A análise de dados se tornou uma grande parte das operações de manufatura. Por décadas as plantas geraram e coletaram dados, mas tecnologias modernas com análises avançadas, aprendizado de máquina (ML) e outros algoritmos de inteligência artificial (IA) estão transformando a forma como usamos esses dados a novos níveis. Você deve estar se perguntando, o que essas tecnologias agregam na prática para minha planta?
A inteligência obtida a partir dos dados permite a melhoria contínua de processos e produtos, ajuda a incorporar qualidade aos processos e alimenta algoritmos que podem antecipar eventos antes que eles aconteçam. Um único sistema, como a Crave Platform, oferece uma análise avançada dedicada a agregação de valor para plantas industriais.
A análise avançada abrange análises descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas.
Isso significa que podemos entender o que aconteceu (descritivo), porque aconteceu (diagnóstico), o que acontecerá (preditivo) e quais ações devem ser tomadas (prescritivo). Armado com esses quatro “pilares” da informação, etapas podem ser tomadas para melhorar muito a eficiência da planta, evitar erros de processamento, reduzir o desperdício e retrabalho e melhorar a qualidade.
A análise pode ser projetada para fazer praticamente qualquer coisa em uma operação de manufatura. Eles podem ser usados para identificar padrões, correlacionar causa e efeito e modelar processos complexos. Com dados suficientes, os algoritmos de aprendizado podem ser usados para aproximar qualquer função no chão de fábrica. Os modernos sistemas de execução de fabricação (MES) coletam, correlacionam, contextualizam e analisam dados em toda a cadeia de suprimentos, porém, representam uma única fonte de verdade e não operam em ambientes remotos em tempo real. Já os poderosos recursos analíticos desses novos sistemas significam que eles podem analisar os dados rapidamente para encontrar novas maneiras de aumentar a eficiência no processo de produção. Quanto mais rápido o significado dos dados é compreendido, mais ágil se torna o processo – e cada segundo resgatado pode economizar dinheiro no resultado financeiro.
Explorando os tipos de análises de dados
A análise descritiva é geralmente o estágio preliminar da análise. Ele agrega e resume os dados para dar uma ideia do que aconteceu durante o processo de fabricação. Ele usa dados históricos para fazer comparações e compreender as mudanças que ocorreram. A saída dessa análise pode ser apresentada em relatórios e painéis para fornecer uma imagem clara das tendências e anomalias.
A análise de diagnóstico pega as informações agregadas pela análise descritiva e analisa por que as alterações ocorreram. Em um exemplo de análise de causa raiz, ele usa algoritmos analíticos avançados para procurar correlações e fornecer uma visão mais profunda sobre por que algo está mudando. A análise de diagnóstico pega diferentes conjuntos de dados históricos e procura tendências ou anomalias para determinar relacionamentos e, portanto, melhor compreensão da causa.
A análise preditiva oferece oportunidades interessantes para aumentar a produtividade. O exemplo mais óbvio e amplamente usado é a manutenção preditiva, em que os dados coletados dos sensores de monitoramento das condições da máquina por um longo período de tempo são combinados com a atividade de manutenção anterior. Isso permite que o sistema reconheça marcadores em desempenho em tempo real para determinar quando a manutenção será necessária, em vez de simplesmente seguir um cronograma de manutenção definido. Desta forma, a manutenção só será realizada quando for necessária, às atividades de manutenção desnecessárias são removidas e os programas de produção podem ser ajustados aos programas de manutenção para maximizar a produtividade geral do chão de fábrica.
A análise preditiva abre muitos cenários de modelagem preditiva. Isso dá aos fabricantes a oportunidade de agir para mitigar eventos que afetarão a eficiência da produção. Na cadeia de suprimentos mais ampla, esses modelos preditivos podem ajudar a melhorar o gerenciamento de estoque e logística para tornar a operação geral mais eficiente. Eles podem ser usados para melhorar o rendimento. Correlacionando e analisando dados, os engenheiros de produção podem determinar se o uso de uma máquina ou parâmetro específico tem um efeito positivo ou negativo no rendimento ou desempenho. Desta forma, fluxos de trabalho e processos podem ser ajustados para maior otimização e melhores resultados de produção.
A análise prescritiva é o último de nossos quatro pilares analíticos. Tendo determinado o que aconteceu, por que aconteceu e o que provavelmente acontecerá; a análise prescritiva trabalha para encontrar o melhor curso de ação para otimizar os processos de manufatura. Leva grandes volumes de dados da fábrica inteligente, o que levaria muitas horas, dias ou até semanas para avaliar manualmente, e apresenta as melhores escolhas táticas. Usando ML e IA, a análise prescritiva pode se tornar mais inteligente com o tempo e tem o potencial de identificar novas regras ou procedimentos a serem seguidos.
Resumo
Os dados estão no centro de uma fábrica inteligente e, conforme os volumes de dados aumentam, eles podem ser usados para alimentar algoritmos de aprendizagem e preditivos para aumentar os níveis de eficiência e automação em todas as operações de chão de fábrica. Com as entradas de dados corretas, algoritmos analíticos podem ser escritos para localizar informações que podem ajudar no desempenho do processo, qualidade do produto e estratégia geral de negócios.
O MES moderno fornece um único repositório para dados e uma maneira de analisar rapidamente e apresentar os resultados de uma forma familiar. Já os novos sistemas, como a Crave Platform, incorporam tecnologia de IA e são capazes de todos os tipos de análises avançadas para fornecer imagens mais claras do que aconteceu, por que aconteceu, o que acontecerá e o que deve ser feito.
Já esta convencido dos potenciais escondidos em seus dados?
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