Manufatura inteligente: a longa jornada de implantação da indústria 4.0

Da pequena empresa ao grande parque industrial, o que mais faz falta no mercado brasileiro de inovação é a compreensão de que a transformação da indústria em 4.0 é um processo, um desafio de longa duração e que requer planejamento. E que cada uma destas fases é essencial para evitar retrocessos, como engessamento - fruto de uma automação apenas física da produção da manufatura e que acabará sempre obsoleta diante das mudanças de mercado e das crises. Para dar continuidade permanente, podemos dividir essa jornada em quatro fases distintas: Monitorar e digitalizar os processos para compreender o que está acontecendo na empresa. Conhecer, extrair um raio-x e produzir uma sequência de indicadores que reflitam o status atual do processo (digital shadow); Tratar com inteligência os dados apurados na primeira fase e produzir um diagnóstico. Gerar indicadores, comparar o atual status com indicadores de mercados globais e definir metas; Usar ferramentas que consigam prever o que vai ocorrer a partir da análise dos dados. Comparar e estratificar o que fazer para melhorar o processo fabril; Prescrever soluções para problemas e desafios. Ter autonomia para reagir e propor cenários que evitem erros e desperdícios; Usar os dados das etapas anteriores para aplicação da indústria 4.0. E, com essas ferramentas, vislumbrar e predizer o que vai acontecer, utilizando dados históricos como datamine e inteligência artificial. É importante também entender que cada uma destas fases precisa de tempo, investimento e planos de ação. As etapas dos quadros abaixo são propostas de ações baseadas nas quatro ações específicas das fases descritas acima: Somente desta maneira será possível antecipar problemas e resolvê-los antes que aconteçam. Cumprindo as etapas, a empresa poderá tomar uma ação de forma automatizada para corrigir seu rumo fabril quando for necessário. Outro ponto relevante é desmistificar a robotização em uma fábrica do que realmente é a indústria 4.0. Como podemos ver na figura abaixo existe uma diferença entre automatização e autonomização. A autonomização é automatizar a tomada de decisão e não só a fábrica. Um dos exemplos da adoção deste tipo de automação apenas nos processos físicos é da fábrica de computadores que precisou retirar robôs e automações já instaladas, pois esses equipamentos tinham baixo nível de flexibilidade para novos modelos de produtos. A linha de montagem não estava preparada para uma nova tendência: a de que as pessoas agora preferem comprar produtos customizáveis. Foi criado, sem que as etapas descritas neste artigo fossem realizadas, o engessamento da produção. Isso gerou uma incapacidade de ser ativada uma reação rápida, além da perda de mercado diante das mudanças no processo de vendas deste tipo de produto e prejuízos com as trocas dos robôs. A capacidade de customização de produtos pelos clientes exigia uma linha de produção flexível. O modelo customizável era incompatível com o modelo de produção e automação que a empresa instalou. Não foi medido também, neste caso, o impacto do conceito de omnichannel na linha de produção. Confira um passo a passo para auxiliar as indústrias nessa jornada: Entendimento das capacidades e do enquadramento atual da própria empresa (diagnóstico) perante o mercado; Traçar estratégias de como passará para os níveis posteriores com a adoção de tecnologias; Priorizar ações e habilidades técnico-financeira (orçamento, crescimento, plano de adoção de tecnologias); Desenvolvimento de provas de conceito (MVP), posteriormente transversais, validação da adoção das tecnologias e reavaliação de prioridades. Um indicador global revela quanto ainda estamos atrás na implementação da indústria 4.0. O alerta foi dado pela Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE). Relatório da entidade divulgado no começo de dezembro aponta que a transformação digital pode impulsionar o crescimento da produtividade no Brasil. Segundo o estudo, porém, em 2019, a produtividade no Brasil era apenas um quarto da dos Estados Unidos. A diferença neste quesito também era importante em relação a países como o Chile (-34%), México (-30%) e Argentina (-26%). Ainda temos um longo caminho para a transformação digital eficaz da indústria brasileira, mas hoje já existem institutos de P&D com competência e expertise para liderar este processo e elevar nosso patamar rumo à indústria 4.0.