INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E APRENDIZADO DE MÁQUINA: AS OPORTUNIDADES DE APLICAÇÃO EM AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL

Indústria 4.0, IoT, Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina, Aprendizado Profundo são tecnologias que tem merecido a atenção de fornecedores e usuários de automação industrial. Nesta entrevista, Ricardo Caruso, Diretor Técnico e Sócio da Aquarius Software e Professor de Indústria 4.0 da Fundação Vanzolini, ensina, por meio da sua ampla experiência prática e teórica, conceitos, aplicações, benefícios e o sem número de oportunidades que a Inteligência Artificial e o Aprendizado de Máquina oferecem não apenas em termos de eficiência, produtividade e qualidade.

Embora não sejam tecnologias consideradas novas, mas que às vezes se confundem em suas especificidades, explique os conceitos de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina no âmbito da automação industrial.

RICARDO CARUSO – A Inteligência Artificial é um conjunto de técnicas que trabalha com softwares e dispositivos que se comportam como se tivessem algum tipo de racionalidade e, muitas vezes, simulam o comportamento humano ou mesmo a biologia do nosso cérebro para atingir um determinado resultado. É uma área bastante ampla que abrange centenas de algoritmos e aplicações diferentes e que vem sendo desenvolvida há muitas décadas.

Mesmo na academia, devido à sua abrangência, vemos uma grande diversidade de definições e classificações sobre esse assunto. Os próprios pesquisadores do tema são originários de diversas áreas como matemática, estatística, computação, ciências cognitivas e biologia. No nosso dia a dia, acionamos uma combinação de técnicas de Inteligência Artificial sempre que usamos uma ferramenta de busca na internet, escolhemos o melhor caminho em nosso aplicativo de mapas do celular ou recebemos uma recomendação de compra de um livraria on-line. Na área de automação industrial, é comum vermos aplicações consolidadas em sistemas de controle avançado e de otimização em tempo real (RTO).

O Aprendizado de Máquina é o subconjunto de aplicações da Inteligência Artificial que se aproveita de exemplos para encontrar relações entre variáveis de um determinado conjunto. Na área industrial é bastante aplicada por ter capacidades como prever falhas em equipamentos com base em seus dados de funcionamento, ou identificar problemas de qualidade usando imagens da linha de produção. Embora seja um grupo pequeno de técnicas do universo da Inteligência Artificial, é sem dúvida onde temos visto o maior número de aplicações e o aparecimento crescente de novas tecnologias.

A automação é o foco principal do uso da Inteligência Artificial e do Aprendizado de Máquina. Contudo, as vantagens vão muito além do que simplesmente produtividade e eficiência. De que forma essas duas tecnologias podem ser proveitosas para o usuário de automação industrial?

RICARDO CARUSO – Por tratar-se de uma área ampla, existem inúmeras oportunidades de aplicações na área da automação industrial. Sem dúvida as aplicações relacionadas à eficiência, produtividade e qualidade são as que primeiro vêm à nossa cabeça, como otimização do desempenho de processos e previsão de desvios. Um ponto importante que devemos lembrar quando se fala em Aprendizado de Máquina é que a disponibilidade de dados confiáveis e em volume adequado são os fatores chave do sucesso da aplicação.

Normalmente as equipes de automação são as responsáveis não só pela manutenção dos sistemas de controle, mas também pelos dados coletados por eles. Esses dados têm um papel fundamental na construção de sistemas abrangentes de análise, que usam Aprendizado de Máquina para apoiar decisões que vão além do chão de fábrica.

A flexibilidade, por exemplo, é uma das capacidades mais desejadas hoje pelas organizações. Ela está relacionada à capacidade das operações, incluindo a industrial, de se adaptarem a mudanças da cadeia de suprimentos. Cada indústria tem demandas diferentes de flexibilidade, mas normalmente estamos falando em atender necessidades específicas de clientes, como um pedido de última hora ou uma mudança de parâmetros, ou ainda reagir a alterações da qualidade de insumos mantendo a estabilidade do produto, comuns na agroindústria ou no processamento de recursos naturais.

Nenhuma cadeia pode ser flexível sem que seus equipamentos, linhas de produção e sistemas de automação estejam prontos para isso. Existem inúmeras oportunidades para os usuários de automação industrial incorporar informações externas à planta a seus sistemas e usar Inteligência Artificial para que os sistemas se adaptem da forma mais rápida e eficiente às necessidades do negócio.

Existe um ponto discutível e que merece atenção, relacionado ao tempo para o retorno do investimento em projetos de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. É possível prever o ROI para o usuário que decidiu por utilizar essas duas tecnologias? Onde residem os maiores ganhos?

RICARDO CARUSO – Como o projeto de Inteligência Artificial normalmente é um projeto de inovação, com conhecimento interno ainda limitado sobre seu potencial, a definição de um ROI pode ser um grande desafio. É importante sempre ter em mente que a Inteligência Artificial dentro de um projeto é uma ferramenta para a melhoria de um processo, e não seu objetivo final. A falta de uma definição clara do objetivo de negócio dela é o maior fator de insucesso de iniciativas desse tipo, que algumas vezes terminam em uma aplicação tecnológica bem-sucedida que não traz impacto real à organização.

A melhor forma de antecipar os ganhos do projeto é mapear claramente o impacto que se deseja trazer ao negócio, e verificar se a Inteligência Artificial é realmente a melhor ferramenta para alcançá-los. Embora o Aprendizado de Máquina seja apenas uma das técnicas disponíveis, ela é sem dúvida a que mais observamos em aplicações práticas. Isso se deve a grande disponibilidade de ferramentas para aplicá-la e à sua grande capacidade de se adaptar a casos práticos.

Uma boa forma de iniciar uma aplicação é encontrar casos em que já exista uma base de dados de funcionamento de um determinado processo, e que seus dados sejam muito complexos ou numerosos para serem interpretados pelos próprios usuários. No nosso contexto, essas bases normalmente estão nos sistemas de controle, historiadores, sistemas de manutenção e qualidade já em uso. Com isso, deve-se encontrar problemas ou oportunidades de melhoria com impacto real no negócio, como estabilidade de qualidade de um produto específico ou previsão de falha de um tipo de equipamento.

Além disso, muitas empresas que têm encarado seus primeiros projetos com Inteligência Artificial como parte de um processo de aprendizado interno têm obtido bastante sucesso. Dessa forma os projetos normalmente não são avaliados pelo seu ROI, mas têm seu orçamento limitado por um valor definido para investimento, normalmente suficiente para a criação de algumas aplicações piloto de pequena abrangência. Esse processo normalmente traz uma visão mais realista de capacidades internas, oportunidades e disponibilidade de fornecedores, que servem como base para investimentos maiores com ganhos de maior escala.

É possível afirmar que existem segmentos industriais suficientemente maduros para a aplicação da Inteligência Artificial e do Aprendizado de Máquina? Quais são eles e quais as razões por estarem mais adiantados tecnologicamente?

RICARDO CARUSO – Todos os segmentos industriais têm desafios que podem justificar a adoção da Inteligência Artificial, principalmente com a drástica redução do custo de aquisição de componentes de software com a ampliação da oferta da computação em nuvem, tanto por fornecedores tradicionalmente do mundo de TI quanto dos industriais.

Já as aplicações de Aprendizado de Máquina, por dependerem de bases de dados confiáveis, são mais comumente encontradas em segmentos industriais com maior maturidade na coleta e armazenamento de dados de processo. Algumas áreas da indústria de processo já realizam investimentos consistentes nessas bases, em especial sistemas historiadores, há mais de duas décadas. Indústrias como a de papel e celulose, óleo e gás, e mineração e metalurgia tipicamente já possuem dados suficientes para a aplicação de algoritmos de Aprendizado de Máquina para aplicações como predição de falha e desvios de qualidade, ou ainda otimização de processos.

Vale lembrar que nem sempre a aplicação de Inteligência Artificial para a produção está diretamente ligada a sistemas de automação industrial. Segmentos bastante maduros tecnologicamente da manufatura discreta, como as montadoras de automóveis, muitas vezes utilizam dados do próprio ERP para entender melhor o mix de produtos nas linhas de produção, ou estratégia de programação e sequenciamento de ordens, trazendo grandes ganhos em eficiência e flexibilidade ao chão de fábrica.

Especialistas afirmam que as linhas entre Aprendizado de Máquina e IoT estão cada vez mais tênues, e que essas duas tecnologias trabalham muito bem juntas. Como funciona essa integração equilibrada?

