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Gêmeos Digitais Potencializados por IA para Manutenção, Detecção de Anomalias e Produtividade
RUMO À MANUFATURA INTELIGENTE
O enorme volume de dados gerados por máquinas industriais apresenta uma oportunidade significativa para desbloquear novo valor comercial. Ao aproveitar o poder da Internet Industrial das Coisas (IIoT) e da Inteligência Artificial (IA), as empresas podem criar ecossistemas inteligentes que não apenas monitoram e controlam as máquinas, mas também otimizam proativamente os processos, reduzem custos e promovem a inovação
O Papel Pivotal do Gêmeo Digital
Gêmeos Digitais são representações virtuais de um ativo físico, processo ou até mesmo de um sistema inteiro. Essa tecnologia serve como uma ponte entre os mundos físico e digital, permitindo monitoramento, simulação e controle em tempo real. Através da coleta contínua de dados de máquinas conectadas, os Gêmeos Digitais fornecem uma visão dinâmica e abrangente das operações. Isso permite a derivação de novos insights a partir dos dados adquiridos, a ativação de atuadores para realizar ações no mundo real, a automação de processos complexos e a simulação de cenários de "e se" para testar respostas a possíveis interrupções sem impactar a produção ao vivo.
Entregando Valor Empresarial Tangível
A integração de Gêmeos Digitais, IIoT e IA avançada pode acelerar a inovação em muitos contextos de manufatura. Ao melhorar a experiência do usuário para os operadores, possibilitar a previsão de anomalias para reduzir desperdícios, otimizar processos para aumentar a lucratividade e extrair novo valor de maquinário existente, essas tecnologias estão abrindo caminho para uma evolução mais proativa e eficiente para a indústria. A abordagem da Reply não apenas melhora a eficácia operacional, mas também abre novas avenidas para a servitização, onde a proposta de valor se estende além do produto físico para incluir um conjunto de serviços conectados.
Modernizando Sistemas Legados Através de Retrofit
Para maquinário legado, que muitas vezes carece de conectividade inata, a prática de retrofit oferece um caminho econômico para a integração dentro de um ecossistema inteligente de IoT. Ao aumentar equipamentos mais antigos com sensores e módulos de conectividade, é possível extrair dados valiosos que, de outra forma, permaneceriam inexplorados. Esses dados podem ser usados para uma variedade de aplicações, incluindo a atualização remota de software e configurações, a coleta de dados de telemetria, o monitoramento de alarmes e erros, e o rastreamento do consumo de energia.
Aproveitando a IA para Operações Proativas
Embora o conceito de gêmeo digital esteja sendo discutido na indústria de manufatura há anos, a introdução da inteligência artificial acelerou o uso desse conceito em diferentes contextos. Agora, a convergência da IA com a riqueza de dados da fábrica fornece ferramentas poderosas para análises avançadas.
Os algoritmos de aprendizado de máquina podem aprender autonomamente a partir de dados para identificar padrões e fazer previsões sem programação explícita. Isso é particularmente valioso para tarefas como detecção de anomalias, onde o objetivo é identificar outliers em padrões de dados que podem indicar um problema em desenvolvimento, e manutenção preditiva, que envolve prever possíveis falhas de equipamentos para permitir um serviço preventivo.
Outra aplicação chave é a previsão de custos, que permite a estimativa de custos operacionais futuros com base em dados históricos. A escalabilidade inerente desses algoritmos garante que seu desempenho melhore com o aumento dos volumes de dados, levando à descoberta de novos padrões e melhor adaptabilidade. A natureza preditiva desses modelos facilita uma mudança de estratégias operacionais reativas para proativas.
Apresentando IA Generativa e Agentes Autônomos
A IA Generativa, incluindo tecnologias como sistemas de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e Agentes de IA, aprimora ainda mais as capacidades desses ecossistemas inteligentes. Fluxos de trabalho de IA permitem que humanos definam a lógica de controle que um modelo de linguagem grande (LLM) pode seguir para resolver uma solicitação específica. Sistemas RAG são um tipo especializado de fluxo de trabalho de IA que pode recuperar informações de uma base de conhecimento dedicada, fornecendo respostas mais contextualizadas e precisas com base em dados específicos de negócios ou projetos.
