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A Indústria Inteligente e o Controle Estatístico do Processo – Parte 02

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A Indústria Inteligente e o Controle Estatístico do Processo – Parte 02

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Independentemente de você chamar de Indústria 4.0, Indústria Inteligente, ou a Internet das Coisas, as novas tecnologias e a necessidade para maior eficiência e menores índices de perda estão impulsionando a manufatura a uma revolução em como produzimos. A Quality Magazine conversou com Jason Chester, diretor da InfinityQS, para discutir o papel do Controle Estatístico do Processo (CEP) e outras importantes informações para aqueles que estão procurando um melhor entendimento sobre a indústria inteligente.

 

Quality: O que você tem a comentar sobre a declaração que atualmente um terabyte de dados é criado diariamente por uma fábrica normal, mas que 99% desses dados não estão sendo utilizados pelas industriais?

Jason Chester: Qual a diferença entre um terabyte de dados, onde 99% não é usado, versus um gigabyte de dados, onde 1% é usado? Não é a quantidade de dados coletados ou utilizados que determinam o valor dele. Por exemplo, um sensor de temperatura e umidade que pode estar configurado para capturar e gravar duas variações de dados a cada milissegundo. Juntamente com metadados, como ID do sensor, data, hora e localização, pode estar criando centenas de megabytes de dados por dia. Considerando que a temperatura e umidade variam num intervalo de tempo muito maior que o colocado, grande parte desses dados coletados não teriam grande valor. Criar um resumo estatístico desses dados a cada 5 minutos, por exemplo, iria gerar uma menor quantidade de dados, mas forneceria informações muito mais precisas, especialmente se a temperatura e umidade da fábrica impactam de alguma maneira no processo da manufatura.

Só porque nós podemos coletar esses dados, não significa que nós devemos. Com o custo baixo dos sensores e o fato que a maioria dos equipamentos modernos possibilita a gravação dessas informações, nos estimula a pensar que precisamos coletar esses dados. A era da big data nos leva a crer que a informação é tudo e com mais dados coletados maiores seremos – mas o ato de reunir informações desnecessárias é pior do que não coletar dado algum. Todos os dados implicam em um custo a empresa, algo normalmente subestimado – o custo do sensor, do equipamento físico para captura de dados, do transporte dos dados, do poder computacional para analisá-lo, servidores para guardá-los e a manutenção de todos esses sistemas. O custo individual de um sensor pode ser algo negligível, mas quando multiplicado num sistema fabril inteiro nota-se seu impacto.

Vemos então como uma empresa não necessita ficar obcecada com a quantidade de dados coletados ou utilizados, ela deve utilizar essas informações de maneira estratégica, analisar o valor desses dados para a indústria, bem como e onde esses dados podem ser usados ​​para minimizar o custo, maximizar valor e reduzir riscos.

 

Quality: Existem algumas indústrias que rodam até 150 aplicativos simultaneamente, como essas informações se tornam mais acessíveis e utilizáveis?

Jason Chester: Já se passou os dias onde apenas uma singular, monolítica aplicação rodasse todas as operações de uma empresa era um objetivo desejável. Hoje em dia, empresas de manufatura estão utilizando aplicações integradas e específicas para chegar em decisões e resultados eficazes. Entretanto, o lado negativo é que pode trazer a integração de softwares com funções similares, assim como a criação de dados duplicados e não padronizados. Muitas empresas também não têm conhecimento de quais soluções estão sendo utilizadas – principalmente quando setores e divisões tem a autonomia de utilizar e adquirir essas aplicações sem alinhamento nenhum com os objetivos da empresa. Os riscos a longo prazo podem ser severos, tal proliferação dessas soluções pode impedir estratégias de transformação digital da empresa.

Assim como o tratamento dos dados já discutidos, os softwares contratados por uma empresa têm que ser escolhidos e considerados com cuidado. Não se deve pensar em como sua empresa irá se adaptar com determinada solução, mas sim como uma solução vai se ajustar na empresa e como ela irá ajudar nos resultados e objetivos. O número de aplicações necessárias é subjetivo, não é só porque uma solução de ERP possui um módulo de qualidade que sua empresa tem se forçar seus objetivos a ele – se existe uma solução que melhor atende seus requisitos, elas devem ser consideradas.

 

Entrevista original por Darryl Seland para QualityMag.

https://www.qualitymag.com/articles/95550-spc-and-the-smart-factory-part-two

 

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