Cadeias produtivas precisam de decisões data-driven

Por Gustavo Brito, diretor de Digital Industry da IHM Stefanini

Salvador, 15/12/2022 – As empresas estão investindo cada vez mais em digitalização de seus processos, aplicando tecnologias emergentes da indústria 4.0 e desenvolvendo estratégias de transformação digital que impactam positivamente na competitividade da organização. Todo esse aporte tecnológico, guiado por metodologias eficazes, também possibilita reduzir a pegada de carbono por meio da otimização dos processos industriais, diminuindo perdas e permitindo reaproveitamentos. Além disso, traz também um melhor consumo de energia, seja pela geração por fontes renováveis ou pela redução do consumo em toda cadeia de valor. Entretanto, as organizações ainda não exploram corretamente seus dados do processo produtivo, e isso representaria uma enorme possibilidade de contribuir não só com melhor competitividade, com atacar as metas de descarbonização.

Entre as cadeias produtivas que vêm puxando a evolução da produção baseada nesse novo modelo de negócios, destaque para as indústrias extrativistas e de processos de transformação, que emitem mais GEE (Emissões de Gases do Efeito Estufa) e poluentes. É uma característica inerente aos seus respectivos processos produtivos. Em função disto, naturalmente, as organizações atuantes com estes modelos de negócios, tendem a se dedicar com mais afinco às agendas de ESG. O “E” do ESG traz toda esta preocupação com a pegada de carbono. Os segmentos de energia, óleo e gás, mineração, papel e celulose, química e petroquímica são bons exemplos de cadeias produtivas que estão seguindo este caminho, com um forte compromisso de descarbonização.

Para atender essas necessidades, uma melhor gestão dos ativos industriais como válvulas críticas, bombas, compressores e turbinas é fundamental. Sensores convencionais de variáveis como pressão, temperatura e vazão monitoram regularmente estes ativos. Mais recentemente, os sensores IoT ou IIoT (Industrial Internet of Things) se juntaram na captação das diversas variáveis relacionadas a esses ativos e disponibilizam esses dados na computação de borda (Edge Computing) ou em nuvens, para que os algoritmos de inteligência artificial sejem aplicados e assim, conseguimos extrair informações valiosas sobre a saúde desses ativos industriais, possibilitando elevar o nível de maturidade da manutenção para preventiva ou até prescritiva.

Atualmente, todas as empresas da cadeia de valor industrial, sejam fornecedoras de tecnologias ou indústrias usuárias dessas soluções, têm realizado investimentos para se manterem atualizadas em relação às novas demandas de negócios e da sociedade. Demandas que exigem cada vez mais performance na coleta, estruturação e disponibilização dos dados, em que os algoritmos possibilitam decisões data-driven. Investimentos em mão de obra especializada, consultorias especializadas, software e hardware capazes de promover o uso estratégico desses dados produzem externalidades que geram vantagens competitivas para as empresas e aceleram as agendas de ESG. As empresas que não estão com esses tópicos (transformação digital e ESG) como prioridade máxima em suas estratégias correm um considerável risco de perda de relevância no mercado.

O correto aporte de tecnologias “tradicionais” e/ou emergentes da indústria 4.0 visa prover uma melhor gestão dos ativos industriais e extrair mais valor dos dados manipulados pela empresa. Identificar correlações entre os dados operacionais, de gestão e de negócios por meio da convergência OT-IT, estruturar e disponibilizar os dados para os algoritmos suportarem as decisões, têm um papel fundamental em mais altos níveis de competitividade que as operações industriais perseguem. Em uma outra abordagem, a aplicação dessas tecnologias integradas e inteligentes alcançarão mais resultados de saúde, segurança física, patrimonial e ambiental, garantindo integração, aceitação e sustentabilidade dessas indústrias no contexto da sociedade em que estão inseridas.

Há empresas que fornecem serviços baseados em tecnologias emergentes que ajudam as indústrias dos mais diversos segmentos industriais a executar suas respectivas estratégias de transformação digital e acelerar suas agendas de ESG. Mas, antes de pensar nas soluções tecnológicas, temos um cuidado de validar quais os principais gaps estão impedindo as indústrias atingirem melhores níveis de competitividade e sustentabilidade. Uma metodologia baseada em service design, por exemplo, garante melhor assertividade no aporte tecnológico avaliando custo x benefício x risco, além de proporcionar a captura dos ganhos esperados.

Hoje, existem aplicações dedicadas que conseguem prever com antecedência razoável anomalias em equipamentos. Essas tecnologias e algoritmos estão sendo bem aplicados numa população restrita de ativos de maior criticidade para as operações em função de pouco conhecimento do mercado usuário, tempo e custos de desenvolvimento. Muitas indústrias iniciaram seu investimento em automação e sistemas de informação integrados no início dos anos 2000 e, atualmente, apresentam uma evolução considerável na jornada de transformação digital. Para essas indústrias, a aplicação de um sistema APM no estágio atual de maturidade dos ativos é uma grande oportunidade em abranger quase 100% dos ativos ou processos integrados a um sistema de informação inteligente para alta performance.

Neste contexto, entendo que é fundamental termos uma metodologia eficaz que nos direcione para quais KPIs relacionados a eficiência energética, sustentabilidade e competitividade vamos perseguir. Na sequência, avaliar o potencial preditivo dos dados (variáveis) disponíveis, entendendo quais gaps de dados/variáveis. Assim, fazemos o aporte tecnológico para suprir esses gaps. Em seguida, coletar, armazenar e processar estes dados com os algoritmos que exploram esses dados, suportando as decisões operacionais.

Pensando em um próximo salto, teremos um aumento no uso de tecnologias de realidade aumentada/ virtual / mista, coleta de dados com sensores IoT/IIoT conectados em Edge Computing, integrando com os demais dados dos sistemas historiadores convencionais nas nuvens e com a gestão de um sistema APM, integrando-os numa estratégia de geração de valor por meio da convergência OT-IT. Esse salto já foi dado por algumas empresas.