Sabe o que está a causar defeitos nos produtos da sua fábrica?
Sabe avaliar os prejuízos provocados por esses defeitos e que factores os influenciam?
Sabe quais os parâmetros da máquina que têm maior influência na ocorrência desses mesmos defeitos?

Estas são algumas das questões e dúvidas que muitas fábricas colocam a si mesmas e que, através de processos de Analítica e Inteligência Artificial, podem ser respondidas e dissipadas.

Sem querer mencionar nomes, foi-nos apresentado um desafio: identificar as condições em que um determinado tipo de defeito ocorria dentro de uma fábrica. O processo de produção em causa era composto por três linhas de produção, com objetivos diferentes: desde a deposição do produto, seguida de cozedura em fornos, até à pintura, prensagem e embalagem. Em todas estas fases, as máquinas recolheram vários dados através de sensores – temperatura, velocidade, pressão e vibração estão entre algumas das informações recolhidas, as quais são depois armazenadas, pelo sistema, em bancos de dados relacionais.

A esta informação do sensor adicionámos informações de produção, tais como dados de ordens de execução, mas também informações de matérias-primas que estão já a ser recolhidas e geridas pelo sistema do cliente.

Tendo definido como objectivo inicial a redução do número dos principais defeitos de produção, levámos a cabo um processo para encontrar as condições ideais de parâmetros que permitissem reduzir drasticamente o número desses defeitos.

Através de ferramentas analíticas de IoT, conseguiu-se mapear todas as informações provenientes de todas as fontes no modelo de dados e começou-se então a transformar todos esses dados em insights.

Como habitualmente, a primeira etapa consistiu na preparação dos dados: a partir dos 700 parâmetros iniciais diferentes, conseguimos identificar, através de meios puramente analíticos e de correlação de dados, quais eram as variáveis operacionais relevantes. De seguida, procedeu-se então à correspondência entre as variáveis matemáticas pertinentes e os parâmetros reais: temperatura da máquina, vibração da máquina, etc. E foi quando a magia começou a surgir: os engenheiros da fábrica já tinham descoberto alguns dos parâmetros ideais de funcionamento, e este processo foi uma confirmação. Outros foram uma surpresa, e puderam ser prontamente accionados.

Finalmente, hoje podemos especificar os parâmetros operacionais ideais para todas as máquinas nas diferentes linhas de produção, reduzindo drasticamente o defeito em causa, que espoletou o desafio acima descrito.

Estes foram os passos iniciais de uma viagem ágil e permanente para a  economia de custos. Pequenos passos, melhorar, falhar e corrigir, tentar novamente, melhorar. É desta forma que as fábricas conseguirão superar os desafios diários próprios da natureza da sua atividade.

Como Aumentar o rendimento da sua fábrica?
Através de processos de Analítica e Inteligência Artificial, é possível! 

O objetivo não é mais do que detetar as condições em que ocorrem os defeitos, para que se possa atuar e manter as condições de operação ideais. Passos seguintes serão começar a prever em que momento determinadas máquinas podem falhar durante o ciclo de produção, para que se possam evitar paragens inesperadas e, finalmente, passar para a otimização dos processos de produção em termos de uso de recursos.

Desta forma, é-lhe assegurado que vai sempre saber o que está a causar defeitos nos produtos da  sua fábrica, vai conseguir não só avaliar os prejuízos provocados por esses defeitos mas também detetar os factores que os influenciam, e ainda, saber quais os parâmetros da máquina que têm maior influência na ocorrência desses mesmos defeitos...

Este artigo foi originalmente publicado na revista Indústria, edição de Setembro 2019.

 

Pedro Chaves
Senior Business Development Manager at SAS Portugal