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Indústria 4.0
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Conheça as principais tendências da Indústria 4.0 para ficar de olho em 2020

Uma grande revolução vem ocorrendo em todos os setores da indústria, conectando tecnologias digitais a processos, produtos e logística. Com isso, a manufatura está passando por uma grande mudança – a Indústria 4.0, abrindo oportunidades para processos de produção mais inteligentes, mais enxutos e mais inovadores. Mas como a Indústria 4.0 impacta o setor de manufatura e seus processos e quais são as principais tendências que você deve ficar de olho em 2020?  

Manutenção preditiva 

A manutenção preditiva é uma técnica usada para determinar as condições dos equipamentos ou máquinas em serviço, a fim de prever quando a manutenção / serviço deve ser executada. Isso significa simplesmente que uma máquina não deve ser reparada muito tarde (depois de falhar), nem muito cedo (quando ainda está em boas condições). Em outras palavras, a manutenção preditiva garante que uma máquina seja reparada quando for realmente necessário 

O momento certo é quando a falha está próxima ou, em outras palavras, quando a falha começa a afetar a máquina, mas ainda é seguro manter a máquina funcionando até que chegue um momento adequado para o reparo. Para aumentar a produtividade e reduzir os custos de manutenção, sensores podem ser integrados às máquinas para monitorar constantemente as máquinas de produção. A condição do ativo e os dados da produção podem ser registrados e transmitidos em tempo real para a nuvem para análise de manutenção preditiva. 

Previsibilidade da simulação 

As ferramentas de simulação e de realidade aumentada agora estão permitindo que os fabricantes simulem os processos de design e produção do produto. Essa visão gera um imenso potencial de corte de custos, permitindo que as plantas realizem operações virtuais e lidem com vulnerabilidades antes de comprometer o capital. 

Tanto a realidade aumentada quanto a realidade virtual na Indústria 4.0 preenchem a lacuna entre o mundo digital / cibernético / virtual e o mundo físico. A realidade aumentada e a virtual impulsionam os esforços para a transformação digital da manufatura e de seus componentes – usinagem e produção, planejamento de fábrica, montagem, segurança, testes e prototipagem digital, a impressão 3D. Veja como: 

A realidade virtual e a tecnologia de realidade aumentada, quando integradas no ambiente e nos equipamentos da fábrica por meio de dispositivos e sensores, podem ajudar a acompanhar os processos de fabricação e produção. Isso ajuda a otimizar e aprimorar a produtividade da máquina (quantidade, qualidade, velocidade e flexibilidade), melhorando o ROI (Return on Investment) geral da empresa. 

A realidade aumentada pode ser vista como um aprimoramento da exibição em tempo real geradas por computador, com vídeo, imagens e gráficos, som ou dados de GPS. O uso da realidade aumentada, juntamente com os modelos de simulação, pode acelerar toda a cadeia de produção – desde uma consulta inicial do cliente até o desenvolvimento, produção e entrega do produto com a disponibilidade de dados em tempo real da fábrica e do ambiente industrial. 

A equipe da fábrica e o pessoal de serviço podem ter um desempenho melhor se tiverem informações e dados importantes diante de seus olhos, com displays montados na cabeça, liberando as duas mãos para processos e trabalhos mais suaves. 

Analytics é a vantagem competitiva 

As empresas que ainda não estiverem investindo pesadamente em Analytics em 2020 provavelmente não estarão no mercado em 2021. Há muitos dados valiosos para serem coletados, processados e transformados em insights em qualquer empresa. Não é mais possível permanecer competitivo sem fazer pleno uso das modernas ferramentas de análise. Voar às cegas e seguir seu instinto não são mais opções viáveis quando todos os outros negócios estão utilizando ferramentas sofisticadas de Analytics para identificar problemas, oportunidades e soluções. 

IA e o Machine Learning tornam-se multiplicadores  

Para investir em Analytics também é preciso investir em Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning, ou aprendizado de máquina, para poder navegar pelo “oceano” de informações e dados que pretende usar.  

O valor da IA ​​e do aprendizado de máquina para análise de dados pode ser separado em três proposições de valor separadas: velocidade, escala e conveniência. A velocidade e a escala falam da vantagem de automatizar a análise de conjuntos de dados massivos, em vez de designar analistas de dados humanos para a tarefa.  

Graças à IA e ao aprendizado de máquina, conjuntos de dados complexos agora podem ser analisados ​​em uma fração do tempo que costumava levar apenas dois anos atrás. Isso não ocorre porque os computadores se tornaram mais rápidos ou melhores, mas porque os algoritmos de IA e de aprendizado de máquina tornaram-se extremamente assertivos na análise de dados e porque essa análise pode ser facilmente dimensionada na nuvem.  

No lado da conveniência, diferentemente das ferramentas de análise de dados de outrora, a adição de IA e aprendizado de máquina às ferramentas de Analytics as tornou intuitivas, fáceis de usar e muito mais confiáveis. 

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