As pessoas que estão envolvidas no controle de produção e na tecnologia de produção na indústria de manufatura podem estar ouvindo cada vez mais os termos “fábrica inteligente” nos dias de hoje. O conceito desta fábrica inteligente é bastante amplo, e há casos em que os significados de cada posição são diferentes. Além disso, há um movimento do governo para assumir a liderança no sentido de tornar a indústria mais inteligente. Aqui, vamos introduzir a definição geral de fábricas inteligentes, os problemas enfrentados pela indústria manufatureira atual, o roteiro do governo para a smartening, exemplos específicos de roteiros, e exemplos de introdução no local.
O que é uma fábrica inteligente?
Uma fábrica inteligente é uma fábrica avançada que implementa a indústria 4.0 defendida pelo governo alemão. Especificamente, vamos introduzir robôs, inteligência artificial (IA), IoT (Internet das Coisas), etc. para não tripulados, e melhorar a produtividade e a qualidade. Em outras palavras, o objetivo é promover ainda mais a automação das fábricas existentes e construir sistemas de produção mais sofisticados.
Desafios atuais de fabricação e roteiro de fábrica inteligente
Esta fábrica inteligente é considerada como tendo um grande impacto na indústria japonesa, e o Ministério da Economia, Comércio e Indústria também compilou um relatório de pesquisa chamado “Manufacturing Smart Roadmap Survey” em 2017. Neste roteiro, mostramos questões atuais como melhoria da qualidade, redução de custos, melhoria da produtividade, redução do período de tempo, escassez de recursos humanos, melhoria do valor agregado/valor fornecido, gestão de risco/ rastreabilidade e suas soluções. Ele descreve como a fabricação deve ser daqui a 20 a 30 anos e as questões que levam a ela. Além disso, são apresentadas as seguintes soluções em três etapas para estes desafios.
Coleta / acumulação de dados
Ao extrair e visualizar informações úteis, é transformar a consciência obtida em know-how e conhecimento. Por exemplo, a idéia é coletar uma grande quantidade de dados, automatizando a inspeção e organizando-a com gráficos e diagramas.
Análise/previsão de dados
Ao analisar e aprender uma enorme quantidade de informações, é possível identificar os fatores do fenômeno, modelar o fenômeno e fazer previsões futuras. Isto inclui a análise de dados por análise fatorial, análise estatística ou aprendizagem de máquinas por inteligência artificial.
Controle / otimização de dados
É fazer o melhor julgamento e execução com base no resultado da análise e no resultado da previsão. Um exemplo é melhorar os defeitos encontrados pela análise.
Desta forma, podemos ver que os “dados” são muito importantes para a realização de fábricas inteligentes. Na “automação” anterior, apenas dados numéricos como dimensões e peso eram usados, mas “dados” aqui está se tornando mais amplo. Pode-se dizer que é uma quantificação de “coisas que ocorrem no sistema de produção” como imagens, sons e movimentos de pessoas, bem como dados numéricos. É graças ao tremendo desenvolvimento do equipamento de TI nos últimos anos que se tornou possível lidar com tais dados. Pode-se dizer que fábricas inteligentes podem ser realizadas através do avanço da tecnologia de TI.
Um exemplo específico de um roteiro
A seguir, vamos dar uma olhada mais de perto nas três etapas acima. Por exemplo, se a questão do sistema de produção é “melhoria da qualidade”, “redução da taxa de defeitos” é necessária para melhorar a qualidade. Para fazer isso, primeiro, coletamos dados através da detecção de erros do operador e do processamento de defeitos. Esta é a etapa de “coleta/acumulação de dados”. Em seguida, na etapa de “análise/previsão de dados”, analisamos erros passados e defeitos de processamento e identificamos processos onde erros e defeitos de processamento são passíveis de ocorrer. Em seguida, educaremos os trabalhadores que cometeram erros e faremos mudanças de projeto para evitar processos onde os defeitos de processamento ocorreram. Este é o estágio de “controle/optimização de dados”.
Exemplos específicos de esforços em nível de campo
Que tipo de esforço está sendo feito no campo para realizar uma fábrica tão inteligente?
Em uma fábrica de usinagem, as máquinas-ferramentas foram conectadas via rede para fornecer uma função para verificar o status da usinagem e notificar o fim da usinagem. Este é o chamado IoT. Isto tornou possível que uma pessoa fosse responsável por várias máquinas-ferramentas.
Além disso, o tempo de processamento pode ser adquirido e armazenado como dados. Isto corresponde à “coleta e acúmulo de dados”. Então, ao analisar os dados adquiridos, tornou-se possível otimizar o tempo de usinagem. Você pode ver que “análise/previsão de dados” e “controle/optimização de dados” são realizados. Ao repetir estas três etapas, conseguimos otimizar as condições e o tempo de processamento diariamente, melhorando a produtividade e reduzindo os custos de fabricação.
Da mesma forma, um sensor foi anexado à máquina ferramenta (aqui, a retificadora que realiza o polimento) para que a força de polimento aplicada durante o polimento possa ser medida, adquirida e armazenada como dados. Novamente, ao analisar os dados acumulados, tornou-se possível otimizar as condições de processamento. Você pode ver que o polimento inteligente é bem sucedido ao incluir as mesmas etapas que vimos anteriormente.
Estes esforços de campo são uma extensão das atividades existentes de redução de custos de campo, mas o objetivo final das fábricas inteligentes é promover a inteligência e a automação em toda a cadeia de fornecimento de produtos. Há nisso. Quando toda a cadeia de fornecimento de produtos se tornar mais inteligente, o chão de fábrica se tornará muito mais eficiente e os dados serão utilizados. Entretanto, deve-se notar aqui que a indústria de manufatura japonesa é apoiada não apenas por grandes empresas com muitas fábricas e grandes cadeias de fornecimento, mas também por PMEs e fábricas municipais. Portanto, para o desenvolvimento da indústria manufatureira japonesa, é essencial envolver essas pequenas e médias empresas e fábricas municipais.
Fábrica inteligente e edge informática
Como mencionado acima, os dados são muito importantes nas fábricas inteligentes. Pode ser dito que a coleta de dados é uma das chaves para a smartening. Entretanto, quando se trata de realizar uma fábrica inteligente que cobre toda a cadeia de fornecimento, a quantidade de dados é enorme. Além disso, também é necessário processá-los rapidamente. Neste contexto, a computação em nuvem é indispensável para a coleta, análise e armazenamento de dados, mas pode ser difícil conectar o chão de fábrica à nuvem. Nesses casos, introduza edge computação onde você pode analisar e processar os dados sem problemas.
O conceito de uma fábrica inteligente é amplo e profundo
Desta vez, introduzi uma pequena parte do conceito de fábrica inteligente. No entanto, o conceito de fábricas inteligentes não pára por aí. Como já mencionado, o conceito de fábricas inteligentes é a idéia de fábricas inteligentes, que têm como objetivo resolver e melhorar os problemas mencionados no texto. Por assim dizer, todos os esforços técnicos para desenvolver a fábrica podem ser considerados como uma fábrica inteligente.
