As fábricas e o futuro

February 11, 2020

 

Estamos caminhando para ambientes fabris em que nas suas instalações, as máquinas
"conversam" entre si transferindo dados, com o objetivo de conectar os sistemas de
fornecedores e clientes para prever a demanda e ajustar automaticamente a produção.


Isso vem consolidando a construção de um caminho em que intensificará a mudança na
maneira como os produtos são projetados, fabricados e consumidos, bem como a forma de
trabalhar dos funcionários na produção de uma fábrica conectada, que envolve robótica,
impressão 3D, aprendizado de máquina (machine learning), habilidade de entender a
linguagem humana e seguir instruções faladas (processamento de linguagem natural),
técnicas para ensinar máquinas a compreender informações contidas em imagens (visão
computacional), técnicas aplicadas no aprendizado de máquina que simula o
funcionamento dos neurônios humanos (redes neurais), formas complexas de aprendizado
profundo de máquinas (deep learning) e demais tecnologias habilitadoras dessa nova
revolução industrial para a obtenção da melhoraria da qualidade, precisão e eficiência na
fabricação e, ao mesmo tempo, respondendo à demanda e reduzindo custos.


Além disso, para manter uma fábrica totalmente conectada deve-se seguir três estágios: o
primeiro estágio consiste em equipar as máquinas com hardwares e dispositivos para coletar
dados no campo de operação; o segundo, usar as informações para prever padrões de
demanda e organizar atividades; o terceiro, o mais difícil, conectar os vários projetos digitais
da planta a sua cadeia de suprimentos. Todos esses procedimentos, que objetivam o aumento
de produtividade, já existem nas fábricas onde a presença humana não é necessária e a
fabricação é totalmente automatizada com base no aprendizado de máquina e na Inteligência
Artificial que executam e consertam os equipamentos, monitoram a produção e alteram os
cronogramas de produção para usar com eficácia o melhor tipo de energias disponíveis que
possam movimentar os atuadores dos processos de fabricação.


Posto isso, com os equipamentos passando a ser administrados por Inteligência Artificial, as
máquinas não precisam seguir instruções explicitamente programadas e passam, através de
modelos estatísticos, a ser capazes de aprender com dados - Machine Learning -,ou seja,
utilizar softwares inteligentes que podem aprender com a experiência e tomar decisões e até
operar de forma autônoma, possibilitando reconhecer padrões e desvios na forma como um
processo é executado. Essas informações permitem também prever com antecedência,
evitando tempo de inatividade não programado, pois ao aprender com antecedência, pode-se
agendar adequadamente as atividades do processo.


Diante desse contexto da quarta revolução industrial as plantas fabris antigas podem se
modernizar, mas a adoção dessas novas tecnologias torna-se o desafio para a escolha da
tecnologia certa que, por sua vez, demanda profissionais mais técnicos, cientistas de dados e
engenheiros com habilidades para implementá-la.


À medida que as fábricas se tornam digitais muitas ocupações manuais provavelmente
desaparecerão e outras surgirão, que precisarão de pessoas capazes de trabalhar com
softwares de automação de processos que imitam ações humanas repetitivas, com a
automação cognitiva para ser capaz de entender diferentes formas de expressão humana,
com a predição para usar técnicas estatísticas de probabilidades com o
objetivo de fazer análises preditivas das informações coletadas dos
processos, e do engajamento cognitivo, ou seja, ter a capacidade de aprender sozinhos

Assim, as empresas ao estruturarem os seus projetos digitais ampliarão os seus ganhos
marginais que proporcionarão um efeito enorme quando lançados em escala, ou seja, com isto
irão reduzir as interrupções não planejadas que proporcionará uma economia significativa a
longo prazo, obtendo aumento da produtividade, da quantidade de produção e, finalmente,
nas vendas.


Mas, considerando que no Brasil, somente 7,5% das empresas usam Indústria 4.0 com
excelência, e só 2% das empresas brasileiras estão no estágio mais avançado de indústria 4.0,
segundo informações do Ministério da Economia do Brasil, alavancar os investimentos nas
tecnologias emergentes visando aumentar a produtividade, a competitividade e o
desenvolvimento social no Brasil entrou na pauta de ações estratégicas concretas da atual
governança brasileira que, por sua vez, anunciou, em Davos, na Suíça, no dia 22 de janeiro de
2020, a instalação de um centro afiliado ao Fórum Econômico Mundial focado na indústria 4.0
(C4IR Brasil) para acelerar e escalar a adoção de tecnologias emergentes, como Internet das
Coisas e Inteligência Artificial, abordando os principais desafios econômicos, sociais e de
desenvolvimento.


O C4IR Brasil, trata-se de uma parceria público-privada, concebida pelo Ministério da
Economia e pelo governo do estado de São Paulo e apoiada por empresas de atuação global.
Vai funcionar no campus do Instituto de Pesquisas Tecnológicas (IPT) e a sua inauguração está
prevista para o mês de maio de 2020. Atuará com marcos regulatórios e políticas públicas que
acelerem a implementação, no território nacional e no mundo, de políticas de dados, Internet
das Coisas, robótica, inteligência artificial entre outras, o que melhorará a inserção do Brasil
nas cadeias globais de valor; e ampliará a competitividade e a produtividade das empresas
brasileiras, fazendo com que o Brasil possa trocar conhecimentos que irão acelerar o processo
global de adoção de tecnologia ao mesmo tempo em que se inserirá como parte da rede global
do Fórum Econômico Mundial na rede dedicada à governança global de tecnologia junto com
China, Japão, Índia, Colômbia, Israel e Emirados Árabes.

 

 

 

Eng. João Ulysses Laudissi
Especialista em Gestão da Qualidade. Vivência nas áreas de Educação Técnica
Profissionalizante, Docência, Coordenação Técnica, Assessoria de Diretorias de Indústria,
Diretoria de Faculdade, Escolas Técnicas e Profissionalizantes e de Instituto de Tecnologia.
Conselheiro da Associação dos Engenheiros e Arquitetos de Sumaré/SP.

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