No atual mundo industrial acelerado, permanecer à frente significa tornar-se digital. Este artigo se aprofunda nos fundamentos da digitalização do processo de coleta de dados de fabricação, desde o que é e por que é importante, até como você pode aproveitá-lo ao máximo. Prepare-se para descobrir benefícios, etapas, dicas e possíveis obstáculos em nosso artigo, repleto de informações úteis.

O que é coleta de dados na manufatura?

O que queremos dizer com “dados de fabricação” é essencialmente quanto você produz e em que velocidade, quanto tempo de inatividade você tem e por quê, bem como dados adicionais úteis sobre isso. Você precisa não apenas saber, mas também encontrar a maneira certa de coletar e analisar dados para digitalizar sua produção de maneira adequada, atingir as metas de OEE e eliminar o papel. O objetivo da coleta de dados de fabricação é  monitorar, medir e otimizar vários aspectos do processo de fabricação para melhorar a eficiência, a qualidade e a produtividade geral .

Você ficará feliz em saber que a maioria dos fabricantes vê benefícios significativos assim que inicia esta jornada. Eles mencionam a visibilidade, os processos de tomada de decisão baseados em dados e a economia de tempo como seus maiores ganhos rápidos, seguidos por processos otimizados, alocação de mão de obra, qualidade do produto, satisfação do cliente e decisões de investimento informadas no longo prazo .

Existem algumas técnicas que você precisa conhecer ao embarcar nesta jornada, como:

• Quais linhas ou máquinas começar, que tipo de sensores você precisa e onde colocá-los
• Que tipo de sensores você precisa e onde colocá-los
• Quais soluções IIoT existem no mercado
• Como evitar armadilhas comuns (ou seja, segurança cibernética, precisão dos dados, acessibilidade e usabilidade dos dados)

Quais dados podem ser coletados?

Dados de produção

Você provavelmente acessou nosso artigo porque está mais interessado em dados de produção e, sim, esta é uma das áreas menos digitalizadas do setor atualmente. É por isso que vemos um impulso tão grande para a IIoT – Internet Industrial das Coisas. Aqui está uma lista abrangente de quais dados você pode coletar:

• Status da máquina (ligado/desligado, velocidade de operação)
• Tempo de atividade, tempo de inatividade, lentidão, como quebras, duração e frequência de troca ou outras paradas e esperas
• Produtos e/ou peças produzidas
• Dados adicionais sobre o contexto de produção, como:
  • Quem é o responsável
  • Por que o tempo de inatividade está acontecendo
  • O que está sendo feito no chão de fábrica
  • Quais são os resultados das verificações de qualidade
  • Notas sobre a manutenção realizada (ou quaisquer outras notas úteis)
• Consumo de utilidades: eletricidade, gás, água, ar comprimido, parâmetros de processo (temperatura, vibração, pressão, umidade, CO2 para fins de sustentabilidade). Os últimos três tipos de dados são frequentemente capturados separadamente da produção, mas os mencionamos aqui porque oferecem insights adicionais quando os dados estão conectados. Por exemplo, você saberá o consumo de energia por lote de produto, o volume de produção por pessoa, o impacto das vibrações ou da temperatura na qualidade do produto, o CO2 por produto e assim por diante.

Outros dados: estoque, manutenção, gerenciamento da cadeia de suprimentos

Outros dados de fabricação são normalmente gerenciados em sistemas Enterprise Resource Planning (ERP) . Os sistemas ERP concentram-se nos processos de negócios – gestão de estoque, compras, recursos humanos, transações financeiras. Eles coletam e armazenam dados de toda a organização em um banco de dados centralizado, fornecem acesso a eles em tempo real e apoiam planejamento e previsões avançadas. Além do mais, o ERP abrange toda a cadeia de abastecimento, incluindo inventários de fornecedores, prazos de entrega e logística.

Claramente, a integração de ERP e dados de produção é uma obrigação para as organizações que procuram maximizar a digitalização.

Se você está curioso para saber como funcionam as integrações, explore nossa seção sobre integrações (não apenas ERP, mas também outros sistemas). No restante do artigo, focaremos apenas nos dados de produção .