RICARDO CARUSO – Os dispositivos de IoT trazem uma capacidade sem precedentes de coletar dados a um custo muito menor do que as tecnologias anteriores. Esse impacto é bastante perceptível em suas aplicações domésticas. Hoje é bastante comum monitorarmos nossos sinais vitais quando nos exercitamos, como batimento cardíaco e oxigenação, através de um relógio inteligente sem a necessidades de equipamentos anteriormente só disponíveis em centros de diagnóstico médico.

Esse efeito pode também ser observado dentro das indústrias. A medição de vibração online de máquinas rotativas, por exemplo, era somente viável para grandes máquinas de alto custo e criticidade, deixando os demais equipamentos de fora dos programas de manutenção preditiva ou dependendo de rondas de medição manual. Dispositivos de IoT cada vez mais permitem a medição mais ampla dessas variáveis a um custo viável. Como esses dispositivos têm como uma de suas principais funções gerar dados, trazem grandes oportunidades de aplicações de Aprendizado de Máquina.

A adoção em grande escala de dispositivos de IoT, e a consequente geração de dados em maior volume, pode provocar um desafio computacional normalmente chamado de Big Data. Um repositório de dados pode ser chamado de Big Data sempre que a adoção de tecnologias tradicionais de análise de dados se torna inviável devido a seu volume de dados, variedade de tipos ou ainda a velocidade em que o resultado da análise precisa ser apresentado ao usuário para viabilizar uma ação.

Nesses casos é necessário o emprego de ferramentas especializadas em Big Data que, de forma geral, se utilizam de arquiteturas de bancos de dados especializadas e algoritmos de Aprendizado de Máquina.

Considerando que os benefícios da Inteligência Artificial e do Aprendizado de Máquina estão se tornando mais evidentes, a confiança é a palavra-chave quando da decisão de usar ou não essas tecnologias. Então, por onde começar um projeto de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina em automação industrial?

RICARDO CARUSO – É muito importante, como já comentei antes, encontrar um caso de aplicação que traga impacto real ao processo industrial. Com o caso selecionado, entender qual técnica é a mais adequada e quais investimentos iniciais devem ser feitos, como por exemplo na coleta e gestão de dados.

Dessa forma é possível criar uma prova de conceito, com investimento e expectativa de impacto definidos, que tragam segurança aos gestores e clareza ao negócio de qual sua função dentro do portifólio de projetos de tecnologia. É importante também definir uma boa estratégia de definição do fornecedor da tecnologia, empresa de implantação e capacitação da equipe interna.

O maior desafio interno que tenho visto nos projetos desse tipo é a definição da equipe adequada para conduzilo com sucesso. Profissionais que conheçam gestão de dados, Inteligência Artificial e automação industrial ainda são bastante raros no mercado. Apesar de ser uma grande oportunidade de mercado para nossa área, essa falta ainda exige que sejam compostas equipes multidisciplinares que, muitas vezes, não têm experiência prévia de colaboração tornando necessário um esforço de gestão de mudança muitas vezes não previsto no projeto.

Olhando para o futuro, considerando que os dados são hoje o maior bem das indústrias, como o Aprendizado Profundo se mostra como potencial?

RICARDO CARUSO – O Aprendizado Profundo é uma técnica de Aprendizado de Máquina que é parte de um grupo de algoritmos chamados de redes neurais. Eles têm esse nome porque são inspirados no comportamento dos neurônios dos sistemas nervosos dos animais, que são individualmente relativamente simples, mas são capazes de resultados bastante sofisticados quando organizados em redes.

As redes neurais estão entre as técnicas mais antigas de Inteligência Artificial, tendo suas primeiras pesquisas já na década de 60. O Aprendizado Profundo é uma técnica bastante moderna que se aproveita da redução dos custos de computação para construir um algoritmo bastante exigente em termos de recursos, por usar um número grande de neurônios, mas que é capaz de extrair relações bastante complexas entre diferentes variáveis de uma base de dados com muito pouca interferência humana.

Com os bancos industriais cada vez maiores, com dados enriquecidos por centenas de sensores de IoT, o Aprendizado Profundo é uma ótima alternativa para a extração de informações úteis para a tomada de decisão, muitas vezes usando variáveis que dificilmente seriam consideradas por analistas especializados.

IA seria criar uma equipe de desenvolvimento interna ou a aquisição de softwares especializados na solução de problemas muito específicos. Hoje temos dezenas de ferramentas, principalmente disponibilizadas pelos fornecedores de computação em nuvem, que facilitam a criação de aplicativos por usuários com cada vez menor conhecimentos de programação. Softwares pensados para os desafios específicos dos dados da automação industrial e análises de produção, porém, ainda são minoria.

Isso abre um vasto campo para o profissional de automação, que já traz amplos conhecimentos dos sistemas industriais e dos desafios da produção. Ao se capacitar nessa área, pode atuar desde a condução de projetos dentro da própria indústria, como na construção de plataformas que apoiem a implantação e a gestão da IA permitindo sua adoção cada vez mais ampla e o desenvolvimento do nosso parque industrial.

O que você pode dizer sobre a experiência e o conhecimento humanos necessários para gerenciar aplicações de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina em automação industrial?

RICARDO CARUSO – A implantação e gestão de sistemas de Inteligência Artificial exigem conhecimentos e estruturas tecnológicas específicas, que precisam ser desenvolvidos nas empresas que desejem se aproveitar de seus benefícios. Os últimos anos têm mostrado um movimento contínuo das empresas em preparar equipes internas com esse perfil, mas ainda bastante focadas na área de TI e em dados de negócio, especialmente para análises de marketing e gestão de cadeia de suprimentos.

O mesmo movimento pode ser observado nos fornecedores de tecnologia. Há alguns anos a única forma de usar

Aquarius Apresenta

Solu Es Baseadas Em

Intelig Ncia Artificial

A Aquarius Software reúne em seu portfólio diversos sistemas industriais baseados em Inteligência Artificial (IA), uma das principais tecnologias habilitadoras das iniciativas de Indústria 4.0.

Essas tecnologias permitem realizar análises de dados industriais, buscando a melhoria do desempenho de ativos e da produção através da criação de um Gêmeo Digital (Digital Twin) do processo, fundamentado em Aprendizado de Máquina (Machine Learning). “Baseadas em dados históricos de praticamente qualquer fonte (tipicamente de historiadores de processo como o Proficy Historian e o OSISoft PI), nossas tecnologias permitem construir um modelo digital do processo para que seja possível comparar seu desempenho virtual com os dados reais coletados diretamente dos equipamentos de campo através de uma rede de IoT (Internet of Things) ou da automação tradicional (SCADA, PLC, SDCD etc.)”, explica Carlos Paiola, Diretor Comercial da Aquarius Software.

Um exemplo de tecnologia é o Seeq, um sistema de análise avançada para dados de processos industriais baseado em IA, permitindo publicar insights essenciais para os funcionários de toda a organização, necessários para fornecer melhorias contínuas nas métricas de qualidade, rendimento e disponibilidade de ativos. Ao alavancar inovações recentes em tecnologias para lidar com problemas de big data, o Seeq torna qualquer tipo de análise mais rápida e eficaz. “Como resultado, obtemos tempos mais curtos entre investigação, tomada de decisão e impacto, além de análises preditivas para resolver problemas antes que eles ocorram, permitindo muitas vezes a manutenção preditiva do processo e suas máquinas, evitando assim paradas desnecessárias e, em geral, muito onerosas para a empresa”, detalha o executivo.

Outro exemplo é o Proficy CSense, que usa algoritmos de IA para permitir que os engenheiros de processo combinem dados de diferentes fontes industriais, obtendo informações importantes sobre a correlação das variáveis de processo, desenhando o melhor ajuste de controle e identificando problemas rapidamente com suas causas raiz e permitindo a projeção de desempenho futuro com sua devida correção.

Ele possui ferramentas para análise, monitoramento, simulação e otimização dos processos.

