Por onde começar? Essa é a pergunta que muito gestor faz na tentativa de implementar o Digital Twins (gêmeos digitais) em sua indústria. Isso porque não basta reproduzir virtualmente uma máquina ou uma linha de produção, é preciso conectar dados operacionais, estruturas de processos e informações de negócio. 

A ideia é construir uma representação capaz de acompanhar o funcionamento da respectiva operação e efetivar a tomada de decisão. 

Os principais direcionamentos quando se começa do zero compreendem a redução de custos, a antecipação de falhas e a melhora da eficiência produtiva. Mas é preciso avançar conforme a maturidade digital da empresa. 

É o que indica Gustavo Serafim, CGO da Platform Builders, sobre a construção de Digital Twins modernos. Ele diz que o processo envolve dois pilares fundamentais. “O primeiro é a estrutura, que define como o ambiente ou o processo funciona, e o segundo são os dados dinâmicos, que mostram o que está acontecendo em tempo real”. 

Segundo o CGO, trata-se de uma arquitetura que pode reunir informações de sensores instalados em máquinas e linhas de produção e de sistemas corporativos, como o ERP e o CRM. O objetivo é criar uma representação viva da operação. 

Escopo inicial dos gêmeos digitais 

De acordo com Gustavo, antes de selecionar as ferramentas a serem usadas na implantação do Digital Twins ou mesmo de desenvolver modelos digitais, é essencial que a indústria identifique os gargalos que devem ser resolvidos. Ele diz que essa definição contribui para estabelecer os ativos, os processos e as informações que devem fazer parte do projeto em si. Também, para orientar a avaliação dos próprios resultados. 

Inclusive, a aplicação não precisa se restringir a equipamentos físicos. Um gêmeo digital pode representar também um processo de negócio, bem como fluxos operacionais, entre outras estruturas relevantes para uma indústria de manufatura. 

De acordo com Adilson Cavati, CRO da Platform Builders, na prática, os Digital Twins podem representar qualquer elemento relevante para o negócio. De uma linha de produção a um processo financeiro. “O valor não está na representação, mas na capacidade de transformar uma visão em insights que orientam ações reais”, completa. 

Mapeamento das fontes e conexão entre elas 

Depois de todo escopo inicial, a empresa deve partir para uma outra etapa, que é mapear as fontes de dados disponíveis e estabelecer uma conexão entre elas. Tudo é importante. Tanto os sensores, as máquinas e os sistemas de gestão que podem gerar informações importantes isoladamente quanto a integração das fontes por meio da qual os dados serão relacionados para uma melhor compreensão do contexto em que cada evento acontece. 

Aplicações de digital twins para a indústria 

De acordo com os dois especialistas colaboradores deste conteúdo, o uso dos Digital Twins depende das necessidades de cada operação. As possibilidades, no entanto, compreendem a identificação de problemas nas integrações entre os sistemas, a simulação dos impactos de mudanças operacionais, o acompanhamento dos riscos em tempo real e a antecipação dos cenários com base em dados específicos e históricos.  

Por exemplo, numa linha de produção, a tecnologia pode ajudar na avaliação das alternativas antes mesmo da implementação das mudanças no processo em questão. Ela pode ainda apoiar iniciativas de manutenção preditiva, a otimização de custos e na gestão da segurança em campo. 

O objetivo é transformar informações dispersas em uma visão integrada para que os profissionais responsáveis pelo processo possam avaliar as situações e tomar decisões assertivas. E a Inteligência Artificial ainda amplia tal potencial, uma vez que interpreta dados de diferentes origens. 

“Não se trata apenas de visualizar dados, mas de compreender o que eles significam e quais ações devem ser tomadas”, diz Gustavo. Para ele, a IA permite transformar os Digital Twins em uma espécie de mente digital da operação. “Ela é capaz de interpretar sinais, gerar recomendações e, em alguns casos, acionar respostas automaticamente”. 

A integração dos dados no início, meio e fim 

Não basta ter informações disponíveis, é preciso reunir dados que permanecem distribuídos entre os sistemas e as diferentes áreas de uma empresa. Sem esse tipo de visão integrada, relacionar os acontecimentos da operação aos processos e objetivos do negócio fica mais difícil. Gustavo explica que a implementação deve considerar tanto a infraestrutura tecnológica quanto a organização das informações.  

É necessário compreender como os processos funcionam, quais dados são relevantes e como as diferentes fontes se relacionam. A IA pode ampliar a capacidade de análise, mas depende dessa base para interpretar os cenários e fornecer uma contextualização eficaz. 

Além dos digital twins, saiba como integrar pessoas e Inteligência Artificial na indústria.