Quatro formas de usar o Machine Learning na produção industrial

Pressionados pela liderança, muitos engenheiros de processos e cientistas de dados já fizeram as otimizações óbvias em suas fábricas. Para continuar encontrando novas formas de aprimorar as operações, é necessário ter mais criatividade e acesso aos dados essenciais.

O Machine Learning é usado com o objetivo de identificar oportunidades para melhorar a OEE em qualquer fase do processo de produção industrial. É necessário ter dados para simplificar o processo das matérias primas ao produto. Antes de explorar o poder do Machine Learning, você precisa estar conectado à capacidade de medir os pontos de dados ideais para poder identificar otimizações. Quando estiver conectado, o Machine Learning poderá ajudar os fabricantes a analisar Big Data com mais rapidez e eficiência do que é possível, fisicamente, para a mente humana.

Muitos participantes da indústria querem fazer um melhor uso de seus dados. Estas são as quatro formas como o Machine Learning pode aprimorar a OEE de sua produção industrial:

Redução de custos

Na produção digital, o objetivo é realizar melhorias contínuas. Aonde você for, haverá custos crescentes das matérias primas, para treinamento e preparação da força de trabalho e, principalmente, para manutenção de ativos e máquinas. Todas essas interrupções podem causar horas ou, até mesmo, dias de produtividade perdida. Elas podem atrasar sua cadeia de suprimentos, afetar sua qualidade geral e impedir que seus engenheiros de processos se concentrem em otimizações para realizar novas economias. Os engenheiros de processos, cientistas de dados e/ou analistas precisam encontrar formas criativas de reduzir custos e executar a produção com mais eficiência. 

O Machine Learning melhora a produtividade revelando melhores estratégias para a manutenção preditiva e preventiva. Depois de revelar essas estratégias, as empresas industriais poderão dimensionar os fluxos de trabalho, os sistemas e as detecções que encontram e transmitir esses aprendizados para outras fábricas do mundo todo. 

“O Braincube nos deixa concentrados para ter disciplina em relação ao pensamento estratégico. As tecnologias anteriores só nos permitiam analisar os problemas imediatos, apagar incêndios ou resolver o problema do dia. Agora, podemos analisar os objetivos gerais de nossa empresa e usar o Braincube para nos ajudar a atingi-los“. 

— Um cliente de materiais de construção Braincube

Com o Machine Learning, as empresas industriais conseguem prever a manutenção necessária e, em alguns casos, podem até mesmo evitar o tempo de inatividade inesperado (e caro). As empresas industriais podem usar o Machine Learning para prever a manutenção necessária das máquinas a fim de programar e executar proativamente a manutenção essencial. Isso ajuda a colocar as empresas em uma programação de manutenção que gira em torno das necessidades das máquinas, em vez de operar com um calendário cíclico em que as máquinas podem ou não precisar de manutenção. Ele também pode ajudar a impedir essas chamadas de serviço indesejadas com caráter de urgência que retardam a produção e diminuem a OEE.

A analítica avançada e o reconhecimento de padrões podem ajudar os engenheiros de processos a identificar problemas que, antes, eles nem sabiam que existiam. O Machine Learning pode ajudar a identificar gargalos ocultos no processo de produção industrial, apresentando a oportunidade de criar mais eficiências dos recursos e automações, seja em termos de espaço, mercadorias, equipe ou tempo.

Melhore a escassez de pessoas

O setor de produção industrial está enfrentando uma escassez global de mão de obra. O interesse nas funções de produção industrial diminuiu ao longo dos anos, devido à noção equivocada de que elas são funções chatas e perigosas.

A tecnologia de inteligência artificial (IA), que inclui o Machine Learning, pode aperfeiçoar ou, em alguns casos, até mesmo substituir a mão de obra humana na fábrica. Essas tecnologias ampliam a capacidade de sua força de trabalho, em vez de substituí-la completamente. No entanto, essa noção equivocada e comum de que a IA substitui empregos é, na verdade, improvável já que há muitas coisas que os humanos podem fazer e sempre farão melhor que a tecnologia. Estas são algumas formas como consideramos que a IA e o Machine Learning melhoram a rotina dos cientistas de dados e engenheiros de processos:

A Indústria 4.0 trouxe a necessidade de novas tecnologias e de conjuntos de habilidades entre os funcionários que estão avançando mais rapidamente do que as equipes existentes podem aprendê-los devidamente. Isso resulta em tecnologia utilizada de forma insuficiente no chão de fábrica e, às vezes, em horas humanas usadas excessivamente. Ao mesmo tempo, os novos funcionários qualificados na área digital têm as habilidades técnicas para usar as tecnologias modernas, mas não têm a delicadeza e a especialização dos operadores experientes, SMEs ou gerentes de fábrica.

A IA tem o poder de tornar o setor de produção industrial atrativo novamente. Provavelmente, apenas o uso da tecnologia na produção industrial já atraia um maior grupo de candidatos — desde os que procuram uma carreira digital e orientada por dados aos veteranos da indústria que procuram uma melhor forma de fazer as coisas. 