“Quando falamos em aplicações de IA, o mais importante é saber que não há uma solução ou ferramenta polivalente, que solucionará todos os problemas existentes na indústria. Para cada tipo de demanda, há sempre uma solução mais apropriada. É importantíssimo saber escolher o melhor algoritmo e/ou ferramenta a ser aplicado para cada necessidade”, finaliza Paiola.

www.aquarius.com.br

AGILIZANDO PROCESSOS COM AUTOMAÇÃO INTELIGENTE:

COMO IMPULSIONAR SEUS

NEGÓCIOS COM SISTEMAS DE VISÃO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E ROBÓTICA AVANÇADA

Acombinação de sistemas de visão especializados, robótica avançada, inspeção de máquinas e Inteligência Artificial está impulsionando a transformação da indústria através da automação inteligente. Com a conectividade mais rápida e a Internet Industrial das Coisas (IIoT), empresas de portes diferentes podem viabilizar uma automação aberta e fácil de usar, com a implementação de robôs inteligentes, flexíveis o suficiente para se adaptarem dinamicamente a mudanças no ambiente de produção. À medida em que os robôs evoluem para enviar e receber informações em etapas variadas do processo de fabricação, sistemas com processos integrados vão garantir otimização, qualidade, ajudar a reduzir custos e facilitar a reconfigurabilidade.

A automação inteligente pode não só reduzir a complexidade, mas também otimizar o desempenho da manufatura, permitindo que os robôs entendam o ambiente ao redor e respondam de acordo. Da mesma maneira, a Inteligência Artificial e Análise de Dados permitem com que processos dinâmicos se adaptem às mudanças no ambiente de produção. Mais conhecida como Automação Cognitiva, a análise de informações não estruturadas do chão de fábrica pode ser utilizada para automatizar a tomada de decisão e otimizar processos intuitivamente. A automação cognitiva permite que robôs industriais possam lidar facilmente com a variabilidade, personalização e processos industriais dinâmicos, o que leva a um melhor desempenho geral.

As vantagens dessas metodologias são inúmeras, incluindo flexibilidade, configuração mais rápida, reconfiguração, menor espaço ocupado em planta e sustentabilidade. Soluções com base em Inteligência Artificial facilitam a adoção de uma rede de robôs pré-configurados, ajudando a reduzir os tempos de comissionamento e disponibilidade de produção. Mais importante ainda, as empresas podem usufruir de um sistema de gestão adaptativa e processos mais dinâmicos. Além disso, a rede de robôs procura por imperfeições no processo e se adapta a elas de forma autônoma. Como resultado, o tempo de inatividade da fábrica é reduzido, a eficiência é aumentada e, por consequência, menos energia é consumida. Tudo isso potencializa a capacidade da Comau em gerar soluções inovadoras e altamente flexíveis para atender a demandas de produção específicas em diversas realidades industriais.

A automação tradicional continua sendo a solução perfeita para realizar atividades repetitivas, perigosas, insalubres, ou vulneráveis ao erro humano. No entanto, as fábricas do futuro precisam da habilidade adicional de responder a demandas de produção dinâmica, produção em lotes e ambientes de produção variáveis. Para enfrentar estes desafios a Comau está capacitando seus robôs para trabalhar em rede, reunir e transmitir dados e informações coletadas nos processos automatizados Tendo identificado um conjunto específico de habilitadores que irão transformar a robótica tradicional em robótica avançada, agora os robôs são capazes de visualizar os processos, entender o que está acontecendo, identificar as possibilidades existentes, planejar e executar atividades com base nestas informações variadas. Para atender a necessidades específicas de indústrias em desenvolvimento , a Comau tem aprimorado seus sistemas de visão, sensorização e redes neurais, através de um conjunto proprietário de algoritmos complexos, condensados em códigos simples e que, antes, eram inacessíveis e incorporados nos próprios robôs. Isso permite que empresas automatizem processos complexos e não lineares de uma forma mais amigável e aberta ao operador.

Soluções em robótica inteligente estão sendo utilizadas ultimamente nos principais processos em mobilidade elétrica, células e módulos de bateria, manuseio, logística e distribuição de materiais – setores que tiveram pouca ou nenhuma automação embarcada no passado recente. A automação de centros de distribuição é um bom exemplo disso. A Comau estima que o mercado pode representar 64 bilhões de dólares em 2027, com um crescimento de 10% ao ano. Ainda assim, cerca de 80% dos armazéns e centros de distribuição hoje possuem automação limitada ou nenhuma. Por este motivo, a empresa está ajudando cada vez mais na automatização de operações de separação, recebimento e coleta através de uma combinação de robótica avançada, sistemas de visão e softwares dedicados à coleta e despaletização

A Comau também espera que o mercado global de sistemas de visão cresça a uma taxa anual composta de 7,6%, em um período de 5 anos (2021-2027), alcançando um valor de mercado de cerca de 38 bilhões de dólares até 2027. Grande parte das inovações mais recentes da Comau tem base no portfólio de soluções patenteadas: MI.RA (Machine Inspection and Recognition Archetypes – Arquétipos de Inspeção e Reconhecimento de Máquinas). Através dos recursos de Machine Learning, reconhecimento de imagem, serviços cognitivos e outros recursos, MI.RA é uma coleção de ferramentas digitais, desenvolvidas especificamente para as fábricas inteligentes (Smart Factories) e projetadas para tornar a manufatura dinâmica acessível para empresas de todos os portes. Essas ferramentas formam a base de uma solução modular, escalável e customizável capaz de ajudar a reduzir custos operacionais e aumentar potencial e performance produtiva.

Olhando mais de perto para exemplos específicos, automação inteligente e machine learning podem ser aplicados para automatizar o manuseio de materiais e aplicações complexas, como a retirada automatizada de peças (bin-picking) e separação/coleta de fracionados (piece picking). O primeiro deles coleta objetos homogêneos colocados aleatoriamente em uma esteira ou caixa, enquanto a coleta de fracionados requer que o robô identifique e colete objetos aleatórios. É um mercado que deve atingir 1,2 bilhão de dólares até 2025, com uma taxa composta de crescimento anual de 76% (2019-2025). Ambos os tipos de coleta são possíveis por meio da combinação de Inteligência Artificial, tecnologias de visão 3D, sensores duplos e uma interface de programação intuitiva. Essa inovação oferece precisão, eficiência nas tarefas e pode também realizar as tarefas em um cenário de coleta aleatória de caixas a uma taxa de até 40 peças por minuto, para caixas únicas ou múltiplas contendo peças, independentemente da disposição. O MI.RA/Picker, que é adaptável a qualquer marca de robô comercial ou garra personalizada, identifica e coleta automaticamente os objetos, ainda que posicionados aleatoriamente, garantindo o gerenciamento ideal do manuseio dos itens. Com isso, é possível reduzir os tempos do processo, simplificando e agilizando o fluxo logístico.

Um cenário semelhante é visto em atividades de embalagem e despaletização. Assim como a logística de centros de distribuição, estas aplicações são tradicionalmente realizadas de forma manual devido às diferenças de tipo e formato de peças e produtos. Ao detectar e distinguir automaticamente SKUs diferentes ou até mesmo mistas, a robótica industrial avançada é capaz de lidar com operações complexas de despaletização em larga escala. A tecnologia MI.RA/ Depalletizer, da Comau, utiliza um sistema de guia de robôs 3D e algoritmos de machine learning para movimentar até mesmo os volumes mais frágeis, garantindo alta precisão e produtividade, mesmo com a variação das SKUs e a posição original das caixas. A solução também garante flexibilidade nos tipos de embalagens, paletes, tecnologias robóticas e garras utilizados no processo, permitindo que empresas de todos os portes automatizem as principais operações ou até mesmo o processo completo de despaletização.

O uso de habilitadores de metalinguagem é outro fator fundamental para tornar a robótica mais acessível para as indústrias, independentemente do porte ou setor. Ao traduzir a sintaxe da linguagem humana em sintaxe de robô, os operadores podem programar facilmente os robôs usando comando simples, como: “olhar” para uma imagem, “posicionar” e “executar” uma ação correspondente para atender a uma etapa ou demanda especificamente. A metalinguagem é ideal para situações nas quais um processo produtivo precisar ser ajustado para atender múltiplas variações de produto e mudanças no ambiente de produção, ou até mesmo ser redefinido de uma forma mais ampla. No caso da remanufatura de baterias, por exemplo, a plataforma MI.RA/Dexter da Comau planeja a trajetória dos robôs integrando sistemas de visão, automatizando com segurança o processo de desmontagem e o reaproveitamento de baterias de veículos elétricos.

