A cada dia, novas tecnologias ganham espaço na indústria. Computação em nuvem, IoT, machine learning, softwares e sensores são apenas algumas das que vêm revolucionando os processos fabris. Tudo isso, claro, é fruto da Indústria 4.0, assim como o conceito de hiperautomação. Ele nada mais é que uma evolução da automação industrial, conhecida desde a década de 1950, mas que foi impulsionada apenas em 1990 com a chegada da Internet.
Hoje, é praticamente impossível encontrar alguma fábrica que não tenha, ao menos, uma parte automatizada. Entretanto, a hiperautomação leva isso a outro patamar. O foco está na conectividade, que resulta em eficiência, produtividade e redução dos custos.
A hiperautomação segue como uma das principais tendências para a indústria. E para que você possa conhecê-la e se preparar, elaboramos este artigo. Acompanhe e veja o que deve ser feito para que a sua indústria se mantenha competitiva.
Quais as principais tecnologias que compõem a hiperautomação?
Para alcançar o status da hiperautomação, certas tecnologias são necessárias. E o mais interessante é que nem todas são exclusivas da produção. Os processos gerenciais também ganham o respaldo de sistemas inteligentes, que ajudam a monitorar, encontrar e sanar gargalos. Afinal, com uma fábrica mais ágil, é natural que os fluxos se adequem a esse cenário.
Abaixo, você encontra uma relação das principais tecnologias que fazem parte da hiperautomação. Continue e saiba o que sua indústria precisa para se manter em consonância com essa nova realidade.
Inteligência artificial
O que há pouco parecia assunto futurista, já é realidade na indústria. A inteligência artificial (IA) se propõe a fazer trabalhos que, antes, apenas os humanos conseguiam realizar. Ela pode detectar anomalias nos sistemas e, de maneira autônoma, dar início aos ajustes necessários para seguir com a produção. No Brasil, a chegada do 5G faz com que ela possa ser difundida em setores que, até então, careciam de conectividade, como o agronegócio e a mineração.
Nos processos gerenciais, utiliza-se de estatísticas para antecipar tendências e detectar quando é preciso fazer a reposição de uma peça ou a troca de uma máquina. Ao mesmo tempo, a IA colabora para a transformação digital e a inovação.
Machine learning
Em resumo, refere-se a um processo em que os computadores conseguem aprender por associações de dados e, então, trabalhar a partir das informações recebidas. Ou seja, a máquina aprende sozinha por meio da experiência e das informações coletadas. Mas também é possível educar os equipamentos com todo tipo de dado que eles consigam decodificar. O machine learning na agricultura é um bom exemplo. Após “abastecer” drones com fotos de plantas doentes, os equipamentos conseguem sobrevoar e encontrar, por comparação, o local exato onde o defensivo deve ser aplicado.
Essa é uma parte importante da hiperautomação e que tem impacto direto nas ações de manutenção prescritiva. Isso porque o machine learning é capaz de prever erros e indicar ações para evitá-los, uma vez que coleta e armazena os dados de comportamento das máquinas e compara com outras semelhantes. O interessante é que isso dispensa a busca do técnico por um histórico, visto que toda essa análise traz as informações necessárias, com base no passado, presente e futuro.
Automação Robótica de Processos
Aqui, o foco é tirar das pessoas aquelas tarefas morosas e repetitivas. Como o nome sugere, elas são feitas por robôs (também chamados de bots). É uma tecnologia de baixo custo e risco zero, treinada para desempenhar funções simples, tal qual o levantamento de dados, criação de planilhas e inserir entradas em formulários.
O Robotic Process Automation (RPA) é dividido de duas formas: robôs assistidos e robôs não assistidos. No primeiro caso, eles precisam ser executados localmente, em uma estação de trabalho e necessitam de respaldo humano, mesmo que ainda possam ser acionados por eventos específicos. Já no segundo, eles manipulam os dados em segundo plano e, diferentemente dos anteriores, não precisam de auxílio humano, sendo acionados tanto por eventos quanto por execução programada.
Intelligent Business Process Management Suites (iBPMS)
Assim como a própria hiperautomação, este não é um conceito novo, mas sim a evolução de outro já consolidado na indústria. O Business Process Management (BPM), ou Gestão por Processos de Negócio em português, foi apresentado ao mundo corporativo em 2003, no livro Business Process Management: The Third Wave de Howard Smith e Peter Fingar. Entretanto, existem registros dessa metodologia desde 1776! O objetivo, como você pode imaginar, é otimizar os processos internos e o uso de recursos, potencializando a produtividade e a redução de custos.
Desde a sua criação, o BPM propõe uma visão holística dos processos, ao enxergar todos os setores de uma indústria como um elo da cadeia, isto é, não de forma isolada. A partir disso e com a chegada da Internet, os primeiros BPMS começaram a chegar para aplicar o conceito ao dia a dia industrial. Já o iBPMS vai além e se trata de um conjunto de sistemas voltado à automatização dos processos, assim como o controle, monitoramento, modelagem e execução de fluxos.
Embora essas não sejam as únicas tecnologias disponíveis que fazem parte do conceito de hiperautomação, elas, certamente, são as prioridades para quem ainda busca se adequar. E, como mostramos, o foco não deve estar todo nos processos produtivos, pois os gerenciais têm papel fundamental em fazer com que as inovações ofereçam os resultados esperados.
Quais benefícios esperar da hiperautomação?
Pela descrição das tecnologias acima, já dá para entender quais as principais vantagens da hiperautomação. Além disso, é preciso salientar que elas não visam a substituir os humanos, mas sim fornecer dados precisos para apoiá-los na tomada de decisão. Com a inclusão dessas inovações na rotina industrial, os gestores têm acesso a dados que, antes, seriam impossíveis de obter. Em posse deles, podem ser tomadas atitudes para mitigar falhas e, consequentemente, irregularidades na produção que possam afetar o padrão de qualidade ou prazos de entrega.
O controle dos processos é outro ponto interessante a ser mencionado. Isso porque o contexto da Indústria 4.0 exige que a indústria seja centralizada, que as informações sejam compartilhadas e que as atualizações sejam constantes. Ou seja, cada tarefa faz parte de um processo que, se não for bem executado, impactará em outro. A possibilidade de contar com sistemas e softwares voltados a esse monitoramento é uma forma de investir na melhoria constante.
Agora que você já sabe o que esperar da hiperautomação, fique por dentro de outra tendência para a indústria. No artigo “Superlubricidade: o que é e quais seus impactos no futuro da lubrificação industrial?”, mostramos os esforços que vêm sendo feitos para que os equipamentos operem com mais eficiência e confiabilidade.
Aproveite e inscreva-se também no nosso canal exclusivo no Telegram. Por lá você fica por dentro de todas as nossas novidades em primeira mão.