3 razões pelas quais os fabricantes dobram a coleta de dados de produção hoje

A lista completa de por que é importante coletar dados de produção pode ser longa, mas escolhemos as três mais repetidas.

• Impulsione a eliminação do papel – os objetivos são maior precisão, granularidade de dados e economia de tempo . Muitos fabricantes ainda lidam com pilhas de papel e procuram maneiras de se livrar dele. A Equatorial Coca-Cola Bottling Company é um ótimo exemplo de como chegar ao papel 0 (zero!), melhorando a qualidade, a precisão, a confiabilidade e a disponibilidade dos dados, tudo com a ajuda do software OEE certo .

  [Estudo de caso] A receita para o sucesso: excelência operacional na Equatorial Coca-Cola Bottling Company

• As iniciativas de digitalização normalmente fazem parte do esforço de uma organização em direção à excelência operacional. Os resultados esperados são tempos de resposta rápidos, melhorias de produtividade, controle total de custos e satisfação do cliente. Por exemplo, um dos maiores fabricantes de sabonetes e cosméticos líquidos da Europa digitalizou a sua produção e aumentou o OEE em 30%.

  [Estudo de caso] Papoutsanis digitaliza produção com Mify e aumenta OEE em 30%

• Dirigir para atingir determinadas metas é outro motivo comum. Vemos muito interesse no benchmarking de OEE. Se esse for o seu interesse, dê uma olhada em nosso estudo sobre OEE de classe mundial, uma análise de benchmark global de mais de 50 paísesBenefícios comuns da digitalização da produção

Aqui estão alguns benefícios trazidos com mais frequência pelas organizações com as quais conversamos.

Primeiro, os benefícios que são alcançados rapidamente – nas primeiras semanas:

• Visibilidade : todos veem o que está acontecendo na loja e por quê
• Melhores decisões : a gestão pode decidir com base em dados em tempo real. Por exemplo, decisões de investimento, programação da produção e alocação de mão-de-obra, quais fábricas duplicar em tempos difíceis ou quais fábricas fechar.
• Tempo economizado : isso se aplica tanto aos funcionários do chão de fábrica quanto aos funcionários do escritório. Se os operadores já registravam dados manualmente, a digitalização economiza tempo. Caso contrário, a digitalização resulta numa produção mais suave, o que também lhes poupa tempo, embora de forma diferente. Os funcionários de escritório economizam tempo lidando com as informações necessárias para fazer análises e tomar decisões – agora, eles podem obtê-las rapidamente, em vez de perder tempo tentando obtê-las e transformá-las em insights acionáveis.

Quando alcançamos nossos clientes mais antigos, ouvimos frequentemente sobre os benefícios a longo prazo :

• Melhorias no processo de produção :
  • Menos tempo de inatividade
  • Trocas mais rápidas
  • Melhor alocação da força de trabalho
• Menos sucata e/ou melhor qualidade do produto (isso somente se a organização rastrear desperdícios)
• Satisfação no trabalho – esta é uma questão interessante, não algo que as empresas esperam no início, mas algo que sempre relatam depois. É resultado direto da transparência, todos estando na mesma página, economizando tempo devido à produção mais tranquila e à fácil coleta de dados.

Estratégias e técnicas para captura automatizada de dados de fabricação

No início deste artigo você viu qual era a extensão da lista de dados de produção que você poderia coletar. Mas você não precisa incluir tudo de uma vez desde o início. Então, por onde você começa? Aqui estão as opções:

• Escolha realizar um pequeno piloto em uma linha com uma equipe altamente motivada – para uma adoção mais rápida
• Escolha o seu gargalo atual – para obter os maiores ganhos rápidos
• Monitore o final da sua linha de produção – para obter uma visão geral mais precisa da sua produtividade geral

Os sensores são normalmente colocados mais próximos da saída, mas isso também pode depender da disposição física das suas máquinas ou da movimentação dos produtos. Escolha um local onde os sensores forneçam leituras mais estáveis ​​e confiáveis.

