A indústria 4.0 está rompendo todos os elos da cadeia de valor da manufatura com conectividade, nuvem, big data, IoT, IA e virtualização, tudo agindo em conjunto para criar um novo modelo de geração de valor baseado em dados e promover a manufatura inteligente. 

Mas os manufatureiros estão levando mais tempo para se tornarem digitais, e isso os deixa mais vulneráveis e propensos a desestabilizações. Estudamos o caso de um deles para saber o que está impedindo o avanço do setor neste processo de digitalização.

Continue a leitura e descubra quais são os principais desafios que os profissionais deste setor estão enfrentando para desenvolver a manufatura inteligente.

1- A infraestrutura que herdaram é defasada

O primeiro desafio da aplicação da manufatura inteligente é em relação à sua estrutura.

A virtualização do ambiente de produção está atrasada pois foram usados sistemas de TI que não foram projetados com conectividade econômica, sem usar a nuvem e nem armazenamento de dados. 

Além disso, as operações totalmente digitais ainda são bem arriscadas, já que interromper uma linha de montagem inteira só para corrigir uma falha de software ou rede pode ser extremamente caro. 

2- Requisitos altos de conectividade

O sistema de visão e robôs colaborativos podem exigir latência de conexão abaixo de um milissegundo e taxas de dados de 10 Gbps, muito mais do que um Wi-Fi local pode fornecer. 

Mas felizmente, as soluções de rede wireless da próxima geração estão a caminho e podem fornecer a largura de banda, latência e a confiabilidade que os fabricantes precisam, com até 50% na redução dos custos e 10% na redução do consumo de energia.

3- A falta de habilidades só aumenta

A falta de pessoas habilitadas para lidar com um grande volume de dados é um dos desafios da manufatura inteligente.

Além da estrutura e requisitos de conectividade, um outro grande desafio da manufatura inteligente é a necessidade de habilidades específicas para lidar com todos os dados gerados.

Atualmente, a análise de dados é um aspecto central da indústria manufatureira, sendo uma fonte de insight sobre processos, falhas, hábitos de consumo, e muito mais.

Mas tem um problema, McKinsey estima que em breve haverá uma escassez de cerca de 1,5 milhão de especialistas em analytics, e isso apenas nos Estados Unidos. 

Isso está deixando muitas empresas inseguras sobre como e onde implantar soluções analíticas, ou sobre como usar os enormes volumes de dados que estão sendo gerados. 

E mesmo quando ainda existem os cientistas de dados nas empresas, se enxerga outro problema que falaremos no tópico seguinte.

 4- A falta de confiança também aumenta

Em uma pesquisa feita pela Tata Consulting sobre big data analytics da indústria manufatureira, o principal problema identificado é sobre a construção da confiança entre cientistas de dados e gestores funcionais, o que está criando uma lacuna entre insights de dados e tomada de decisões estratégicas. 

O segundo maior problema é determinar quais os dados utilizar para cada decisão empresarial e o terceiro problema é a incapacidade de lidar com o grande volume e a velocidade que os dados são gerados

Simplificando, a manufatura inteligente exige um bom manuseio de dados informações e os manufatureiros não estão usufruindo totalmente desses dados.

Quais são as melhores práticas indicadas para promover a manufatura inteligente?

Saiba quais as melhores práticas para promover a manufatura inteligente.

A complexidade na indústria manufatureira significa que não existe uma estratégia de transformação digital coerente, permitindo que empresas individuais digitalizem com taxas de direções diferentes. 

Além disso, muitas empresas não têm a percepção lógica para abandonar as metas mais tradicionais, como o lean manufacturing. 

Também foi constatado na pesquisa da Tata Consulting, que os três principais benefícios da análise de dados para os manufatureiros ainda estão alinhados com os processos de otimização mais antigos:

  • rastreamento de defeitos e qualidade do produto;
  • planejamento de fornecimento;
  • identificação de defeitos no processo de fabricação.

Dado o compromisso da indústria manufatureira com processos mais enxutos, a movimentação tem sido relativamente rápida em analytics, sensores inteligentes e internet industrial das coisas (IoT). Esses fatores contribuem para a manufatura inteligente.

Isso é bom, mas os ganhos de produtividade a partir do Six Sigma e lean manufacturing diminuíram nos últimos anos, já que os processos agora são otimizados por estarem usando estes métodos.

Também existe segurança

Assim como em outros setores, a segurança dos dados também é indispensável para o setor de manufatura.

A segurança é um fator essencial para qualquer negócio, e a manufatura inteligente também exige isso.

Em março de 2017, o site Manufacturing Business Technology relatou que a indústria manufatureira é a segunda mais hackeada, depois de cuidados com a saúde, e o grande motivo é devido ao investimento inadequado em segurança. 

Embora os ataques cibernéticos tenham custado às empresas US$400 bilhões em 2015, e tenha aumentado US$2,1 trilhões por ano até 2019, a segurança cibernética, como a análise de dados, ainda carece de profissionais.

E para piorar as coisas, a transição para a Indústria 4.0 está criando maiores superfícies de ataque para hackers graças a um grande número de dispositivos IoT conectados, redes mais complexas do que antes, e processamento de big data acontecendo na nuvem. 

Muitas empresas não têm uma solução de segurança da informação E2E que proteja contra ataques de servidores, clientes, rede, software e DDoS. 

No elo de P&D da cadeia, IPR e dados confidenciais exigem uma solução de rede que separa a intranet de P&D da extranet do escritório para que as conexões possam ser seguras e incentivadas com a colaboração.

Faça como a Unmade

Os consumidores de hoje esperam mais personalização e entrega mais rápida, o que exige uma mudança na personalização, forte infraestrutura digital, e também, entrega feita por drones. 

No entanto, os manufatureiros tradicionais têm sido lentos para seguir essa mentalidade de mercado. Conforme a pesquisa já citada da Tata Consulting, essa mentalidade costuma vir em último lugar.

Uma empresa que vem buscando tirar vantagem disso é a Unmade, uma startup de moda que permite aos clientes personalizar as roupas antes de serem feitas, permitindo que os desenhos sejam produzidos com o mesmo custo unitário de produtos feitos em grande escala. 

Para evitar excesso de produção e desperdício, o modelo de negócios da Unmade depende de três elementos:

  • personalização;
  • e-commerce;
  • produção sob demanda. 

Um editor de personalização online permite que os clientes mudem as cores, padrões e logotipos nas roupas; o modelo de e-commerce permite que o estoque existente e peças personalizadas sejam vendidos juntos; e a produção sob demanda envia as encomendas para as fábricas de malha parceiras para serem produzidas.

Uma avaliação da imprensa descreve este modelo como, “As ferramentas de produção de fábrica disponíveis ao clique de um mouse, sem prejuízos para produções pequenas”.

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