Além do Monitoramento: Eficiência Ideal na Produção Impulsionada por Dados

A tecnologia moderna está rapidamente transformando as instalações de manufatura em estruturas complexas, enquanto os gestores buscam extrair pequenas melhorias de eficiência que se traduzem em grandes ganhos financeiros ao final do ano. Os insights dos processos não são mais obtidos apenas pelo conhecimento humano, mas também por abordagens orientadas por dados, geralmente na forma de monitoramento ou planejamento. À medida que mais informações são coletadas no nível da planta, devemos nos perguntar: estamos aproveitando esses dados em todo o seu potencial?

O padrão atual de dados usados na manufatura é descritivo; ele foca no registro de informações passadas. Esses dados de sensores podem, posteriormente, ser usados para extrair detalhes do processo de produção não estacionário. Os insights derivados desses resultados são aplicados por meio da atualização de gráficos de controle, aprimoramento do treinamento operacional e outras ações. Embora valioso, esse paradigma pode ser subótimo, pois depende de avaliação subjetiva e não considera as restrições impostas pelo processo de produção no momento atual.

Uma proposta melhor é usar os dados de forma prescritiva — para propor analiticamente ações futuras. Nesse caso, sensores e ferramentas analíticas são combinados para sugerir, a cada instante, limites ótimos para os parâmetros do processo. Maximizar a eficiência nesse novo paradigma — seja na forma de produções mais rápidas, redução de custos ou aumento da qualidade do produto — é perseguido a cada momento de forma objetiva e orientada por dados, considerando os aspectos controláveis e incontroláveis do processo produtivo. A análise prescritiva pode garantir que os objetivos da empresa sejam sempre otimizados com os recursos atuais.

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As várias vantagens de um framework prescritivo analítico

Algoritmos prescritivos precisos podem impactar as plantas industriais de múltiplas maneiras: no curto prazo, é possível maximizar a eficiência, seja ela definida como taxa, custo ou qualidade. Desde que seja uma medida quantitativa disponível nos dados já coletados — como ocorre na maioria dos casos — e dependente dos parâmetros de produção medidos, ela pode ser otimizada. Com base em dados históricos, a análise pode minimizar a probabilidade de produções ruins.

Embora os insights geralmente sejam coletados com base na intuição e experiência, o uso de ferramentas analíticas pode iluminar os pontos cegos do julgamento humano, guiando-nos em direções que, de outra forma, seriam perdidas, permitindo tirar conclusões valiosas. Por exemplo, essas ferramentas podem revelar aspectos críticos do processo, as soluções mais custo-efetivas para períodos fora de controle ou as correlações entre características do produto e o ponto ótimo de produção.

A estrutura proposta reduz a subjetividade e melhora a estabilidade. Assim, pode-se esperar produções mais uniformes, em termos de tempo, consumo de matéria-prima, energia consumida e desgaste das máquinas. Menos variação pode beneficiar outros aspectos operacionais, incluindo planejamento e estratégia de longo prazo.

No nível de coleta e armazenamento de dados, a análise pode melhorar o foco selecionando as variáveis mais relevantes, reduzindo os custos operacionais da infraestrutura atual e futura, e simplificando a interpretação dos dados.

As vantagens competitivas dessas ferramentas garantem um processo de produção mais estável e eficiente, o que pode se traduzir em grandes lucros para indústrias de grande escala.

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Os desafios do desenvolvimento de modelos para manufatura

O desenvolvimento de algoritmos prescritivos para a indústria manufatureira apresenta desafios específicos de modelagem, que frequentemente precisam ser abordados caso a caso. O conhecimento do processo é fundamental para muitas tarefas centrais, incluindo a identificação de artefatos, a quantificação de ruídos, a tomada de decisões de design e a validação de previsões e conclusões.

Normalmente, os registros históricos de produção não abrangem toda a variedade de modelos produzidos ou pontos de operação. Extrair conclusões desses dados é desafiador e, em alguns casos, inadequado. É necessário sempre quantificar o erro da análise e considerar a possibilidade constante de um evento inesperado (“cisne negro”). A inconsistência e o ruído nos dados também podem ser obstáculos, já que alguns sensores podem mudar, apresentar falhas ou ser recalibrados durante o período amostral considerado. Detectar, quantificar e corrigir esses efeitos é crucial para garantir a validade da análise.

Do ponto de vista algorítmico, uma consideração crítica é a interpretabilidade. Na maioria dos casos, não basta determinar se o processo está ou não sob controle. Entender os aspectos do processo que contribuem para esse estado é igualmente importante. Da mesma forma, recomendar uma ação é insuficiente se o gestor não compreender a relação entre essa ação e o problema subjacente. O design e o uso de algoritmos interpretáveis são essenciais no contexto da análise prescritiva.

A LTPlabs combina métodos de machine learning e técnicas de otimização para destacar os fatores-chave que influenciam o processo produtivo. Com foco na interpretabilidade, trabalhamos em estreita colaboração com especialistas do domínio para extrair conclusões práticas a partir do cenário frequentemente complexo dos dados de processo.

Considerações Finais

À medida que a manufatura acumula repositórios cada vez maiores de registros históricos, a capacidade transformadora desses dados cresce de forma exponencial. Hoje, é possível um novo paradigma no qual os algoritmos não se limitam a descrever, mas prescrevem ações e maximizam objetivos. Empregar uma abordagem analítica robusta é fundamental para agir sobre esse potencial e aproveitar suas vantagens competitivas. O futuro da manufatura será mais preciso, estável e eficiente, e a LTPlabs está consolidando sua posição na vanguarda dessa revolução.

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