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Indústria Automotiva e IIoT: como conceber a  digitalização

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A indústria automotiva sempre esteve na vanguarda da inovação. Especialmente no contexto brasileiro — em que muitos setores ainda estão iniciando a digitalização dos processos produtivos —, essa indústria está à frente, em um grau de maturidade avançado.

Nesse sentido, a Internet Industrial das Coisas (IIoT) desponta como o próximo passo rumo à indústria 4.0, levando as empresas do setor a outro patamar em termos de inovação, conectividade e uso de dados.

Neste post, vamos conhecer mais sobre a relação entre IIoT e a indústria automotiva, suas aplicações, as vantagens que pode trazer e o papel da CERTI nesse contexto. Acompanhe!

Indústria Automotiva e IIoT

A indústria automotiva é um dos setores mais maduros em termos do uso da tecnologia nos processos produtivos. No entanto, no contexto da indústria 4.0 e da transformação digital das plantas fabris, o setor se vê diante de uma demanda maior por inovação e novidades.

Nesse sentido, em um cenário em que a Internet das Coisas (IoT) se expande no uso pessoal e empresarial, era de se esperar que, logo, a conectividade entre dispositivos, sistemas, equipamentos e aplicações chegasse também à indústria.

Importante notar que a IIoT também pode impulsionar novos modelos de negócio, trazendo receitas recorrentes de outras formas para a indústria.

A evolução da transformação digital na indústria automotiva

Atualmente, muitas empresas começaram a acelerar o processo de transformação digital, em busca de maior agilidade e transparência operacional. 

De acordo com o estudo “Industrie 4.0 Maturity Index”, desenvolvido pela Academia Nacional Alemã de Engenharia e Ciências (ACATECH), a agilidade é um elemento fundamental para a competitividade da empresa e está diretamente relacionada com o grau de maturidade tecnológica. 

A imagem abaixo, adaptada da ACATECH, apresenta que o valor do negócio está em função do grau de maturidade.

Adaptado ACATECH

Conforme apresentado na imagem, o amadurecimento das indústrias rumo à indústria 4.0 pode ser caracterizado em diferentes estágios. São eles:

1. Computadorização

Trata-se  do primeiro passo  para a digitalização. Neste estágio, diferentes sistemas ciberfísicos  são empregados. 

Atualmente, este estágio está bastante avançado na maioria das indústrias, sobretudo para a realização de tarefas repetitivas e meramente operacionais.

A computadorização permite uma redução dos custos e traz uma maior precisão para a produção, elemento fundamental quando falamos de muitos dos produtos mais modernos. No entanto, muitos dos equipamentos envolvidos nessas operações ainda não trabalham de forma integrada, precisam ser operadas manualmente ou sequer possuem interfaces digitais.

No caso das montadoras, por exemplo, a computadorização é uma realidade, indo além com o levantamento de dados e a predição de possíveis falhas ao longo da linha de produção.

2. Conectividade

Nesta etapa, a integração entre componentes já é prevalecente e todas as aplicações são conectadas, o que viabiliza a interconectividade das operações

Por outro lado, a integração entre tecnologia da informação (IT) e tecnologia operacional (OT) ainda não aconteceu.

A conectividade se refere à possibilidade de, por exemplo, máquinas comunicarem-se automaticamente, trocando dados e informações de maneira padronizada. Isso impacta diretamente na produtividade e na qualidade do produto final.

3. Visibilidade

Este estágio é marcado pela presença de sensores que capturam uma série de dados de ponta a ponta. 

Com isso, todas as etapas do processo produtivo e quaisquer eventos podem ser monitorados em tempo real, inclusive com modelos digitais atualizados da fábrica, chamados de digital shadows.

Essas tecnologias possibilitam um controle mais preciso sobre o chão de fábrica, possibilitando a identificação de problemas e ajustes na produção no caso de atrasos, por exemplo. 

A partir dos dados gerados, é possível determinar KPIs e utilizar dashboards para monitorar a produção e manter toda a cadeia em sintonia.

Para alcançar a visibilidade, no entanto, é necessário mais do que o investimento em tecnologia; esta etapa exige mudanças estruturais e culturais na empresa.

4. Transparência

Se, na etapa anterior, o digital shadow permite acompanhar a situação do chão de fábrica em tempo real, aqui o objetivo é entender por que algo acontece e usar essa informação para gerar conhecimento para aumentar a capacidade de análise da empresa para tornar  a tomada de decisão mais ágil.

Como estamos tratando de grandes volumes de dados, tecnologias como Big Data são indispensáveis nesse contexto. 

Essas aplicações devem ser empregadas em paralelo com sistemas como ERP e MES, o que torna a transparência um requisito indispensável para, entre outras coisas, a manutenção preditiva de equipamentos.

5. Capacidade preditiva

Se até agora os processos se voltaram para a compreensão do cenário atual da empresa, o passo seguinte refere-se à previsibilidade, isto é, à capacidade de prever cenários futuros e identificar os mais prováveis.