O Machine Learning permite que as pessoas façam seu trabalho de uma melhor forma, mais rapidamente e com mais eficiência.

O Machine Learning pode tornar a análise e o gerenciamento contínuos das linhas de produção mais fáceis e rápidas para todos. Essa tecnologia permite que as pessoas façam seu trabalho de uma melhor forma, mais rapidamente e com mais eficiência. Com a IA e o Machine Learning, não se trata de substituir os humanos, mas de ajudar as pessoas a ser mais eficientes e conectados ao seu trabalho. Os insights e as otimizações que o Machine Learning pode trazer para a indústria podem melhorar as condições e a segurança gerais do trabalho, embora, para muitos, esse assunto seja intimidante. Para muitos, a IA e o Machine Learning têm o poder de aumentar a demanda por carreiras em produção industrial com o passar do tempo, mas as organizações precisam de uma estratégia inteligente para implementar e gerenciar essa mudança.

Melhore a qualidade e reconheça os defeitos

Os defeitos são um erro dispendioso que causam um efeito dominó sobre a experiência do cliente, a moral dos funcionários ou os recursos gerais de produção digital. Identificar defeitos rapidamente e impedi-los exige supervisão, testes e melhorias constantes. A análise e a identificação alimentadas pelo Machine Learning ajudarão os fabricantes a utilizar essas ferramentas de ciência de dados para receber alertas quando houver propensão para a ocorrência de um defeito. De acordo com a Forbes, o Machine Learning pode identificar anomalias com uma alta taxa de precisão — melhor que a de qualquer inspeção humana.  

Por exemplo, o aplicativo Counter App do Braincube automatiza o processo de contagem de peças boas e defeituosas. Ao utilizar estratégias de Machine Learning, esse aplicativo pode monitorar seu processo, criar painéis responsivos e monitorar suas metas de produção por meio dos dados Edge.

Se analisarmos a produção digital de processos contínuos, como a de fraldas ou pneus, até mesmo minutos de uma produção fora das especificações poderão gerar centenas de produtos descartados, inúmeros recursos desperdiçados ou, no pior dos casos, o envio de produtos danificados aos clientes. Isso pode causar um gargalo em seu QA, fazer com que os engenheiros de processos dediquem seu tempo para descobrir a causa raiz e, em termos mais gerais, retardar a produção.

Ao utilizar as estratégias do Machine Learning, o reconhecimento de defeitos se torna uma parte automatizada do monitoramento, do controle e da coleta de dados. E, para a otimização de longo prazo, os engenheiros de processos podem dedicar seu tempo para impedir que esses defeitos ocorram no futuro por meio de mineração de Big Data, análise da causa raiz e modelos de reconhecimento de padrões para impedir futuras paralisações.

Alcance resultados de sustentabilidade

Com a produção, vem o consumo. Os fabricantes enfrentam esse dilema de ter que produzir mais enquanto usam menos recursos. No entanto, muitas vezes, precisamos aumentar a produção rapidamente (ou seja, materiais para telhado durante a temporada de furacões, produção de caixas no período de festas de fim de ano ou produtos embalados (CPG) em momentos como o da COVID-19). Às vezes, resta-nos uma opção: aumentar o consumo de energia para produzir mais rapidamente ou maiores quantidades de produtos ou manter o consumo de energia igual, sabendo que sua empresa pode não atender à demanda do mercado.

Quer você deseje conservar energia ou fazer a conversão para recursos mais renováveis, a IA e o Machine Learning podem ajudar você a fazer isso. Por exemplo, a Cargill, cliente do Braincube, queria operar sua caldeira a óleo com mais eficiência. A empresa só usava 30% da capacidade total da caldeira a óleo para produzir vapor para suas operações. Operar a máquina de maneira mais eficiente permitiria que a Cargill gastasse menos dinheiro e, ao mesmo tempo, gerasse a mesma quantidade de vapor. 

Em geral, a analítica preditiva alimentada pelo Machine Learning permite que os engenheiros de processos testem, identifiquem e dimensionem os processos que otimizam seu uso de recursos essenciais. Ao identificar os parâmetros operacionais ideais para otimizar a produção, eles podem isolar áreas de melhorias upstream sem afetar muito negativamente o downstream processual.

À medida que muitas empresas continuam se concentrando em seus esforços de sustentabilidade, o Machine Learning continuará atuando como uma oportunidade de avançar essas iniciativas.

Comece a usar o Machine Learning na produção industrial 

O impacto do Machine Learning na produção industrial pode ser sentido entre os vários departamentos. Da melhoria dos resultados financeiros à solução de alguns dos maiores desafios enfrentados atualmente pelos fabricantes, o Machine Learning é uma ferramenta útil para os engenheiros de processos, cientistas de dados e analistas concentrados em melhorias contínuas. 

Para começar a aproveitar todo o poder do Machine Learning em suas fábricas, identifique objetivos claros de negócios e aprendizado, conecte seus dados a uma avançada plataforma de IIoT e faça a mudança para um processo de tomada de decisões mais concentrado em dados.