O teste de desempenho e integridade também é um aspecto importante na fabricação de baterias. A solução da MI.RA/Thermography está sendo usado como uma ferramenta confiável para analisar a resistência mecânica e elétrica de juntas soldadas, de maneira rápida e eficiente. O teste de termografia é utilizado atualmente por uma das montadoras mais exclusivas da Itália para produzir uma bateria elétrica de alto desempenho. O sistema de teste não destrutivo realiza a inspeção não invasiva no nível da solda para detectar defeitos na superfície e executar, automaticamente, a verificação e controle de qualidade. E como o MI.RA/Thermography funciona dentro de um processo de fabricação já existente, o sistema ajuda a otimizar o fluxo de trabalho e a proteger os tempos de ciclo.

Em um ambiente de produção flexível e não estruturado, a robótica inteligente está ampliando a capacidade das empresas em atender demandas de produção atuais e futuras, permitindo otimizar processos, garantir qualidade e garantir reduções de custos e reconfigurabilidade. Essa mudança tecnológica revolucionária capacita a robótica industrial para lidar com a personalização, a variabilidade e os processos dinâmicos, o que se traduz em sistemas de produção mais eficientes, fábricas mais inteligentes e melhor desempenho geral.

Leandro Escobar, Gerente de Desenvolvimento de Negócios da Comau https://www.comau.com/pt-br/

A Mitsubishi Electric oferece uma ampla linha de produtos e soluções para aplicações IoT de energia renovável, automação predial, agricultura e processos industriais já adotadas no Brasil, facilitando a integração dos sistemas de tecnologia da informação, o que melhora a eficiência, reduz custos e aumenta a produtividade através de coleta, visualização, análise e otimização das indústrias, processos, gerenciamento de utilidades e edifícios.

Nossa solução de MES-Interface permite a conectividade de dados do CLP diretamente com os bancos de dados mais utilizados no mercado.

Somos uma empresa centenária, referência no que há de mais moderno em automação industrial, pois aplicamos nossa tecnologia de ponta em nossas instalações no Japão, onde produzimos: CLPs, IHMs, inversores de frequência, servo acionamentos, robôs industriais, CNCs, produtos de baixa tensão, monitoramento de energia, sistema supervisório, entre outros equipamentos utilizados por diversos clientes ao redor do mundo.

Visando agregar produtividade e qualidade à indústria, temos uma extensa rede de distribuidores e integradores de automação industrial espalhada pelo país.

Conheça a Mitsubishi Electric nos seguintes canais:

Plataformas Da Elipse Software Otimizam A Tomada De Decis Es Do Grupo Ccr Na Bahia

Grupo CCR, uma das maiores companhias de concessões em infraestrutura da América www.elipse.com

Latina, utiliza os softwares Elipse E3, Elipse Power e Elipse Plant Manager na automação do Sistema Metroviário de Salvador e Lauro de Freitas.

Empresa do Grupo CCR (CCR Metrô Bahia), uma das maiores companhias de concessões em infraestrutura da América Latina, conseguiu a concessão de um dos principais sistemas metroviários do Brasil em 2013. O sistema abrange as estações metroviárias e terminais de ônibus de Salvador e Lauro de Freitas, município da região metropolitana da capital baiana.

Em busca de automatizar os mais diversos equipamentos e subsistemas que compõem esse sistema, a CCR elegeu a Automind como parceira para realizar a integração entre os seus sistemas e as soluções da Elipse Software (Elipse E3, Elipse Power e Elipse Plant Manager) como ferramentas de monitoramento e controle.

O sistema de automação implantado apresenta um moderno Centro de Controle Operacional (CCO), instalado em Salvador, pelo qual é possível gerenciar todos os subsistemas remotamente. Além disso, conta ainda com Salas de Supervisão Operacional (SSO) em todas as estações metroviárias e terminais de ônibus, nos quais também foi instalado o Sistema de Controle do Metrô Bahia.

Ao iniciar o sistema SCADA nas SSOs, a tela de diagnóstico é apresentada na qual é possível verificar as falhas de comunicação com os servidores, clientes e switches. Também permite acessar todas as outras telas e funcionalidades do sistema. Importante salientar que, em relação às plataformas SCADA utilizadas nessa aplicação, algumas SSOs contam com o Elipse E3 e outras com o Elipse Power.

Através dessas duas plataformas da Elipse, a CCR consegue controlar e monitorar bombas, escadas rolantes, arcondicionado, iluminação, portas de emergência, elevadores, temperaturas das salas, energia e tráfego. Os sistemas de detecção e alarme de incêndio, monitoramento eletrônico, comunicações móveis, multimídia, ventilação, entre outros sistemas e equipamentos também podem ser monitorados e controlados pelo Elipse E3 e o Elipse Power.

Já o Elipse Plant Manager (EPM) é utilizado pela equipe de manutenção para aquisição e processamento de dados dos subsistemas críticos. As informações geradas pelo EPM permitem identificar precocemente possíveis falhas e manter uma rotina de melhorias na operação e manutenção dos subsistemas monitorados.

Abb Contratada Pela Stora Enso Para Otimizar

Efici Ncia Da Produ O Com

Mes Em Duas F Bricas De Papel O Na Su Cia

Stora Enso se atualiza para o Manufacturing Execution System (MES) da ABB para maior eficiência e produtividade da fábrica.

AStora Enso, líder global fornecedora de soluções renováveis, contratou a ABB para atualizar duas de suas fábricas na Suécia para o ABB Ability™ Manufacturing Execution System (MES) para celulose e papel, para gerenciar e simplificar a produção ponta a ponta e melhorar a eficiência geral da fábrica.

A migração para o MES da ABB oferecerá novas funcionalidades e recursos personalizados que atendem aos requisitos específicos locais da Stora Enso. Mais importante ainda, o sistema fará interface com o ERP, DCS, QCS, WIS, dispositivos de laboratório da fábrica e muito mais para uma verdadeira integração e maior visibilidade dos sistemas e processos em toda a cadeia de fabricação. Isso dará aos operadores, supervisores, engenheiros de produção e gerentes de fábrica os insights para agir e otimizar, melhorando a produtividade e a qualidade do produto final, reduzindo o desperdício.

O contrato inclui a implantação em duas unidades da Stora Enso. A Skoghall Mill é uma moderna fabricante de papel cartão premium renovável e reciclável. Cerca de uma em cada seis embalagens cartonadas para líquidos no mundo vem da Skoghall Mill. A Skoghall Mill também produz celulose kraft branqueada e não branqueada usando uma única linha de fibra com cozimento contínuo e ChemiThermoMechanical Pulp (CTMP). A unidade de revestimento de barreira de Forshaga, situada 30 quilômetros ao norte de Skoghall, fabrica e desenvolve uma ampla variedade de soluções de barreira e laminados necessários em certas embalagens para manter os alimentos frescos e prolongar a vida útil.

“A atualização da Stora Enso para o MES da ABB foi cuidadosamente planejada para atender as suas necessidades e, por fim, melhorar a eficiência da produção e o gerenciamento da qualidade em suas fábricas”, afirmou Jyrki Juvonen, Gerente de Desenvolvimento de Negócios, ABB Ability™ MES, da ABB. “O MES da ABB fornece os elementos-chave que darão à Stora Enso uma vantagem competitiva, permitindo maior eficiência e produtividade na fábrica, bem como maior flexibilidade em todos os processos de produção.” www.abb.com

A entrega inclui módulos de Planejamento de Produção, Gerenciamento de Produção, Gerenciamento de Dados de Qualidade, Eficácia Geral do Equipamento (OEE), Diário e Relatório Operacional da ABB com interfaces para a ABB e sistemas de terceiros. Todos serão suportados por um contrato de serviços global, entrando em operação após o start-up em 2023. A integração simplificará o gerenciamento e fornecerá coordenação e sincronização perfeita de todas as partes envolvidas nas operações da fábrica, ao mesmo tempo em que mitiga os riscos de segurança cibernética.

POR QUE NEGÓCIOS QUE ADQUIRIREM COBOTS EM 2023 VÃO SE TORNAR MAIS COMPETITIVOS?

Bruno Zabeu, Gerente de Desenvolvimento de Negócios da Universal Robots na América do Sul.

Que vivemos na era mais tecnológica de todos os tempos, não é nenhuma novidade. São incontáveis as soluções que têm sido aplicadas nos mais diversos segmentos em todo o mundo. Nesse sentido, o setor industrial não poderia ficar de fora e tem apresentado cada vez mais evoluções.

De acordo com a Confederação Nacional da Indústria (CNI), o PIB (Produto Interno Bruto) deve ser de 1,6% em 2023. Já a indústria tem previsão de crescimento de 0,8% do PIB e, mais especificamente, na indústria de transformação, o previsto é de 0,3%, dependendo da vertical industrial.