Nem sempre você precisa de novos sensores, ou talvez de quaisquer sensores, se tiver uma máquina mais nova que seja capaz de monitorar a si mesma e enviar os dados por meio de seus CLPs.

Se você estiver procurando exemplos específicos, temos alguns guias ilustrados baseados em nossos próprios métodos:

• Visão geral dos sensores normalmente usados ​​para monitorar a produção
• Como contar produtos, peças e caixas
• Como medir o peso dos produtos
• Como medir comprimento ou volume
• Como rastrear e monitorar o tempo de trabalho da máquina
• Como monitorar uma máquina CNC
• Como monitorar a produção manual e pontual

Para coletar dados de produção de sensores ou máquinas e enviá-los para processamento posterior, você pode precisar de um dispositivo IIoT . Ao escolher um, você deve considerar como os dados serão enviados: WI-FI ou cabos . Se os dados forem enviados via WI-FI, considere onde ficarão os roteadores. Se os dados forem enviados por cabos, pense em quanto tempo eles precisam ter. Por fim, leve em consideração a configuração da sua rede: você deve usar a rede atual ou criar uma separada e como garantirá a segurança ?

Os níveis de automação de dados, integração e recursos em tempo real

Onde você colocaria sua organização na jornada rumo à digitalização? Existem algumas maneiras de ver isso.

Onde você está em relação à coleta e exibição de dados :

• Nível 1: Manual. Os operadores fazem anotações e inserem informações em papel ou no Excel a cada hora ou no final do turno. Outra pessoa coleta os dados durante um longo período de tempo e faz um gráfico de Pareto ou calcula o OEE usando o Excel.
• Nível 2: Automático. Sensores na linha ou PLCs enviam sinais. Alguém analisa os dados e faz relatórios para a gestão.
• Nível 3: Nuvem e visualização. Os dados são enviados via nuvem, processados ​​e exibidos em tempo real nas telas de TV e acessíveis em telefones.

Onde você está em relação à análise dos dados:

• Nível 1: OEE ou utilização da máquina, gráficos de Pareto.
• Nível 2: OEE por produto ou lote, comparação de OEE entre linhas, análise de tempo de ciclo, MTBF e MTTR, outros relatórios avançados.
• Nível 3: Download de dados detalhados, dashboards do Power BI, tendências e padrões.
• Nível 4: Aplicação de inteligência artificial e aprendizado de máquina: previsão de avarias, previsão de produção, análise de entrada de texto de notas do operador, reconhecimento de imagem.

Onde você está em relação às integrações com outros sistemas:

• Nível 1: Os dados de produção são o seu próprio silo.
• Nível 2: Os dados de produção são exportados como arquivos e importados para Excel ou Power BI juntamente com dados de outros departamentos.
• Nível 3: Dados de produção acessados ​​via API e unidos programaticamente com dados de outros sistemas (ERP, CMMS), ou, alternativamente, uma solução completa que cubra todas as necessidades da organização

Armadilhas a evitar ao iniciar a digitalização

Cíber segurança

A segurança cibernética é a primeira e mais importante coisa a ser acertada, especialmente se sua organização for grande. Você lidará com restrições internas, fazendo a mediação entre sua equipe de TI e seus fornecedores de soluções de coleta de dados de fabricação. Aqui estão as perguntas para as quais você precisará ter respostas:

• Onde seus dados de produção serão armazenados?
• Como seu fornecedor protege seus dados de produção? Que criptografia eles usam?
• O que acontecerá com seus dados após a rescisão do contrato?
• Qual é a política de backup de dados deles? Eles têm uma política sobre como seus funcionários podem lidar com seus dados?
• Você continuará sendo o proprietário dos dados de produção coletados?
• E quanto a outras entidades que seu provedor usa em seu trabalho (subprocessadores, como AWS, Google, etc.)? Eles têm uma lista deles?
• O seu provedor é certificado quanto à conformidade com os padrões de segurança da informação? (na Mify, a propósito, estamos )Precisão de dados