Agentes de IA representam um avanço adicional em autonomia. Ao contrário dos fluxos de trabalho de IA, os Agentes de IA podem determinar de forma independente e iterativa a sequência ideal de ações para alcançar um objetivo específico, utilizando um conjunto de ferramentas disponíveis. Essa estrutura dinâmica e adaptável permite gerenciar um alto grau de complexidade.
Modernizando uma Máquina de Pick-and-Place Legada
A maquinaria de pick-and-place é utilizada para colocar componentes eletrônicos em uma placa de circuito impresso (PCB) e requer alta velocidade e extrema precisão. O projeto envolveu equipar a máquina com sensores e conectividade a uma plataforma em nuvem. Um painel personalizado foi desenvolvido para interagir com o Digital Twin da máquina, fornecendo visualização em tempo real tanto dos dados brutos dos sensores quanto das métricas derivadas, como um valor de potência estimado calculado por um modelo de regressão linear.
Além disso, um sistema RAG foi implementado para fornecer uma interface conversacional para acessar os extensos manuais da máquina. Isso permite que os operadores façam perguntas e recebam instruções passo a passo, completas com citações. O sistema também suporta interação por voz, melhorando a usabilidade.
A arquitetura para esta solução aproveita uma plataforma baseada em nuvem, com um gateway de campo coletando dados de telemetria e transmitindo-os via MQTT para um corretor de dados. Os dados são então processados através de caminhos quentes e frios para streaming em tempo real e armazenamento persistente em um banco de dados de séries temporais especializado. O componente RAG foi construído usando o Azure AI Studio com um modelo GPT-4 treinado na base de conhecimento específica da máquina de pick-and-place. Esta arquitetura foi projetada para ser agnóstica em relação à nuvem, com potencial para ser implementada usando serviços equivalentes de outros provedores.
O Projeto de Operações de Fabricação Generativa (GMO)
O projeto foi realizado para aprimorar o processo de impressão 3D de peças metálicas. O projeto tinha como objetivo monitorar e melhorar a experiência de impressão para uma máquina EOS M 400, que produz componentes a partir de ligas metálicas. Uma característica chave deste projeto é um sofisticado sistema de detecção de anomalias projetado para prevenir falhas custosas, identificando impressões que provavelmente serão defeituosas.
O Digital Twin, neste caso, reside em um gateway de campo, que lê, pré-processa e modela dados da impressora e de seus sensores ambientais circundantes. Essa abordagem identificou com sucesso distintas fases do processo de impressão, como descanso, aquecimento, impressão, resfriamento e superaquecimento. Regras foram então estabelecidas com base na duração dessas fases; por exemplo, um período prolongado de superaquecimento é sinalizado como uma potencial anomalia. O modelo de detecção de anomalias alcançou uma precisão estimada de 70% no conjunto de dados disponível.
O painel fornece uma visão abrangente do processo de impressão e integra dois chatbots para um sistema RAG e um Agente de IA. O sistema RAG, construído sobre as Bases de Conhecimento do Amazon Bedrock, permite que os usuários consultem a documentação. O Agente de IA, implantado localmente, está equipado com ferramentas para realizar tarefas como recuperar informações de impressão e calcular o consumo de energia. O agente elabora e executa autonomamente um plano para atender às solicitações dos usuários, iterando por diferentes abordagens até chegar a uma solução completa. Objetos Comuns em Contexto (COCO) dataset, e então treinado ainda mais no conjunto de dados multi-objetos BDD, com testes de inferência iniciais realizados por meio de um simulador clássico. A próxima fase de desenvolvimento envolve re-treinar este modelo diretamente nos dados baseados em eventos convertidos, acessando as capacidades do hardware neuromórfico.
A Concept Reply especializa-se na pesquisa, desenvolvimento e validação de soluções inovadoras no campo da Internet das Coisas (IoT), com um foco particular nos setores automotivo, de manufatura e de infraestrutura inteligente. A Concept Reply é reconhecida como uma especialista em Testes e Garantia de Qualidade. Graças aos seus laboratórios dedicados e a uma equipe internacional de profissionais, a empresa é atualmente o parceiro de Garantia de Qualidade confiável para a maioria dos principais bancos da Itália, oferecendo expertise aprofundada em inovações e soluções dentro do mercado global de serviços financeiros (tanto funcionais quanto técnicos – fintech), apoiada por observatórios, parcerias e projetos.