Quando aplicamos um recorte para aplicação dos cobots em nosso país, conseguimos indicar alguns “porquês” de se investir em tais soluções, para sair na frente em um mercado cada vez mais acirrado e competitivo.

Ficando para trás: a maior parte das grandes indústrias já faz uso de algum modelo de cobot nas linhas de produção. Portanto, é até mesmo contraproducente que uma empresa tente competir ou acompanhar uma delas, sem fazer tais investimentos. Isso acontece porque quem aposta nos cobots ganha eficiência, segurança e velocidade que são inviáveis para quem não se abre às novas tecnologias.

Exigência de cada vez mais velocidade: usando o gancho final do item anterior, a velocidade é item imperativo para a indústria que quer se destacar. Assim, o cobot é uma tecnologia que pode ser de forma prática e veloz, reprogramada e reajustada. Se uma empresa quiser lançar um novo produto ou modificar uma linha de produção existente, consegue facilmente colocar uma diferente operação para rodar.

Flexibilidade e customização: as linhas de produção estão cada vez mais intensas e exigentes. Pontos como flexibilidade e capacidade de uma total customização são itens que impactam a produtividade e competitividade das empresas. Por meio dos cobots é possível entregar produtos detalhados em grande escala e sem erros.

Parceria humanos e máquinas: por fim, é preciso destacar que os cobots fazem jus aos seus nomes, chagando às indústrias para trabalharem em colaboração com as pessoas. Por meio deles, os colaboradores deixam de atuar em situações repetitivas ou de risco e passam a entregar uma performance mais estratégica.

É importante ressaltar que existem níveis diferentes de interação entre robôs e humanos, ou seja, ambos podem trabalhar separados fisicamente, sem separação estando cada um no seu espaço, no mesmo local com movimentos intercalados, de forma simultânea na mesma peça ou de uma maneira em que o robô se movimenta mediante ações do operador. Assim, indústrias ganham em flexibilidade, podendo ter as atividades beneficiadas de diversas formas.

Posso concluir, portanto, que os cobots impactam diretamente o nível de competitividade das indústrias, permitindo que humanos e máquinas atuem de forma conjunta e mais assertiva. Empresas de todo o mundo estão adquirindo mais robôs colaborativos e por isso, aquelas que quiserem sobreviver e crescer, deverão seguir o mesmo caminho.

https://www.universal-robots.com/br/

Empresa Paranaense Busca Solu O Rob Tica Desenvolvida Pela Dalca Brasil Para Aumentar Produtividade

Processo de automação industrial permitiu ganho de 30% na produção da Caemmun Movelaria, especialista no desenvolvimento de soluções em mobiliários.

Odesafio de desenvolver células robóticas para diferentes segmentos industriais é encarado pela Dalca Brasil como determinante para a constante evolução de soluções que sejam capazes de absorver as demandas do mercado atual. Essa expertise posiciona a empresa de Bento Gonçalves-RS também em ascensão no setor moveleiro. A partir do uso da automação industrial, a Dalca apresentou ao segmento um robô que permite aumento de produtividade.

Para a paranaense Caemmun Movelaria, referência no desenvolvimento de soluções em mobiliários, o processo de automação industrial aplicado no parque fabril localizado em Arapongas (PR) garantiu um acréscimo de 30% na produtividade da empresa. O trabalho que antes era executado por dois funcionários por turno, hoje é realizado pela célula robótica.

A parceria surgiu a partir da identificação de um passivo ergonômico e da falta de mão de obra na linha de embalagem – tendo sua aplicação efetivada no início de 2021. “O problema de ergonomia se dava pelo fato da necessidade de manejo de caixas de móveis com até 60 quilos e a escassez de pessoal para fazer a paletização – visto que a legislação atual exige pelo menos quatro pessoas para realizar esse processo. Por isso, a partir dessa solução robótica, foi possível realocar mão de obra de zonas de risco e solucionar o gargalo identificado”, explica um dos sócios da Dalca, Matheus Ziglioli. https://www.dalcabrasil.com.br/

A solução desenvolvida foi do tipo FlexPall, que realiza o empilhamento de caixas. De forma prática e estratégica, o robô fica localizado no final da linha de embalagem, retirando as caixas de produtos embalados da esteira e paletizando – deixando, assim, o material pronto para ser encaminhado ao estoque. “A automação aplicada na empresa, além de ajudar no aumento da produtividade, reduziu o custo produtivo”, afirma o Executivo Industrial da Caemmun, Ivam Matheus.

Pelos bons resultados alcançados, a parceria, que teve início na aplicação dessa solução, deve ser ampliada futuramente. “A Caemmun sempre procura inovações em produtos e processos. Em contato com a Dalca, identificamos a possibilidade de evolução no processo de embalagem, aumentando a velocidade e produtividade. Foi um processo em parceria para que o projeto se concretizasse e com certeza não iremos parar nesse setor, pois temos várias outras demandas que podemos melhorar com a automação”, acrescenta o executivo da empresa paranaense.

Intelig Ncia Artificial Leva Setor Industrial A Um Novo Patamar

Acreditamos que em um futuro próximo, teremos fábricas totalmente inteligentes que integrarão os mundos físico e virtual, onde a cadeia de suprimentos e os processos industriais serão otimizados automaticamente, tornando-se autoconfiguráveis pelo uso de Inteligência Artificial, realizando tarefas com base em fluxos de trabalho complexos.

Segundo estudo da FutureBridge Analysis, a base instalada de máquinas com capacidade de Inteligência Artificial no setor de manufatura industrial deve chegar a 16 milhões de unidades até 2024. Essa base será o alicerce da produção inteligente, princípio caracterizado pela automação industrial através de máquinas e componentes inteligentes, como elementos básicos dos sistemas de aquisição e controle de dados. Estes permitem transformar valores quantitativos ou qualitativos, como grandezas físicas (temperatura, posição, pressão etc.) em dados que serão transformados em informação, fornecendo insights inteligentes.

Em uma linha de produção com IA, sensores permitem que os robôs interajam e se adaptem por meio de aprendizado de máquina (Machine Learning) a diferentes necessidades, de forma a melhorar seu desempenho, atendendo a requisitos de mercado ou modificações baseadas nas demandas do cliente.

Momento de transformação

Relatório da consultoria Deloitte – “State of IA on the Enterprise” – aponta que 74% das empresas ainda estão no estágio de experimentação de soluções de IA com foco na modernização, com programas piloto isolados e provas de conceito, mas sem uma visão clara de como todas as peças se encaixam. Por outro lado, apenas 26% das empresas estão focadas em implementar projetos de alto impacto em escala, que é um dos principais pontos onde a IA pode criar valor real.

Mas mesmo testes isolados têm apresentado resultados impressionantes, como o desenvolvimento de uma solução de correção de erros para máquinas de corte CNC.

A Inteligência Artificial estima os erros induzidos pelas forças de usinagem durante as constantes mudanças, ou a diferença entre a posição atual da máquina de corte e o valor e comando, permitindo uma automática correção mesmo durante a usinagem dinâmica.

Além disso, os níveis de confiabilidade das inferências de erro da IA são indexadas para garantir que a correção de erros seja realizada apenas se o nível de confiança for considerado adequadamente alto. Os testes confirmaram que a precisão da usinagem é otimizada em 51% em comparação com o uso de correção de erros não suportada por IA.

Parcerias reduzem tempo de adoção

Acreditamos que no Brasil a adoção da Inteligência Artificial será um processo mais demorado, por conta do alto investimento e das barreiras iniciais que algumas empresas ainda imaginam existir. Mas diversas tecnologias e soluções já estão sendo adotadas e entregando ótimos resultados na melhoria de processos, eficiência energética e na assertividade da tomada de decisões por meio de análises mais proativas, preditivas e capazes de ver padrões em fontes cada vez mais complexas em diversas indústrias, muitas vezes com a parceria de startups e do meio acadêmico.

Temos um longo caminho pela frente, mas, ao final, o poder da Inteligência Artificial e a entrega de capacidade preditiva que, inclusive, será amplamente aproveitada em estratégias de manutenção, certamente serão grandes impulsionadores da produtividade e eficiência em todos os setores industriais. https://br.mitsubishielectric.com/pt/

Efici Ncia Operacional Na Ind Stria Impulsionada Por Projetos De Otimiza O De Recursos E Foco Em Sustentabilidade

Mostrando que a Indústria 4.0 está revolucionando as linhas de produção, as tecnologias empregadas nos processos operacionais ganham cada vez mais força. Estima-se que até 2025 as técnicas industriais 4.0 poderão reduzir custos de manutenção de equipamentos entre 10% e 40%, o consumo de energia entre 20% e 40 %, e aumentar a eficiência do trabalho entre 10% e 25%, segundo dados da consultoria McKinsey.