Mais uma vez, esse é um processo essencial para a tomada de decisões e, nesse caso, para a definição de metas mais precisas

Além disso, uma maior previsibilidade possibilita reduzir o impacto de eventos inesperados causados, por exemplo, por interrupções, agindo antes mesmo que eles ocorram para minimizar possíveis impactos negativos.

6. Adaptabilidade

A capacidade preditiva é peça chave para abrir caminhos para  automatizar a tomada de decisões. 

Este estágio permite à empresa delegar determinadas funções para que os próprios sistemas possam se adaptar às mudanças o mais rápido possível.

Os objetivos da adaptabilidades serão alcançados quando a empresa conseguir usar os dados de que dispõem para alcançar os melhores resultados possíveis no menor espaço de tempo possível; tudo isso enquanto implementa as medidas necessárias de forma automática.

Em qual estágio está a indústria automotiva?

Como comentamos, a indústria automotiva – quando consideramos as montadoras, por exemplo – é reconhecida pelo seu elevado nível de maturidade. Atualmente, podemos afirmar que o setor encontra-se na etapa de previsibilidade, que abrange desde aplicações de alto nível, como por exemplo previsão de demanda,  até aplicações de baixo nível, como no caso da predição de falhas de equipamentos. 

Porém, quando consideramos a cadeia de fornecimento, percebemos ainda muitos pontos a serem desenvolvidos para que se tenha uma maior previsibilidade de falhas e tomada de decisão para otimização da produção e consequente redução de custos.

E, nesse sentido, a Internet das Coisas Industrial (IIoT) desempenha um papel importantíssimo, pois ela é fundamental  para promover a interconectividade de sistemas e coleta massiva de dados, além de conter ferramentas essenciais para criar um fluxo contínuo de desenvolvimento e implementação de aplicações que agregam valor, a fim de alcançar o maior grau de maturidade tecnológica.

Aplicações da IIoT no setor automotivo

O uso da IIoT na indústria automotiva abrange desde os processos produtivos até inovações no produto final entregue aos consumidores. 

A imagem abaixo apresenta o avanço no grau de maturidade em função de cada camada hierárquica numa empresa. Neste contexto, é importante que o avanço seja conduzido por uma boa estratégia.

Adaptado de German Electrical and Electronic Manufacturers’ Association em RAMI4.0

Entre as principais possibilidades de aplicação, destacamos:

Conectividade ao longo da cadeia

Como vimos nos tópicos sobre a evolução da transformação digital na indústria automotiva, contar com uma cadeia produtiva eficiente é imprescindível para dar mais precisão e pontualidade aos processos e evitar desperdícios.

O uso da internet industrial das coisas aumenta a conectividade entre os elementos da cadeia, garantindo a comunicação e a interoperabilidade, além de permitir o monitoramento de todas as etapas e potencializar a rastreabilidade de componentes.

Uso estratégico de dados

Conforme aumenta o número de equipamentos, aplicações e sistemas interconectados, cresce também o volume de dados gerados. 

A questão é que esses dados são uma fonte muito valiosa de insights e precisam ser contextualizados para que as empresas possam gerar mais valor a partir deles.

Se a IIoT garante a geração e a obtenção desses dados ao longo da cadeia, é preciso, como comentamos, contar com tecnologias como Big Data e Inteligência Artificial para garantir melhores resultados e para chegar à etapa de adaptabilidade.

Muitos já chamam o processo de geração de insights a partir da análise de dados obtidos de Industrial Analytics.

Maior qualidade dos produtos

Embora não seja uma aplicação direta, um dos impactos da IIoT na indústria automotiva é a possibilidade de levar essa conectividade para os veículos que serão disponibilizados aos clientes. 

Mais do que oferecer novas opções para o consumidor, trata-se de aplicar essa tecnologia para coletar dados sobre os componentes dos automóveis, voltados para melhoria contínua do produto.

Isso vai permitir identificar e prever eventos (manutenção, falhas etc), além de abrir as portas para novos modelos de negócios, com as quais as empresas podem apresentar novas formas para gerar receitas, sobretudo por meio da oferta de serviços que agreguem mais valor ao produto.

Vantagens da IIoT para a indústria automotiva

A IIoT não é essencial apenas para a redução de custos, otimização de processos e melhoria da qualidade (da fábrica e do produto). 

Essa tecnologia também é importante para novos modelos de negócios que tragam receitas recorrentes para a indústria.

A internet industrial das coisas também traz vantagens no que se refere ao B2B, viabilizando uma comunicação mais transparente e eficiente entre empresas. 

O B2C também sai ganhando, pois a tecnologia pode ajudar na melhoria dos canais de comunicação do cliente com a empresa e do próprio negócio com a cadeia complementar (fornecedores, parceiros etc). É possível, por exemplo, acelerar o acesso a peças de reposição, que hoje dependem de uma cadeia complexa e, muitas vezes, de resposta lenta.

Como avançar na digitalização da indústria automotiva

Quando falamos em indústria 4.0 devemos lembrar que, na verdade, no Brasil existem muitos setores que sequer alcançaram o nível de maturidade de digitalização. 

