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Logistics & Manufacturing

A fábrica autoconsciente possível graças à Internet das Coisas

Descubra como a manutenção preditiva habilitada pela IoT Industrial pode melhorar o desempenho de uma fábrica.

Predictive Maintenance

No processo de transformação digital que está levando a Industrie 4.0 para o sistema de produção, a fábrica autoconsciente é a sua evolução natural. O desenvolvimento desta nova forma da fábrica se baseia na inteligência distribuída mais perto da linha de produção, nos sensores avançados e nas técnicas mais sofisticadas de análise de dados e Machine Learning.

As novidades permitem a integração das máquinas existentes com sensores de nova geração, utilizando os dados fornecidos pelos meios de produção: esta combinação faz com que seja possível verificar o funcionamento do sistema, a fim de prever possíveis avarias, reduzindo tanto o tempo em que as máquinas ficam paradas quanto o consumo de energia e de materiais.

A Reply está ao lado de seus clientes para desfrutar dos potenciais da manutenção preditiva, fornecendo soluções completas, desde o projeto sob medida de sensores até a integração com os sistemas existentes e algoritmos especializados, dependendo dos setores de produção (automotivo, máquinas e ferramentas, bens de consumo).

Manutenção preditiva

A Reply utiliza técnicas de Design Thinking para avaliar, com uma abordagem estruturada, as informações disponíveis e os elementos necessários para desenvolver um sistema de manutenção preditiva.
Neste processo, o principal desafio é a definição de critérios de avaliação para o retorno sobre o investimento e as potenciais ameaças à segurança.

Transformação digital

A Reply oferece consultoria e design de hardware e software aplicado à IoT Industrial, análise de dados, algoritmos e aplicativos para cada setor de manufatura, graças a uma equipe de especialistas capazes de fornecer ao cliente um suporte técnico com habilidades específicas.
Independentemente do grau de automação presente nos processos existentes, as soluções inovadoras propostas pela Reply guiam e permitem a transformação digital.

Sensores

Implementar sensores em máquinas existentes ou realizar instalações mais próximas do conceito de fábrica autoconsciente não é apenas para as grandes empresas, as PME podem colher benefícios significativos com a otimização dos processos e aumento da eficiência.
Realidades industriais de tamanhos diferentes estão, na verdade, colaborando com a Reply para conectar os dados existentes com os novos sensores, para que agentes inteligentes como os algoritmos de Machine Learning extraiam informações destes dados e criem valor agregado em termos de uma maior segurança e economia de energia.

TECNOLOGIA

A Reply opera em plataforma própria e módulos comerciais, com parcerias consolidadas com os principais players do mercado (Amazon, Microsoft, Google, SAP) e provedores de serviços verticais específicos (GE Predix, Thingworx).
Ela atua independentemente da tecnologia ou do fornecedor para evitar situações de vendor lock-in e se adapta para melhor atender às necessidades dos clientes e aos sistemas existentes. Ao mesmo tempo, porém, as soluções propostas são construídas em módulos padrão, seja em Nuvem PAAS, seja em Open Source, com diferenciais na área de aplicativos.

Concept Reply, o centro de Pesquisa e Desenvolvimento da Reply em Internet das Coisas, está trabalhando no projeto ALMEs (Add-on, Low-cost, Multi-purpose Sensors), com o objetivo de quebrar as barreiras de custo e outros obstáculos à adoção dessas técnicas inovadoras.

O projeto, com o apoio de parceiros de tecnologia como o Politecnico di Milano, Fondazione Bruno Kessler de Trento e ST Microelectronics, pretende demonstrar que a manutenção preventiva não requer investimentos caros. A solução dos sensores inovadores ALMEs é baseada em fibras óticas convencionais, microcontroladores de baixo custo e um software de Machine Learning que pode reduzir os custos de manutenção em 25-35%, eliminar 70% das avarias e favorecer um aumento na produtividade de 25%.

A Reply é, há alguns anos, a incubadora das mais inovadoras startups no setor de IoT. Existem várias empresas do grupo que tratam especificamente de manutenção preditiva: Senseye, por exemplo, tem como foco o tempo de inatividade e a otimização do OEE (Overall Equipment Effectiveness), ou seja, a eficiência total dos equipamentos de uma fábrica. Soluzione Cloud baseia-se principalmente nos dados existentes e no histórico, portanto, não têm altos custos iniciais, permitindo uma redução de 30-50% do tempo de inatividade. Por sua vez, a We Predict fornece soluções de análise preditiva para a indústria automotiva, com foco em economia nos custos de garantia com reduções de 8-15%.