Como em todos os setores, a Indústria 4.0 chegou com força na produção de cimento. O que é uma ótima notícia para os gestores que, em meio às pressões de custos, veem o lucro atrelado diretamente ao saving. Por meio das inovações trazidas por esse novo momento, ficou mais fácil controlar o fluxo produtivo, acompanhar os equipamentos e garantir que os gargalos sejam encontrados e sanados antes que interfiram no resultado final.
Tudo isso, claro, impacta na redução de custos. Com menos falhas durante o processo, a produtividade aumenta. Mas a economia não se deve apenas ao trabalho ininterrupto. Ao longo deste artigo, você conhecerá as novidades que a Indústria 4.0 trouxe para o setor de cimento e, a partir disso, ficará fácil entender por que essas inovações têm sido uma das principais aliadas da lucratividade desse segmento. Acompanhe.
4 ferramentas da Indústria 4.0 que contribuem para a economia na produção de cimento
1. Análise de dados
Aqui, temos um exemplo que mostra as vantagens de dispor da tecnologia e do capital humano atuando juntos. Hoje, os profissionais possuem acesso a dados que, antes, jamais seriam possíveis de obter. O estado real do óleo lubrificante das máquinas é um deles. Com sensores que medem a integridade do fluido, os operadores sabem, exatamente, quando intervir.
Esse respaldo não se atém apenas à produção de cimento em si e se estende a outras áreas, como de suprimentos. Nela, a partir dos dados coletados, dá para fazer um planejamento de compras mais assertivo em relação às quantidades e às especificações. Ainda que existam softwares que ofereçam relatórios ― que, de fato, são bastante proveitosos ―, a interferência humana é imprescindível. Afinal, estamos falando de analisar os dados e ninguém melhor que quem vive o dia a dia da indústria para isso.
Seu time precisa estar preparado para este novo momento. Leia “O papel da indústria no desenvolvimento do profissional 4.0” e veja como dar o respaldo que ele precisa.
2. Inteligência artificial
A Inteligência Artificial (IA) é uma solução que envolve um grupo de diversas inovações, tal qual redes neurais artificiais, algoritmos, sistemas de aprendizado, entre outros. Estes, juntos, conseguem simular as habilidades humanas que são relacionadas ao intelecto. Assim, o seu conceito está ligado à capacidade de soluções tecnológicas efetuarem atividades de modo inteligente. As IAs, inclusive, podem ser autodidatas, ampliando seu conhecimento. Com isso, ela pode detectar anomalias nos sistemas e, de maneira autônoma, dar início aos ajustes necessários para seguir com a produção de cimento.
Uma das maiores empresas do país nesse segmento já vem investindo na Inteligência Artificial, no intuito de otimizar a produção de cimento. Em uma das iniciativas que envolvem o uso da IA, aplicada à manutenção preditiva, é feito um “gêmeo digital” das máquinas físicas. O computador, então, pode comparar o que realmente acontece com um modelo idealizado de como elas deveriam funcionar.
3. Robotização
De acordo com uma pesquisa da ABB e 3Gem Global Market Research & Insights, realizada junto a empresas de todo o mundo, 84% das indústrias já vão introduzir ou aumentar o uso de robótica e automação na próxima década. Além disso, 43% dos entrevistados disseram que o uso de robôs colaborativos ajudaram a aprimorar o bem-estar e a segurança no local de trabalho. Ou seja, a robotização já é uma realidade. E, inclusive, já podemos observá-la na produção de cimento, mais especificamente, nas etapas de ensacamento e paletização.
Na primeira, as máquinas-robôs realizam o enchimento do saco, que terá seu peso conferido por uma balança. No caso de não conformidade, o saco é descartado e o bico da máquina recebe um sinal avisando sobre o erro. Esta, por sua vez, é capaz de se ajustar sozinha, sem a necessidade de paralisação dos trabalhos ou de intervenção humana. Agora, se tudo estiver correto, as embalagens passam pelas correias transportadoras até chegarem ao robô que as empilhará sobre os paletes.
4. 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. Isto é, 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 tem impacto direto nas ações de manutenção prescritiva. Isso por ele ser 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.
Redução de custos: uma consequência natural da aplicação de tecnologias na produção de cimento
Apenas pela descrição das tecnologias que listamos acima, você já deve ter percebido como todas elas convergem para um mesmo ponto: ganho de eficiência e de economia. Isso porque elas levam dados antes inalcançáveis aos gestores, possibilitando uma tomada de decisão mais estratégica e assertiva. Agora, o achismo dá espaço a informações concretas, baseadas em coletas em tempo real. Dessa forma, é mais fácil agir preventivamente, sem esperar a produção ser interrompida para entrar em ação.
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. Por isso, é tão importante frisar que esses investimentos não devem ficar restritos ao chão de fábrica, mas precisam estar presentes em todas as áreas, incluindo as gerenciais.
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