Ninguém gosta de surpresas: a análise preditiva transforma surpresas em presentes

Publicado: Outubro de 2021

Surpresas raramente são boas, sobretudo quando se trata das operações de uma planta. Muitos líderes do setor estão percebendo os possíveis ganhos que a análise preditiva pode trazer para as organizações. A capacidade de detectar anomalias de ativos e prever incidentes futuros promove a otimização da produção, minimiza o tempo de inatividade e gera economias significativas de custos.

Os clientes da AVEVA já economizaram milhões de dólares como consequência de uma única detecção. Imagine como essa economia foi multiplicada quando expandiram as análises preditivas para alcançarem a maior eficiência geral do equipamento (OEE).

Para maximizar a OEE, deve-se tentar ir além da simples otimização da disponibilidade e estender-se para a otimização da qualidade e do desempenho. Análises de processos como qualidade preditiva, produtividade preditiva e eficiência energética preditiva ajudam a maximizar a eficiência de custos nos processos de produção. Façamos uma análise mais profunda dessas soluções.

Como prever a qualidade para minimizar o desperdício

Quantos de vocês lidam com sobras oriundas de inicializações frequentes da linha e mudanças de formulação? Todos nós sabemos que os testes de qualidade podem provocar atrasos entre as operações principais da unidade e o produto acabado, além das sobras geradas devido aos ajustes de qualidade.

Não seria ótimo otimizar sistematicamente a qualidade no curto e no longo prazo, encurtar os testes e minimizar o desperdício?

Algumas organizações recorrem à inteligência artificial e ao machine learning para resolver esses problemas. Com tais ferramentas, as plantas podem prever os parâmetros de qualidade onde não há medição em tempo real ou gerar uma previsão de forma mais rápida do que a medição offline permite, utilizando um teste de laboratório offline para prever um parâmetro de qualidade antes da finalização de um processo de produção.

O AVEVA Insight utiliza análises avançadas com informações que podem incluir diversas medições de processo (como densidade e umidade) e características do produto (como parâmetros da receita) provenientes de fases distintas do processo de produção. Isso significa que você pode medir a qualidade do produto a qualquer momento durante o processo de produção e agir de forma adequada se os parâmetros de qualidade se desviarem.

Os operadores recebem alertas e mensagens sobre desvios de qualidade e podem ver os resultados em painéis, que são personalizados de acordo com as necessidades da organização, com exibição de variáveis como valores de condição ideais e paradas por anomalias. É fácil perceber como essas mudanças podem reduzir o desperdício e reduzir o tempo necessário para testes de qualidade.

Previsão da eficiência energética para garantir a sustentabilidade

Muitas organizações têm metas de sustentabilidade e estão sempre procurando maneiras de tornar os processos de produção mais ecologicamente corretos. O uso da eficiência energética preditiva é uma maneira rápida e eficiente de atender a esses indicadores-chave de desempenho de sustentabilidade.

Dito de maneira simples, o objetivo dos modelos preditivos e das análises avançadas é encontrar as melhores condições operacionais para minimizar o consumo de energia durante a produção, além de identificar os procedimentos que minimizam o consumo de energia enquanto os ativos não estão operando.

Os modelos especificados podem analisar milhares de variáveis de processos em tempo real para identificar padrões e condições que permitam operar com o menor nível de energia possível. Disponibilizam também informações sobre o uso de energia previsto em relação ao real, bem como o uso de energia ideal para seu produto, unidade ou planta específica.

Após a implementação da IA e o machine learning, um grande fabricante de produtos de consumo reduziu a pegada energética de sua fabricação global em 5% em todos os serviços, incluindo água, ar, gás, eletricidade e vapor, no período de um ano!

Previsão da produtividade para condições ideais de processo

A produtividade de um processo mede quanto de um produto pronto é entregue em um determinado período. Quanto menor o tempo de produção, mais a organização pode aumentar a eficiência e obter economia nos custos.

A IA e o machine learning permitem otimizar a produtividade de produtos e linhas. Os modelos podem utilizar milhares de variáveis de processo e gerar os padrões e condições que permitam operar com a maior taxa de produção possível. Os operadores recebem alertas com recomendações de ação e os engenheiros podem examinar em níveis gerais as melhores condições operacionais para maximizar a produção. Os dados das operações são armazenados na nuvem e permitem o acesso rápido e fácil a informações do histórico e em tempo real.

A nuvem pode acelerar o sucesso

A IA e o machine learning realmente se destacam quando incorporados a um processo completo na nuvem, disponibilizando dados do histórico e em tempo real, bem como ações de mitigação e otimização da cadeia de valor em um só lugar. Essa coesão permite que os funcionários conduzam operações seguras e confiáveis, aumentando a eficiência geral do equipamento, reduzindo o tempo de inatividade não planejado e criando a confiança para dar lugar a um futuro sustentável. ​

Eventos não planejados sempre farão parte das operações. No entanto, é possível reduzi-los. Pense na IA e no aprendizado de máquina como um papel com o qual você pode embrulhar suas surpresas e transformá-las em um belo presente. Com a inclusão da orientação prescritiva em suas análises, você pode agir imediatamente. Trata-se do instrumento perfeito para fazer com que você (praticamente) queira surpresas em suas operações.

O futuro é claro

Seja economizando dinheiro, aumentando a sustentabilidade ou melhorando a produtividade, a IA e o machine learning podem ajudar a elevar op nível da OEE da sua organização. Os clientes da AVEVA aumentaram a OEE em 15%, economizaram até 30% em custos de manutenção, reduziram o tempo de inatividade em 25% e aumentaram a eficiência da força de trabalho em 25%.

O que você está esperando?  Entre em contato conosco para saber como adotar essas mudanças na sua organização ou acesse nosso site para mais informações.

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