Isso significa que há pouca computadorização e pouquíssima conectividade, fatores que prejudicam o engajamento no tema de transformação digital.

Por outro lado, a indústria automotiva possui um grau de maturidade que a coloca entre a vanguarda da digitalização, porém em muitos casos a digitalização é concebida de forma  pouco flexível e muito onerosa. 

A imagem abaixo mostra do lado esquerdo como atualmente as camadas hierárquicas de uma empresa vem sendo integradas e, ao lado direito, como a CERTI vem praticando a integração.

A integração de dados ponto a ponto, num primeiro momento, pode trazer agilidade no desenvolvimento enquanto ainda existem poucos elementos integrados, porém, com o avanço do processo de transformação digital, tal metodologia de integração certamente será pouco flexível, ágil e escalável, pois o número de integrações cresce de forma significativa, e além disso,  os sistemas não são facilmente desacoplados uns dos outros, tornando as empresas vulnerável a Lock-in com fornecedores de tecnologia.

Já quando as integrações são intermediadas pela utilização do IIoT, no primeiro momento pode haver menos agilidade, pois é necessário estruturar o IIoT corretamente, porém, ao longo do tempo as integrações ocorrem de forma simples, trazendo agilidade, flexibilidade, escalabilidade e contudo longevidade para o processo de transformação digital.

As principais premissas para estruturação do IIoT são:

  • Garantir ambiente de computação interoperável (Arquitetura aberta);
  • Processar ou pré-processar dados próximo da fonte de dados (Edge Driven)
  • Utilizar protocolo de comunicação aberto/neutro (interoperabilidade de comunicação);
  • Padronizar o formato dos dados (interoperabilidade de dados).

Tais premissas garantem um ambiente homogêneo para alavancar o desenvolvimento e implementação das aplicações para cada grau de maturidade desejado. 

Outro ponto é que utilizando IIoT como intermediador de integrações, os dados podem ser facilmente democratizados, mediante uma governança, que viabiliza novas oportunidades de aplicações e aumenta o engajamento no processo de transformação digital. 

Por último e não menos importante, Cloud computing e Edge Computing são indispensáveis para conceber o ambiente de IIoT e suas aplicações. A imagem abaixo mostra a arquitetura de digitalização que a CERTI tem adotado.

O lado direito é composto por ambientes virtuais que compõem o Digital Shadow, onde é possível desenvolver e homologar aplicações sem interferir no mundo real, pois os dados do barramento do ambiente real são replicados para o barramento do ambiente virtual, em tempo real, mediante uma governança. Desta forma é possível garantir a qualidade das aplicações que vão para o chão de fábrica. 

A utilização de Edge Computing para conectar a camada inferior é fundamental para o IIoT, pois é possível converter todo ambiente heterogêneo de sistemas ciberfísicos e protocolos de comunicação em um ambiente homogêneo de computação e comunicação, além de viabilizar a coleta massiva de dados sem muito custo financeiro e habilitar oportunidades para aplicações que não são possíveis ou viáveis no ambiente Cloud, seja em função de Latência de comunicação, disponibilidade de rede e segurança cibernética. 

A camada de barramento de dados da borda é responsável por conter todos os dados pré-processados e processados, num formato padrão, sendo fonte única de informação. O barramento de dados pode ser analogamente comparado como uma “Memória RAM” deste ambiente de computação distribuído, responsável por reter o último estado dos dados,  além de democratizá-los para toda a cadeia de aplicações. É importante que os dados estejam padronizados e contextualizados neste barramento, para habilitar e facilitar inúmeras oportunidades para a empresa, desde maior transparência operacional até novos modelos de negócios. 

Por fim, o uso da Cloud Computing é fundamental para explorar aplicações de Big Data e Machine Learning, além das aplicações B2B e B2C.

A Fundação CERTI auxilia a indústria a ser mais competitiva explorando estratégias e boas práticas avançadas para acelerar o processo de transformação digital das indústrias, de forma flexível e escalável, atuando em todos os estágios de grau de maturidade já mencionados.

Criado pela CERTI, o LabFaber é um laboratório-fábrica de referência para a indústria no desenvolvimento, implementação, disseminação e capacitação das tecnologias emergentes da Indústria 4.0. 

O LabFaber conta com infraestrutura repleta de tecnologias de automação e informação (TA/TI), tais como robôs colaborativos, sistemas de movimentação autônoma, sensores e muito mais. 

Esses recursos são combinados  para promover aplicações customizadas voltadas para IIoT, Digital Twin, Logística inteligente, Inteligência Artificial, Integração de sistemas etc, onde cada aplicação passa por processo de caracterização do problema a ser resolvido, estudos de viabilidade técnico-econômico, desenvolvimento,  homologação, entrega, monitoramento e otimização, visando aumentar a competitividade dos setores produtivos no país.

Entre em contato com nossos especialistas e saiba como tornar a sua empresa uma parceira da CERTI.

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