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Nós ouvimos muito sobre empresas inteligentes, operações inteligentes, fabricação inteligente, e assim por diante. Mas o que é que os termos “inteligente” e “inteligente” significam realmente nestes contextos? Existe alguma diferença entre eles?

Ser “inteligente” é muitas vezes definido como a geração, processamento e partilha de dados. Este é o princípio por detrás de “produtos inteligentes” como telefones, carros, ferramentas analíticas, até mesmo sistemas de iluminação urbana.

No ambiente de produção, o meu entendimento de “inteligente” significa “um nível mais avançado de inteligência”. Ou seja, os dados capturados de produtos inteligentes e seu ambiente são contextualizados, resultando na criação de um “melhor cenário possível”.

Vamo-nos aprofundar. O núcleo de uma fábrica inteligente ou inteligente é muitas vezes representado por um símbolo de um cérebro humano. Mas vamos comparar uma fábrica com uma humana. Todos nós temos um cérebro – mas cada humano deve ser considerado inteligente ou inteligente? Provavelmente não. Então ter um cérebro não é suficiente.

Ser inteligente significa ter a capacidade de absorver informação (dados), contextualizá-la, processá-la e derivar um (melhor) cenário a partir dela. Significa ter a capacidade de se adaptar às condições em mudança.

No ambiente de manufatura, ativos e força de trabalho devem ser considerados como plataformas de dados que geram e consomem enormes volumes de dados que são processados pelas camadas OT e IT.

Isto é “inteligente” – mas não “inteligente”. Mesmo a utilização de IA e algoritmos de aprendizagem cognitiva/máquina não elevam esses ambientes ao domínio do “inteligente”.

Fato interessante: As organizações que implementam soluções digitais – como modelos preditivos ou monitoramento de condições e desempenho – podem afirmar que estão usando os dados para tomar decisões mais rápidas e qualitativamente melhores. Mas elas não estão alavancando horizontal e verticalmente.

Isto é, quanto mais soluções digitais eles implantaram, mais silos eles criaram. Falta o elemento de contextualização de dados de ponta a ponta. Em vez de remover a complicação e otimizar a complexidade existente, os sistemas tornaram-se ainda mais complexos. Isso pode resultar em um ambiente muito complexo, complicado e instável para domar com um cérebro central.

Como deve ser uma empresa inteligente?

Isso depende muito do tipo de cadeia de valor. Organizações de manufatura discreta com produtos altamente complexos tendem a ser mais intensivas em mão-de-obra do que produtores de baixo nível de complexidade e alto volume. O processo de fabricação pode ser operado sem um único toque por um operador. Mesmo a maioria dos processos de back-office podem ser automatizados.

Mas para todos os tipos de cadeia de valor, o núcleo inteligente deve funcionar como um cérebro central. Para liberar o núcleo inteligente para trabalhar de forma eficaz e autônoma, aqui estão os pré-requisitos básicos:

  • 100% processos orientados por dados
  • Segurar ambientes IT e OT
  • Sistemas convergidos vertical e horizontalmente
  • Cadeia de suprimentos e clientes integrados em infra-estrutura de fábrica relevante
  • Interferência humana removida dos processos para reduzir a instabilidade e possíveis falhas (por exemplo automação avançada na produção e back office)
  • Arquitetura de TI baseada em plataforma e escalável
  • Decisões de ponta a ponta tomadas por algoritmos de IA
  • Arquitetura de Edge e nuvem que lida com análises em tempo real usando um poder de computação significativo

Qual é o Ideal para o Futuro Próximo?

Tornar uma fábrica inteligente em uma empresa inteligente requer muito mais do que alavancar um fluxo de dados sem interrupções e insights e tomadas de decisão baseadas em dados. Construir um núcleo inteligente que gere autonomamente os processos requer a implementação de um nível avançado de automação de software e hardware, a realização de configuração e manutenção remota da tecnologia e o fornecimento autónomo da logística interna e externa.

Atingir esta proeza pode ser uma longa jornada. Requer a superação de obstáculos, incluindo a substituição de sistemas legados de TI e OT em todos os domínios, investimento em conceitos de produção totalmente automatizados e flexíveis, e proteção de alto nível de todo o sistema.

O mais importante, o capital total e os gastos operacionais para o projeto devem resultar no retorno do investimento desejado. Para a maioria das empresas, um ambiente híbrido de tecnologia humana e automação ainda é a melhor escolha para atingir a eficácia e sustentabilidade do negócio.

Mas tal ambiente convergente não é “inteligente – pelo menos como o descrevemos acima”. Talvez seja melhor chamado de “mais do que inteligente”. Ou seja, ele aproveita o melhor dos dois mundos. Não é totalmente gerenciado pela IA central, mas ao invés disso combina a flexibilidade, intuição e capacidade do cérebro humano de entender as coisas em um contexto mais amplo, com a capacidade da IA de obter insights baseados na análise de entradas de dados complexos. É mais próximo de “inteligente”, mas ainda não existe.

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