4 minute read

Kimberly-Clark fecha ciclo de produção com modelos preditivos

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Kimberly-Clark usa IA preditiva para atender à demanda

RESULTADOS

Identifique mais de 4.000 pontos de dados com apenas alguns cliques
Classifique milhares de variáveis com referências cruzadas para atingir objetivos específicos
Crie modelos preditivos de alta qualidade com um tamanho de amostra mínimo

Desafio

Para a indústria, espera-se que a oferta e a procura flutuem de ano para ano, de estação para estação. Quando a Kimberly-Clark teve um aumento na demanda, eles sabiam que precisavam evitar paralisações não planejadas. Mesmo com conhecimento intrínseco do processo, existem muitas variáveis, tornando um desafio otimizar a produção para qualquer situação.

Para apoiar o seu compromisso com um planeta saudável, a Kimberly-Clark visa KPIs (Key Performance Indicators ou Indicadores-Chave de Desempenho, em português) como a redução de água, menos gases relacionados ao efeito estufa e a utilização de mais materiais reciclados em suas embalagens. Os engenheiros da KC estavam construindo modelos preditivos valiosos para lidar com esses KPIs em condições variáveis. No entanto, o tempo e o esforço necessários para construir cada um estava inibindo a eficiência e o progresso.

Aplicativo Studio da Braincube

Solução

Para maximizar o valor dos seus dados, a Kimberly-Clark trabalhou com a Braincube para criar gêmeos digitais de sua linha de lenços de papel. Agregar seu historiador, PLC (Programmable Logic Controllers ou Controles Lógicos Programáveis, em português) e outras fontes de dados em uma única fonte de verdade significava que eles poderiam fazer descobertas mais rapidamente. Agora que os dados eram precisos e verificáveis, as equipes da empresa desenvolveram modelos preditivos repetíveis, explicáveis ​​e acionáveis ​​— em uma fração do tempo que costumavam levar. Depois que uma previsão é gerada, os engenheiros podem enviá-la diretamente aos CLPs para controle de malha fechada.

Os engenheiros da Kimberly-Clark também usaram o aplicativo Advanced Analysis da Braincube para coletar, organizar e refinar dados de produção de diversas fontes (incluindo fontes de TI e máquinas individuais). O aplicativo cruza milhares de variáveis ​​e classifica cada uma com base no quanto ela impacta o objetivo desejado. Ao usar o app para marcar e otimizar mais de 4.000 pontos de dados sem esforço, a equipe pôde realizar horas de trabalho com apenas alguns cliques.


“O que levaria horas de trabalho para analisar 4.000 pontos de dados diferentes que usamos em nossa máquina, conseguimos fazer com apenas alguns cliques.”

Tyler Shirley, engenheiro elétrico que trabalha com Desenvolvimento de Ativos na Kimberly-Clark

Com a ajuda da ampla gama de ferramentas avançadas da Braincube, a Kimberly-Clark pode fechar o ciclo de produção e operar de forma mais sustentável. A empresa continua utilizando a Braincube para visualizar tendências, analisar problemas e colaborar entre departamentos.

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