Atualmente, um dos grandes fatores que contribuem para a diferenciação das empresas no mundo dos negócios é a gestão do conhecimento e a capacitação de seus trabalhadores para esta nova fase dos processos produtivos, com volume crescente de dados em nuvem, rastreabilidade, realidade aumentada, IoT, big data, entre outras tecnologias. A tendência é que essas e outras soluções cresçam e sejam continuamente expandidas, já que geram impactos positivos nos processos e operações, assim como no modelo de trabalho industrial. O foco principal do setor, no fim, está em garantir eficiência operacional. Os dados evidenciam que esta revolução vai muito além da simples aplicação de novas tecnologias.

Como em grandes transformações industriais ocorridas no decorrer da história, o foco em eficiência operacional, algo muito presente nos últimos anos, tem provocado impactos e modificado os modelos de produção. Contudo, diante de uma nova realidade produtiva, onde as atividades de uma indústria estão conectadas cada vez mais – da produção aos custos e à segurança dos colaboradores –, são necessárias sérias adaptações e uma rápida capacitação por parte do trabalhador para se manter atualizado. Apesar disso, ainda são poucas as empresas que encaram a indústria 4.0 como aliada no desenvolvimento e sustentabilidade dos negócios.

O setor sucroenergético, no qual atuo, é um dos grandes segmentos com potencial para aumentar o valor agregado de suas operações, considerando a versatilidade da canade-açúcar e os produtos resultantes dessa matéria-prima (açúcar, etanol, biomassa para energia limpa, entre outros). As boas práticas de manejo, planejamento, qualidade e operação nas lavouras resultaram num melhor TCH (Toneladas de Cana por Hectare). No entanto, é preciso aliar essas ações com a padronização de processos e implementação de novas soluções na indústria, tão fundamentais para a resiliência do setor.

Atualmente, tecnologias alinhadas com o conceito 4.0 podem ajudar a reduzir desvios e falhas, garantindo maior produtividade para empresas do segmento. Desperdícios reduzem a produtividade e geram consequências diretas nos resultados das empresas. Com isso em mente, é preciso definir estratégias para mitigar esses impactos e investir no máximo aproveitamento dos recursos. Uma das dicas mais importantes relacionadas à eficiência operacional é a substituição de tarefas pouco produtivas e processos custosos.

Esse é o caso do uso dos gêmeos digitais, em que é possível testar diferentes situações em um protótipo on-line idêntico ao físico. Com ele, temos maior previsibilidade das variações e, portanto, conseguimos minimizá-las. Dessa forma, a tecnologia otimiza os custos, ao passo em que diminui o tempo de máquinas paradas, gastos de manutenção e aumenta a disponibilidade de uso dos produtos.

Ainda voltada ao segmento, existem soluções como o Controle Avançado, que reduz a instabilidade do processo. Essa tecnologia que permite a operação da planta próxima dos seus limites, melhorando o rendimento, produtividade e lucratividade, a inovação resulta em uma qualidade do produto mais uniforme e maior redução no consumo de energia.

Há inúmeros sistemas e ferramentas dedicadas à padronização e otimização industrial, com soluções que incluem rever o layout para maximizar o aproveitamento de máquinas ou planejar a produção a fim de reduzir perdas de matérias-primas. A implementação de soluções que gerem maior confiabilidade, integridade e disponibilidade das operações em tempo real devem estar presentes na indústria e já são essenciais para a manutenção do segmento, responsável por 22,2% de todo o PIB nacional.

Complementar a isso, capacitar os operadores é um dos serviços essenciais para a eficiência operacional, considerando que funcionários precisam conhecer as novas tecnologias do mercado para aplicá-las e utilizá-las da maneira correta. Invariavelmente, recursos como tempo e colaboradores são melhor utilizados a partir das otimizações de processos ou inserção de novas soluções.

Países em desenvolvimento, como o Brasil, precisam olhar para ações focadas em eficiência operacional na indústria como um meio de aceleração do crescimento econômico. Para isso ocorrer, serão necessários investimentos em pesquisas e desenvolvimento de novas tecnologias, e a criação de políticas educacionais voltadas à formação de mão de obra qualificada. O setor industrial brasileiro precisa enxergar a padronização e digitalização como meios de manter-se competitivo no mercado global, pois é evidente que a preparação e otimização dos processos ajuda no desenvolvimento das indústrias e, por consequência, do país.

Leandro Kaster, gerente corporativo de Processos e Eficiência Industrial da Raízen https://www.raizen.com.br/

HMS INDUSTRIAL NETWORKS: SEMPRE EM MOVIMENTO

Desafios de comunicação e segurança enfrentados pelos fabricantes de robôs móveis.

Os robôs móveis estão em todo o lado, desde armazéns a hospitais, e até nas ruas. É fácil perceber a sua popularidade; são mais baratos, mais seguros, mais fáceis de encontrar e mais produtivos do que os humanos. São fáceis de dimensionar e de combinar com outras máquinas. Uma vez que os robôs móveis recolhem imensos dados em tempo real, as empresas podem usá-los para iniciar a sua jornada na IdCI.

No entanto, para trabalharem de modo eficiente, os robôs móveis precisam de uma comunicação segura e fiável. Este artigo descreve os principais desafios de comunicação e segurança enfrentados pelos fabricantes de robôs móveis e apresenta uma forma simples de superar estes desafios para manter os robôs móveis em movimento.

O que são robôs móveis?

Antes de começarmos, cumpre definir o que queremos dizer com robôs móveis.

Os robôs móveis transportam materiais de um local para outro e estão disponíveis em dois tipos – veículos guiados automatizados (AGV) e robôs móveis autónomos (AMR).

Os AGV usam infraestruturas-guia (fios, refletores ou fitas magnéticas) para seguir percursos predeterminados. Se um objeto estiver a obstruir o percurso de um AGV, este para e aguarda até que o objeto seja removido.

Os AMR são mais dinâmicos. Este tipo de robôs navega através de mapas e usa dados de câmaras, sensores integrados ou scanners a laser para analisar o ambiente envolvente e escolher o percurso mais eficiente. Se um objeto estiver a obstruir o percurso previsto de um AMR, este seleciona outro percurso. Como os AMR não dependem de infraestruturas-guia, a sua instalação é mais rápida e é possível adaptá-los às necessidades logísticas.

Quais são os desafios de comunicação e segurança enfrentados pelos fabricantes de robôs móveis?

1. Estabelecer uma ligação sem fios

O primeiro desafio para os fabricantes de robôs móveis é selecionar a tecnologia sem fios mais adequada. O conselho habitual é estabelecer os requisitos, avaliar os padrões e selecionar a melhor opção. Infelizmente, isto nem sempre é possível para os fabricantes de robôs móveis pois, frequentemente, não sabem onde será instalada a máquina nem os detalhes exatos da aplicação prevista.

Por vezes, uma ligação Bluetooth poderá ser ideal, uma vez que oferece uma ligação estável não-congestionada, ao passo que outras aplicações exigirão uma ligação de dados móveis segura de alta velocidade. O que seria útil para os fabricantes de robôs móveis seria disporem de uma tecnologia de ligação em rede fácil de adaptar de modo a satisfazer requisitos específicos.

O segundo desafio é garantir que a instalação funciona conforme planeado. Antes de instalar uma solução sem fios, deve ser realizado um estudo preditivo do local com base na planta das instalações para garantir que os robôs móveis têm cobertura de sinal suficiente em toda a área. O estudo do local deve identificar a localização ideal para os pontos de acesso, o tipo de antena correto, o ângulo ideal da antena e formas de mitigar interferências. Após a instalação, devem ser usadas ferramentas de análise de redes sem fios para verificar o design e ajustar pontos de acesso ou a antena conforme necessário.

2. Ligar robôs móveis a redes industriais Apesar de usarem frequentemente diferentes protocolos industriais, os robôs móveis têm que comunicar com controladores no local em questão. Por exemplo, um AGV pode usar o protocolo CANopen e o controlador usar o PROFINET. Adicionalmente, os fabricantes de robôs móveis poderão querer usar o mesmo modelo de AGV noutro local onde o controlador use outra rede industrial, como EtherCAT.