A precisão dos dados é muito importante desde o início, porque você precisa confiar totalmente nos dados . Na fase inicial de ajuste, é compreensível que haja imprecisões até que seus sensores funcionem de maneira confiável e seus números correspondam quando você compara suas quantidades de produção de duas ou mais fontes diferentes. Se isso não for garantido no início, os erros se acumularão, as discrepâncias surgirão em seus relatórios mensais ou, pior, anuais, e a perda de confiança será difícil de restaurar. Portanto, invista seus esforços para garantir que seu hardware esteja configurado corretamente. Considerar:

• Condições ambientais que podem afetar as leituras dos seus sensores
• Acúmulo de produtos ou posições diferentes que podem resultar na contagem incorreta de sua produção
• Problemas de conectividade – wi-fi ruim, interferências, cabos longos
• Fator humano: possibilidade de as pessoas alterarem os dados, intencionalmente ou não

Como superar a resistência no chão de fábrica

Este sempre foi um obstáculo esperado, como parte da psicologia humana natural. No entanto, as coisas estão a mudar gradualmente com a entrada da nova geração mais “digital” na produção, uma vez que não gostam de papel ou de sistemas complicados de introdução de dados.

E se o problema persistir, é fácil superá-lo em três etapas:

1. Deixe claro aos operadores que a coleta de dados de produção trata do rastreamento de processos de produção, e não de pessoas
2. Informe aos operadores que a coleta automática de dados também traz benefícios para os operadores:
   • Economiza tempo no manuseio de dados, porque eles não precisam mais registrar quantidades de produção ou tempo de inatividade, e os motivos do tempo de inatividade podem ser inseridos imediatamente no sistema, em vez de anotá-los ou ter que lembrá-los e depois preencher outro formulário no fim do turno
   • Torna o trabalho menos estressante , porque a produção é mais tranquila, com menos paradas inesperadas, portanto há menos correria para consertar coisas
   • Elimina acusações e transferência de culpa , devido à disponibilidade de dados objetivos
3. As duas etapas acima podem ser suficientes e, com o tempo, suas operadoras verão que esses benefícios são reais. Mas alguns fabricantes também implementam incentivos adicionais, por exemplo, bónus pelo cumprimento das metas de OEE.

Como garantir que os dados não sejam apenas coletados, mas também usadosDepois de todo o esforço de digitalização dos seus dados de produção, seria uma pena se apenas uma pequena percentagem da sua organização beneficiasse disso. Sabemos que a maioria dos departamentos pode se beneficiar com isso, não apenas o chão de fábrica ou as equipes de melhoria contínua. Manutenção, garantia de qualidade, planejamento de produção, finanças e outras equipes também poderiam se beneficiar disso.

Aqui está o que você precisa para tornar seus dados de produção utilizáveis.

Primeiro, você precisa encontrar um sistema onde seus colegas possam pegar o telefone e com alguns cliques abrir uma página onde eles vejam o que está acontecendo no chão de fábrica de uma forma fácil de entender .

Um sistema que cobre esses pontos ajuda muito a remover qualquer atrito na visibilidade dos dados em toda a organização.

Em segundo lugar, você precisa criar hábitos diários e/ou semanais no chão de fábrica e nas operações em geral: reuniões diárias no chão de fábrica, revisões semanais e mensais regulares dos dados de produção com gerentes de diferentes departamentos (manutenção, qualidade, logística), revisões mais longas dos dados de produção. relatórios de prazos para a gestão de nível superior. Todos apreciam a visibilidade que obtêm dessas reuniões.

Conclusão

Para finalizar, migrar para formas digitais de gerenciamento de dados de produção é um grande passo em frente para os fabricantes. Não se trata apenas de acompanhar a tecnologia; trata-se de fazer tudo funcionar de maneira mais suave e inteligente. Desde o início, as empresas percebem grandes benefícios, como insights claros, escolhas mais inteligentes e economia de tempo . No futuro, eles desfrutarão de ganhos ainda mais significativos, como processos melhores, funcionários mais felizes e clientes mais satisfeitos . Este artigo descreveu que tipo de dados de fabricação você pode rastrear, os resultados resultantes disso e as armadilhas a serem evitadas.

Esperamos que isso ajude você a atingir seus objetivos.