Podemos considerar que automação industrial proporciona a otimização dos processos produtivos por meio da utilização de tecnologias como ferramentas de software e hardware, buscando a implementação de melhorias que fomentem a autonomia na produção, minimizando a intervenção humana nos processos. Sob a perspectiva sempre relevante de ganho de produtividade – realidade cara à indústria brasileira – a automação é base para a implementação das tecnologias associadas à indústria 4.0, alavancando o impacto no Ebitda.
A automação – desde há décadas na indústria – torna as máquinas "inteligentes", aptas a realizar análises avançadas e acuracidade de decisão certeiras, através da utilização de softwares de controle. É a arquitetura de um sistema "inteligente", no qual máquinas e pessoas trabalham juntos em busca da maximização do desempenho.
Em clara convergência com a automação, umas das tecnologias aplicadas da Industria 4.0, é o uso de big data com técnicas de machine learning que se relaciona com a capacidade de "aprendizado" próprio das máquinas, permitindo previsões com base em uma vasta quantidade de dados (Big Data) por meio de um ramo da Inteligência Artificial baseado no reconhecimento de um padrão, possibilitando enriquecer conhecimento, aumentando a interação homem-máquina e a capacidade de tomada de decisão. Decisão essa que poderá em algum momento ser independente da intervenção humana, mas, necessariamente com sua anterior validação.
Assim os algoritmos vão dando "inteligência" às máquinas, processos e sistemas. Portanto, há um horizonte relevante para melhora da eficiência operacional da indústria, por meio da correlação de dados entre processos, utilizando-se de modelos baseados em machine learning. Os algoritmos são desenvolvidos visando uma maior precisão preditiva a cada etapa do processo produtivo – ou entre eles – gerando um aprendizado contínuo e resultados otimizados.
Ampliando os horizontes, podemos dizer que a automação associada aos desenvolvimentos de algoritmos poderá superar os processos produtivos e estende-se às tomadas de decisão. O sensoriamento e a conectividade com a internet das coisas, suporta a correlação dos dados possibilitando a extração de valor não passível de serem observados em modelos manuais.
Essa possível nova realidade pode ser a base para uma real transformação digital na indústria. Através de modelos digitais baseados em machine learning, as fábricas abrem perspectivas de modelos operacionais mais "inteligentes", proporcionando maior excelência operacional aos clientes e digitalizando seu capital intelectual em algoritmos, disponibilizando-os ao mercado, gerando novas linhas de receita.
*-Sobre o autor: Luiz Sávio é sócio-líder de manufatura industrial da KPMG Brasil. As opiniões expressas nesseartigo não necessariamente refletem o ponto de vista de TELETIME.
O aprendizado de máquina permite que as máquinas "aprendam" com os dados que coletam, tornando-as capazes de tomar decisões mais precisas e automatizar processos ainda mais complexos. Na indústria, isso pode ser particularmente útil em tarefas como previsão de demanda, manutenção preditiva e controle de qualidade.