De tempos em tempos, alguns temas argumentam que a tecnologia melhora a vida das pessoas ao libertá-las de tarefas exaustivas, repetitivas ou perigosas; outros fazem temer que, em um primeiro momento, a tecnologia tornará obsoletos primeiro as ferramentas e, depois, os seres humanos.
Esta mentalidade me lembra as teorias de Charles Darwin que afirmam que os seres vivos evoluem para se adaptar a novas circunstâncias. O mesmo acontece com os seres humanos, que no passado nos comunicávamos através de cartas, que, em tempos mais remotos, eram transportadas por caravelas e cavalos. Ao passo que, atualmente, o conteúdo chega através de e-mails e serviços mensagens instantâneas, e, no futuro, se nos comunicaremos por ferramentas ainda não inventadas.
A indústria 4.0 surgiu em meados de 2010 como uma estratégia que visava promover a digitalização da manufatura, criando o conceito de fábrica inteligente, onde uma série de sensores monitoram processos físicos e criam um gêmeo digital do mundo físico.
Com a enorme capacidade de coleta de dados e a sua combinação de infinitas maneiras, o volume de informações se multiplica exponencialmente, “afogando” os profissionais em dados que precisam ser selecionados, transformados, filtrados e analisados para então serem capazes de tomar decisões baseadas em dados.
Comecemos avaliando a motivação das indústrias para realizar a análise de dados de processos. De maneira resumida, há duas principais razões para isso:
- Resolução de problemas;
- Melhoria contínua de processos
Mas como a sabedoria popular diz que “o diabo está nos detalhes”, alguns detalhes aos quais se deve dar importância são: acuracidade, relevância e sensibilidade para o momento propício de realizar ou perceber a ocorrência de algo.
Em um processo produtivo contínuo, vários fatores mudam em uma frequência bastante alta, como, por exemplo, mudanças do próprio processo, desvios ou falhas de sensores, paradas de fábrica.
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Outro fator importante é a velocidade de produção, que pode variar e trazer complexidade à análise. Atrasos em processos são um ponto crítico na análise, e o manuseio inadequado destes dados pode levar a conclusões equivocadas, que, ao invés de trazer melhorias nos processos e/ou reduções de desperdícios, conduzem na direção oposta.
É neste momento que as ferramentas de análise, como o Trimble Wedge, desempenham um papel relevante ao usar o poder da computação avançada para detectar relações de causa-efeito, dentro do processo que está sendo examinado, compensar os atrasos existente nas etapas dos processos, criar sensores virtuais a partir da combinação de dados de outros sensores, aumentando assim a transparência ao capturar o conhecimento dos engenheiros de processos e, então, transformá-los em diagramas que podem ser facilmente compartilhados com os envolvidos na melhoria da eficiência operacional.
Não menos relevante é a economia de tempo proporcionada na limpeza e refino dos dados brutos. Frequentemente, uma mão de obra altamente especializada gasta semanas na limpeza e refino dos dados, atividade que o Wedge realiza em minutos, deixando então tempo livre para esta mão de obra, altamente qualificada, atuar em atividades mais relevantes, como por exemplo utilizar os resultados da análise para eliminar desperdícios e melhorar os processos.
Em um mundo em constante evolução tecnológica é cada vez mais importante utilizar ferramentas que otimizam o tempo para a tomada de decisões. E como consequências dessa medida teremos a redução de desperdícios, mitigação dos riscos e aumento da produtividade.
*Imagem de capa: Depositphotos
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