Os fabricantes de robôs móveis também têm que garantir que os seus robôs móveis têm capacidade suficiente para processar o volume de dados necessário. O volume de dados necessário irá variar dependendo das dimensões e do tipo de instalação. As instalações de grandes dimensões podem usar mais dados pois os algoritmos de roteamento têm que abranger uma área maior, mais veículos e mais potenciais percursos. Os sistemas de navegação que usam tecnologia de navegação baseada em visão processam imagens, logo, exigem mais potência de processamento do que instalações que usem outros tipos de sistemas de navegação, como refletores. Consequentemente, os fabricantes de robôs móveis têm que encontrar soluções para os seguintes desafios:

1. Precisam de uma tecnologia de ligação em rede que suporte todas as principais redes fieldbus e Ethernet industriais.

2. A tecnologia de ligação em rede tem que ser fácil de alterar para permitir que os robôs móveis comuniquem na mesma rede industrial que os controladores sem que seja necessário alterar o design do hardware.

3. Têm que garantir que a tecnologia de ligação em rede tem capacidade e funcionalidade suficientes para processar os dados necessários.

3. Criar um sistema seguro Criar um sistema onde os robôs móveis possam transportar material de forma segura é uma tarefa essencial, mas também desafiadora. Os fabricantes de robôs móveis têm que criar um sistema que considere todos os diversos tipos de robôs móveis, estruturas e pessoas presentes no ambiente. Têm que garantir que os robôs móveis reagem a ações externas, como a abertura de uma porta de segurança ou a ativação de um botão de paragem de emergência, e que a solução de ligação em rede consegue processar diferentes protocolos de segurança e interfaces. Têm que considerar que os AMR se movem livremente e gerir o risco de colisões em conformidade. A tecnologia usada em sensores está em constante evolução e os fabricantes de robôs móveis têm que acompanhar os desenvolvimentos para garantir que os seus produtos se mantêm tão eficientes quanto possível.

Normas de segurança

As normas de segurança fornecem diretrizes sobre a implementação de componentes relacionados com a segurança, a preparação do ambiente e a manutenção das máquinas ou equipamentos.

Embora o cumprimento das diferentes normas de segurança (ISO, DIN, IEC, ANSI, etc.) seja maioritariamente voluntário, os fabricantes de máquinas na União Europeia estão legalmente obrigados a respeitar as normas de segurança estabelecidas nas diretivas relativas a máquinas. A Diretiva 2006/42/CE relativa às máquinas é sempre aplicável aos fabricantes de robôs móveis e, em algumas aplicações, a Diretiva 2014/30/UE também pode ser relevante, uma vez que regulamenta a compatibilidade eletromagnética dos equipamentos. A Diretiva 2006/42/CE relativa às máquinas descreve os requisitos para o design e a construção de máquinas seguras introduzidas no mercado europeu. Os fabricantes apenas podem afixar a marcação CE e entregar as máquinas aos clientes se conseguirem comprovar na declaração de conformidade o cumprimento dos requisitos estabelecidos na diretiva.

Embora o cumprimento das outras normas de segurança não seja obrigatório, os fabricantes devem respeitá-las na mesma, uma vez que ajudam a cumprir os requisitos da Diretiva 2006/42/CE relativa às máquinas. Por exemplo, os fabricantes podem seguir o estabelecido na norma ISO 12100 para reduzir os riscos identificados para riscos residuais aceitáveis. Podem usar a norma ISO 13849 ou IEC 62061 para descobrir o nível de segurança necessário para cada risco e garantir que a função de segurança correspondente cumpre os requisitos definidos. Os fabricantes de robôs móveis decidem como alcançar um determinado nível de segurança. Por exemplo, podem reduzir a velocidade do robô móvel para diminuir o risco de colisões e a gravidade das lesões para níveis aceitáveis. Ou podem garantir que os robôs móveis apenas funcionam em zonas separadas onde o acesso humano seja proibido (definidas como zonas confinadas na norma ISO 3691-4).

A melhor forma de os fabricantes de robôs móveis criarem um sistema seguro passa por identificar as normas adequadas e implementar os respetivos requisitos. Mas, tal como este resumo sugere, trata-se de um processo complicado e moroso.

4. Garantir uma comunicação CAN fiável

A comunicação baseada em tecnologia CAN é um padrão fiável e fácil de implementar usado desde a década de 1980 cuja popularidade continua a aumentar, principalmente devido à sua utilização em várias indústrias em expansão, como a Mobilidade elétrica e os Sistemas de armazenamento de energia em baterias (BESS). A comunicação CAN é simples, energeticamente eficiente e económica. Todos os dispositivos presentes na rede podem aceder a todas as informações e trata-se de um padrão aberto, o que significa que os utilizadores podem adaptar e ampliar as mensagem em função das suas necessidades.

O estabelecimento de uma ligação CAN está a tornar-se cada vez mais essencial para os fabricantes de robôs móveis, uma vez que lhes permite monitorizar as baterias de iões de lítio cada vez mais utilizadas nos sistemas de acionamento de robôs móveis, seja em sistemas modernizados ou em novas instalações. Os fabricantes de robôs móveis têm que fazer o seguinte:

1. Estabelecer uma ligação fiável aos padrões de comunicação CAN ou CANopen para que consigam verificar os seus dispositivos, por exemplo, monitorizar o estado e desempenho de baterias.

2. Proteger os sistemas de interferências eletromagnéticas (IEM), uma vez que as IEM podem destruir os componentes eletrónicos de um sistema. O risco de IEM é significativo em modernizações pois a adição de novos componentes, como baterias junto ao cabo de comunicação, resulta na introdução de interferências eletromagnéticas de alta frequência.

5. Aceder remotamente aos robôs móveis

A capacidade de aceder remotamente ao sistema de controlo de uma máquina pode permitir aos fornecedores ou engenheiros de robôs móveis identificar e solucionar a maioria dos problemas sem terem que se deslocar ao local.

O desafio é criar uma solução de acesso remoto que garanta um equilíbrio entre as necessidades do departamento de TI e as do engenheiro ou fornecedor.

A função do departamento de TI é garantir que a rede permanece segura e fiável e mantém a sua integridade. Consequentemente, a solução de acesso remoto deve incluir as seguintes medidas de segurança:

• Usar ligações de saída, ao invés de ligações de entrada, para que o impacto na firewall seja o mínimo possível.

• Separar o tráfego relevante do resto da rede.

• Encriptar e proteger todo o tráfego para garantir a respetiva confidencialidade e integridade.

• Garantir que os fornecedores trabalham de acordo com ou possuem certificação de acordo com normas de segurança como a ISO 27001.

• Garantir que os fornecedores realizam auditorias de segurança regulares.

Os engenheiros ou fornecedores pretendem sistemas fiáveis e fáceis de utilizar. A ligação aos robôs móveis e o acesso às informações necessárias devem ser fáceis para os utilizadores. Caso seja necessário efetuar alterações à instalação, deve ser fácil dimensionar o número de robôs de acordo com o pretendido. Se os robôs móveis e os fornecedores ou engenheiros estiverem em países diferentes, a infraestrutura de ligação em rede tem que ter cobertura e redundância suficientes para garantir disponibilidade a nível mundial.

Conclusão

Como vimos, os fabricantes de robôs móveis têm que solucionar muitos desafios de comunicação e segurança. Têm que estabelecer uma ligação sem fios, enviar dados através de redes diferentes, garantir a segurança, estabelecer ligação a sistemas CAN e aceder remotamente aos robôs de modo seguro. E para dificultar ainda mais as coisas, cada instalação tem que ser reavaliada e adaptada em função dos requisitos específicos do local.

A melhor prática para implementar comunicações com robôs móveis

Os fabricantes de robôs móveis raramente são especialistas em comunicação ou segurança. Consequentemente, podem considerar que tentar desenvolver internamente a tecnologia de comunicação necessária é uma tarefa morosa e dispendiosa. Recorrer a soluções de comunicação de terceiros criadas propositadamente para o efeito não só resolve os desafios de comunicação existentes, como também garante outros benefícios.

As soluções de comunicação modernas apresentam um design modular que permite aos fabricantes de robôs móveis remover um produto de ligação em rede concebido para um padrão ou protocolo e substituí-lo por um produto concebido para outro padrão ou protocolo sem afetar nenhuma outra parte da máquina. Por exemplo, o Bluetooth pode ser o padrão de ligação sem fios mais adequado numa instalação, ao passo que noutra o Wi-Fi poderá garantir uma melhor cobertura. Do mesmo modo, num local podem ser usados os protocolos PROFINET e PROFIsafe, enquanto noutro serão usados protocolos industriais e de segurança diferentes. Em ambos os cenários, os fabricantes de robôs móveis podem usar produtos de comunicação para alterar a tecnologia de ligação em rede de forma a cumprir os requisitos locais sem efetuar alterações ao design do hardware.

