O progresso contínuo da indústria ao longo da História não tem sido conduzido apenas pela evolução técnica, mas também tem sido feito à medida que novos recursos, inicialmente energéticos, mas não só, possibilitaram novas tecnologias. Contudo, integração de novas técnicas e tecnologias assumem um papel importante e determinante, mas não são o foco, são sim um meio para atingir um fim – melhorar a eficiência, competitividade, produtividade ou a criação de novos produtos.
Em finais do século XVIII deu-se a Primeira Revolução Industrial que, impulsionada pelo desenvolvimento da máquina a vapor, permitiu mecanizar os sistemas de produção industriais, que antes dependiam de força animal e humana como forças de trabalho primárias. No final do século XIX, a utilização da energia elétrica para mover as máquinas transformou a indústria numa segunda revolução, permitindo a introdução do conceito de produção em massa, celebrizada por Henry Ford no ramo automóvel, produzindo de forma mais rápida e a menor custo. A Terceira Revolução Industrial surgiu em meados dos anos 50, sendo assinalada pela evolução da eletrónica, sensores e tecnologias digitais, nomeadamente o computador programável, possibilitando automatizar e controlar um processo de produção sem intervenção humana.
Atualmente, a Quarta Revolução Industrial, também conhecida por Indústria 4.0, é caracterizada pela fusão conceptual de tecnologias que encurtam a fronteira entre os sistemas físico, digital e o ser humano. Isso é possível devido à evolução crescente do poder computacional (permitindo maior rapidez e capacidade em processar informação), dos sistemas de comunicação (incluindo internet e tecnologias wireless) e da inovação em software. Mais inovações estão relacionadas com a inteligência artificial, big data e analytics, simulação de processos, Internet das Coisas (IoT), conectividade, sensores inteligentes, interfaces avançadas homem-máquina, realidade aumentada e virtual, computação em nuvem (cloud), fabrico aditivo, entre outros. Um dos pontos chave são os dados. Enquanto antes a informação era essencialmente lida por sensores, agora os dados são lidos, processados, armazenados e analisados e são partilhados muito mais facilmente entre máquinas e o ser humano – e esta é uma mudança de paradigma muito relevante.
Quais os benefícios para as empresas? De facto, a resposta a esta pergunta tem as mais diversas variantes quanto diferentes casos podemos encontrar na indústria. Seguem-se alguns exemplos.
A sensorização, IoT e melhorias nos sistemas de redes são os principais promotores da conectividade avançada Máquina-Humano e Máquina-Máquina, permitindo adquirir e comunicar informação, os dados e agir em tempo real sobre uma máquina, um processo ou de todo o piso industrial.
A inteligência artificial em alguma das suas vertentes, como o machine learning, está frequentemente associada à análise de dados. Exemplos esses podem ser encontrados na manutenção preditiva, em que, tendo em conta um histórico de dados de uma máquina ou operação de manutenção, é possível fazer uma previsão de quando uma falha pode ocorrer no equipamento, ou de quando este necessitará de manutenção. A deteção de anomalias é outro exemplo, em que é possível detetar um padrão anormal nos dados de atividade de um equipamento, indicando que algo está mal. Na análise de dados é também possível encontrar padrões e condições de funcionamento ótimas ou de maior eficiência. Ou, prever tendências de necessidades futuras e planear as operações de uma linha de produção de forma otimizada.
A criação de modelos virtuais, o digital twin, é outra ferramenta importante que permite simular um processo ou conjunto de processos. Estas simulações oferecem a possibilidade de testar soluções a fim de encontrar condições de funcionamento ótimas, ou simplesmente testar cenários diferentes de produção.
De forma análoga, a realidade virtual permite ao ser humano “treinar” operações de forma mais interativa ou testar ideias através de cenários virtuais. Por outro lado, a realidade aumentada permite ver o mundo real, um equipamento por exemplo, mas ter acesso a informação extra em tempo real prontamente disponível através da lente de uns óculos – possibilitando monitorizar equipamentos, ou ter apoio remoto de especialistas enquanto analisamos um determinado equipamento.
A computação em nuvem (cloud computing) tem oferecido um outro tipo de vantagens para a indústria. Nomeadamente, tarefas de computação com maior capacidade e rapidez, armazenamento de dados em grande escala e outros recursos computacionais, num modelo de negócio em que se paga pelo que é necessário (pay-as-you-need) e facilmente escalável, em que as infraestruturas de software e hardware podem estar à responsabilidade do gestor da cloud. Outro conceito interessante para a indústria é o edge computing, que essencialmente divide algumas tarefas com a cloud, as de computação mais exigente, mas atua mais próximo das fontes de dados como as linhas industriais, efetuando as tarefas de computação mais expeditas.
Dados da Comissão Europeia revelam que embora a maioria das empresas considerem a adoção de tecnologias digitais uma oportunidade de melhoria de eficiência, apenas metade das empresas admitiram ter efetivamente implementado essas soluções ainda. Por isso, existe ainda um longo caminho a percorrer. A transformação de uma indústria tem de ser um processo contínuo e abrangente, que vai além da melhoria de tecnologias, tendo que afetar toda a cadeia envolvente e sequencial de processos, modelos de negócio, aspetos organizacionais e de gestão, criando por sua vez desafios significativos para as empresas.
Alguns dos desafios mais visados são a pouca familiarização com uma visão e estratégia digital, desconhecimento dos benefícios tecnológicos, recursos financeiros, segurança de dados, falta de qualificação de recursos humanos, falta de normas e legislação, ou insuficiências na infraestrutura tecnológica.
A nível tecnológico, o desafio mais frequente é a obtenção de dados. E nesta área não devem existir atalhos! O caminho para a chamada fábrica inteligente (smart factory) inicia-se pela disponibilização dos dados através da recolha pelas máquinas e sensores. A criação de uma arquitetura integrativa de conectividade entre máquinas para, de forma eficaz, gerir a recolha de dados, armazenar e processar é essencial para tornar os dados acessíveis e visualizáveis. Em seguida, pode seguir-se a análise e utilização de dados para promover operações mais eficientes, podendo aplicar-se diversas técnicas matemáticas ou baseadas em inteligência artificial.
Existem mais ferramentas e técnicas dentro da família da Indústria 4.0 e, de igual forma, mais desafios à sua implementação. No entanto, deve-se reter que o investimento na digitalização poderá trazer melhorias em produtividade e eficiência; mas os benefícios virão apenas quando acompanhados da melhoria de desempenho organizacional e visão nas empresas.
