É importante compreender que a indústria têxtil está a enfrentar grandes desafios, principalmente relacionados com os produtos em constante mudança e inovação e com uma intensa pressão competitiva.

A pressão da concorrência está associada a uma maior variedade de produtos, a prazos de entrega mais curtos e a um nível de serviço mais elevado exigido pelos clientes.

A capacidade de reação rápida é agora vista como uma grande competência na empresa, mas é importante compreender que é o resultado de bons processos de gestão. Neste sentido, o planeamento e o controlo têm de ser tratados de forma detalhada, do geral para o pormenor.

No passado, talvez não fosse necessário um sistema porque havia uma produção normalizada para criar um lote do mesmo artigo da mesma forma. Atualmente, estamos perante um grande desafio relacionado com a experiência personalizada do cliente, a rapidez e a elevada qualidade a baixos custos.

O roteiro da Indústria 4.0, também designado por quarta revolução industrial, caracteriza-se pela integração horizontal em redes de valor, pela integração digital de ponta a ponta em toda a cadeia de valor, pela integração vertical e pelos sistemas de produção em rede.

A Indústria 4.0 conduzirá à virtualização e modularização do processo de produção e da cadeia de abastecimento, alcançando flexibilidade e personalização da produção com base em sistemas ciber-físicos (CPS) e IoT, juntamente com o planeamento de recursos empresariais (ERP), o sistema de execução da produção (MES), a gestão do ciclo de vida dos produtos (PLM), a gestão da cadeia de abastecimento (SCM) e outros sistemas de software.

As palavras-chave da indústria 4.0:

– Conectividade:

A conetividade requer ligações entre nós discretos da rede. Estas ligações aumentam a visibilidade e proporcionam uma monitorização de dados digitais em tempo real através do acompanhamento da produção e expedição de encomendas posteriores, monitorização da qualidade, custos reais, acompanhamento de materiais e KPI com acções corretivas.

Um exemplo vívido da conetividade aplicada ao mundo têxtil é o descarregamento de um programa de tingimento para o sistema de controlo da máquina com base nos dados do produto e nas regras da lista de materiais de um ERP, recebendo depois os dados reais de desempenho da máquina.

Em rápida expansão através da Internet das coisas (IoT), a conetividade atingiu uma escala global, com 8,4 mil milhões de dispositivos ligados. Atualmente, apenas 15% dos activos estão ligados na produção, mas esta situação está a mudar rapidamente. A indústria tecnológica está a trabalhar em mais de 700 plataformas IoT para utilização industrial, e as principais empresas de tecnologia estão a investir fortemente em plataformas IoT hiperescaláveis.

– Inteligência:

A inteligência artificial, os avanços na capacidade de computação e a disponibilidade de grandes volumes de dados estão a permitir que os algoritmos de aprendizagem automática se destaquem. De facto, o reconhecimento da fala e da imagem já atingiu a precisão do cérebro humano. No entanto, o pleno potencial da inteligência artificial na produção ainda está por concretizar.

Apenas uma pequena fração dos dados é atualmente utilizada para a tomada de decisões. Por exemplo, numa plataforma petrolífera, a investigação concluiu que, embora 100% dos dados fossem captados, apenas 0,5% eram utilizados para tomar decisões.

Mudámos o nosso pressuposto de que os computadores não pensam, mas a IA baseia-se em regras que assentam na alteração da realidade e em dados passados. Estas regras são criadas automaticamente com base nos dados disponíveis e, a partir daí, o sistema de IA decide as medidas corretivas com base no desempenho real em tempo real.

– Automatização flexível:

Automatização significa ser capaz de tomar medidas corretivas enquanto a produção ainda está em curso. Ao incorporar mecanismos de resposta para processos descontínuos, pode ser possível salvar o lote, ou para processos contínuos, aumentar a produção de primeira qualidade.

A tecnologia de automatização pode atualmente automatizar 60% de todas as tarefas de fabrico em quase todas as fases de um processo de fabrico. Desde a costura, carga e descarga, embalagem do produto final, inspeção de tecidos, correcções de tonalidades, controlos de máquinas, correspondência de cores, ligação do ERP à impressora digital, recolha da velocidade real, eficiência e consumo de tinta.

As oportunidades de IA na impressão digital, por exemplo, podem ser concretizadas no cálculo de custos, no planeamento e na produção. Ao calcular os custos e planear um novo modelo, os sistemas ERP podem ligar-se a sistemas CAD e procurar dados de produtos semelhantes e comprimentos de tiragem.

O sistema poderia calcular o custo da tinta e outros custos, incluindo os resíduos, com base nos dados existentes e fornecer um custo total sem ter de efetuar ensaios. A mesma informação pode ser utilizada para o planeamento de materiais.

No entanto, o atual nível de penetração dos robôs industriais é ainda comparativamente baixo, mesmo nos principais países que os adoptaram, como a Coreia do Sul, onde estão implantados apenas 530 robôs por cada 10 000 trabalhadores da produção.

Porque é que os fabricantes devem evoluir para a Indústria 4.0?

A gestão do desempenho digital acelera os actuais processos de gestão lean. A eficácia global do equipamento (OEE) pode aumentar de 20% para 50% em apenas três meses, melhorando o envolvimento dos operadores da linha da frente e da gestão em torno dos dados. Isto também cria grandes volumes de dados para a tomada de decisões futuras.

Os novos algoritmos de manutenção preditiva permitem aumentar a disponibilidade das máquinas, o que também leva a uma redução dos custos de energia e de manutenção de 10% a 15%.

Existem outras oportunidades para integrar algoritmos de grandes volumes de dados na determinação de acções corretivas de qualidade, no controlo do crédito, na previsão e na prioridade das encomendas na programação e no planeamento.

O Big Data é o ator principal desta revolução, integrando dados de sistemas de controlo de processos com outros dados, tais como dados de custos, pode ajudar muito as empresas a otimizar a produção, a energia e a verificação do rendimento através de uma gestão de qualidade digital, graças aos seus sensores que recolhem dados para decisões de IA relativas à previsão de acções corretivas.