Autores:

Mark Crossley, Daniel Heinzler, Fredrik Brynolf, Thomas Carlsson www.hms-networks.com/agv

Nord Drivesystems Est Otimista Com O Novo Ano Crescimento Em Tempos De Crise

Em 2022, a NORD recebeu o certificado prata de sustentabilidade pela agência de classificação EcoVadis.

Imagem: NORD DRIVESYSTEMS

Em um ano desafiador, a NORD DRIVESYSTEMS também olha para trás com desenvolvimentos positivos. Pouco antes da virada dos anos 2022/2023, a fabricante de acionamentos ultrapassou pela primeira vez o limite de vendas de um bilhão de euros, aumentou seu número de funcionários para 4.900 e abriu novos locais de produção em todo o mundo.

“ 2022 foi um ano de muito sucesso, mas ao mesmo tempo caracterizado por crises”, diz Gernot Zarp, gerente de vendas da NORD DRIVESYSTEMS. “O feedback dos clientes, no entanto, foi muito positivo, pois apesar dos gargalos nas cadeias de suprimentos, sempre tentamos fazer tudo o que é possível para nossos clientes”.

Foco em temas e produtos

Em 2022, o foco foi principalmente em soluções de acionamento inovadoras e com economia de energia para reduzir significativamente o consumo de energia em aplicações industriais e responder adequadamente aos crescentes custos de energia – por exemplo, usando o DuoDrive patenteado e os motores IE5+ de alta eficiência. O serviço NORD ECO ajudou as empresas a encontrar as soluções de acionamento mais eficientes.

Além disso, o Grupo NORD concentrou-se no tema sustentabilidade: os processos internos tornaram-se mais eficientes, mas também outros aspectos foram deslocados em foco, como proteção ambiental, treinamento e promoção de funcionários, direitos humanos na cadeia de suprimentos, certificados (EcoVadis e ISO 14001) e a assinatura do UN Global Compact.

Investimentos e crescimento

Em 2022, a NORD DRIVESYSTEMS investiu fortemente na extensão das capacidades na Alemanha e no exterior. O novo prédio de escritórios e administração em Bargteheide foi construído, o local de produção em Yizheng, na China, foi concluído e no primeiro trimestre de 2023, a quarta fábrica de montagem global da empresa para redutores industriais será inaugurada na Índia para mapear o local crescimento. Além disso, a fabricante planeja estender a produção eletrônica em sua localização em Aurich e aumentar significativamente as capacidades da fábrica de motores na Polônia.

Perspectivas para 2023

“Os últimos anos mostraram que as empresas devem se posicionar de forma mais ampla. É por isso que o tema do Multisourcing terá maior prioridade, especialmente nas áreas de cadeia de suprimentos e produção, mas também na orientação global das indústrias-alvo”, explica Zarp. Em 2023, o foco será em setores como correios e encomendas, aeroporto, logística de armazéns, indústria de panificação e embalagem, e aplicações de manuseio a granel ou mistura e agitação.

“Atualmente, as soluções de eficiência energética, como nossos motores DuoDrive e IE5+ patenteados, são muito populares, pois fornecem um benefício específico para o cliente. O mesmo se aplica aos nossos redutores industriais MAXXDRIVE® XD ou aos inversores de frequência NORDAC ON, cujas faixas de potência iremos expandir para 3 kW”, diz Zarp. Temas como automação de fábrica e digitalização também terão um papel importante neste ano, principalmente no que diz respeito ao crescente mercado asiático. https://www.nord.com/pt/home-br.jsp

“Em suma, olhamos para o novo ano com optimismo e assumimos uma nova melhoria da situação de abastecimento e um maior crescimento”, afirma Zarp. Na área de motores eletromecânicos e motoredutores, a fabricante já está de volta ao nível pré-crise com seus prazos de entrega padrão alcançados e uma confiabilidade de mais de 90%. “Todos ansiamos por normalidade e estabilidade em vez de crises”.

Danfoss Conclui Formalmente A Aquisi O Da

EMPRESA ALEMÃ FABRICANTE DE COMPRESSORES BOCK GMBH

A aquisição da BOCK GmbH pela Danfoss foi totalmente concluída – O acordo reforça a posição da Danfoss como fornecedor preferencial de soluções de refrigeração e aquecimento mais ecológicas.

ADanfoss finalizou oficialmente a aquisição da BOCK GmbH, líder mundial em compressores de CO2 e baixo GWP utilizados em aplicações de refrigeração e aquecimento, um acordo que foi anunciado pela primeira vez no final do ano passado.

A conclusão da aquisição reforça a posição da Danfoss como fornecedor preferencial de soluções de refrigeração e aquecimento mais ecológicas. O anúncio é feito em paralelo com a Danfoss divulgando os fortes resultados de 2022, que demonstram o enorme potencial de crescimento em produtos e soluções que contribuem para atender às metas climáticas globais e regionais.

A unificação dessas duas marcas fortes soma os 90 anos de inovação de compressores da BOCK às décadas da Danfoss como líder em soluções completas. A tecnologia de ponta da BOCK é uma combinação natural para o portfólio de compressores existente da Danfoss e acelerará a descarbonização com soluções de refrigeração e aquecimento ecologicamente apropriadas e energeticamente eficientes.

A equipe de 400 especialistas dedicados da BOCK se torna oficialmente parte da família Danfoss em 1º de março de 2023.

Os renomados compressores alternativos e unidades condensadoras semiherméticas de CO2 e baixo GWP (Potencial de Aquecimento Global) da BOCK expandem a posição da Danfoss como fornecedora de serviços completos para soluções de refrigeração e aquecimento mais ecológicas.

A Danfoss está no centro das inovações da cadeia de frio, oferecendo produtos, soluções, componentes e suporte, tudo apoiado por uma presença global. O compromisso compartilhado das duas marcas com inovação, experiência e suporte ajudará a acelerar a cadeia de frio descarbonizada e os sistemas de aquecimento em todo o mundo.

Kristian Strand, presidente da Danfoss Commercial Compressors, diz: “Quando há mais de um caminho para a descarbonização, não há soluções demais. Ao adicionar a tecnologia líder mundial da BOCK ao extenso portfólio de compressores, válvulas, controles, trocadores de calor e sensores, estamos simplesmente consolidando nossa posição como fornecedor líder de soluções de refrigeração e aquecimento mais ecológicas. Este é um momento empolgante para ambas as marcas. Ao combinar nossos respectivos conhecimentos, ajudaremos a acelerar a eficiência energética e a transição global para refrigerantes naturais e de baixo GWP.”

Com uma história combinada de quase 200 anos, uma estreita parceria pré-existente e valores compatíveis, a BOCK e a Danfoss estão focadas em fornecer continuidade de negócios integrados e maiores opções para os clientes de ambas as marcas. Juntando-se à divisão de Compressores Comerciais da Danfoss, a BOCK se tornará uma marca de produto distinta para compressores alternativos semiherméticos.

Dr. Marcus Albrecht, CEO da BOCK diz: “Este é um momento de orgulho na história da BOCK, pois procuramos continuar nossa jornada de crescimento como parte da família https://www.danfoss.com/pt-br/

Danfoss. A presença global da Danfoss abrirá novas oportunidades de negócios para a BOCK e, juntos, temos grandes esperanças para o futuro. A inovação continuará a ser fundamental para o nosso trabalho, à medida que procuramos proporcionar a refrigeração e o aquecimento mais sustentáveis em todo o mundo”.

Com um dos maiores portfólios mundiais de compressores para refrigerantes naturais, como CO2 (R744), hidrocarbonetos e outros refrigerantes de baixo GWP, a BOCK tem uma reputação global impressionante de qualidade, inovação e tecnologia ecologicamente adequada nos setores de refrigeração e ar-condicionado. O portfólio e o compromisso da BOCK com a eficiência energética complementam fortemente as linhas de produtos existentes da Danfoss, fornecendo aos clientes acesso exclusivo a um fornecedor confiável, que pode ajudá-los a traçar sua própria jornada em direção à descarbonização por meio de consultoria, suporte e treinamento especializados.