Refugos Industriais: Otimizando Recursos e Impulsionando Inovação

Um aspecto-chave do gerenciamento eficiente de refugos na indústria é o monitoramento contínuo da taxa de refugo, pois oferece informações valiosas para embasar decisões estratégicas. A adoção de tecnologias práticas, como sensores e sistemas de coleta de dados em tempo real, desempenha um papel fundamental nesse processo. Essas ferramentas permitem o acompanhamento preciso e instantâneo dos indicadores de refugo, facilitando a identificação imediata de variações e a implementação de ações corretivas em tempo hábil. Isso evita que se olhe para o retrovisor ao longe e possa efetivamente tocar a fábrica olhando para o período correto de tomada de ações preventivas, corretivas e preditivas.  Além disso, a aplicação estratégica do conceito de logística reversa é essencial para otimizar o gerenciamento de refugos na indústria. A logística reversa abrange o fluxo dos materiais descartados, encaminhando-os de volta à cadeia de suprimentos para reutilização, recuperação ou descarte adequado. Essa abordagem estratégica permite resgatar o valor dos produtos rejeitados, evitando perdas financeiras significativas e contribuindo para a sustentabilidade ambiental. Ao implementar a logística reversa, as empresas podem recuperar valor dos produtos rejeitados, evitando perdas financeiras significativas. Além disso, a logística reversa contribui para a sustentabilidade, pois permite que os materiais sejam…

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Hands holding tablet on blurred automation machine as background

Unified Namespace desbloqueia o valor do IoT industrial

Comunicação dentro de uma startup é bastante direta. Se você tem uma pergunta sobre o lançamento de um novo produto, você vai diretamente ao proprietário ou CEO. Problemas com uma falha de design? Fale com o seu engenheiro líder. À medida que o negócio cresce, suas linhas de comunicação se tornam mais complexas. Você pode precisar enviar informações por múltiplos canais para obter uma resposta. Sem uma maneira fácil de enviar ou recuperar informações, elas podem se perder ou ser interpretadas erroneamente, ou você pode ter que esperar dias por uma resposta. Qualquer pessoa que trabalha neste ambiente conhece os desafios inerentes.   Da mesma forma, quando as organizações implementam novas soluções de IoT industrial, elas podem funcionar bem no início, mas se tornarem menos eficazes à medida que o projeto ou empresa cresce. Quanto mais capacidades você adiciona, mais conexões você cria em todo o seu sistema de dados.   Por exemplo, hoje você pode precisar de um ou dois dados de produção, como tempo de inatividade ou velocidade da linha, de uma máquina que fornece informações a um sistema de inteligência de negócios e um pacote de software de análise de diferentes fornecedores. À medida…

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Quatro casos práticos de uso para Industrial DataOps (IIoT DataOps)

A maioria das empresas de manufatura reconhece os benefícios de alavancar dados industriais para melhorar a produção e economizar custos, mas ainda enfrenta desafios em como expandir seus testes piloto e de pequena escala para níveis mais amplos, como na fábrica inteira, multiplanta ou em nível empresarial. Existem muitas razões para isso, incluindo o tempo e o custo de projetos de integração, o medo de expor sistemas operacionais a ameaças cibernéticas e a falta de recursos humanos qualificados.   Na raiz de todos esses problemas está a dificuldade de integrar fluxos de dados entre aplicativos em um ambiente de vários sistemas e vários fornecedores, o que exigiu algum grau de codificação personalizada e scripts. Padronizar modelos de dados, fluxos e redes é um trabalho difícil. Ao contrário de um ambiente de escritório com algumas dezenas de sistemas e bancos de dados, uma fábrica típica pode ter centenas de fontes de dados distribuídas entre controles de máquinas, PLCs, sensores, servidores, bancos de dados, sistemas SCADA e historiadores - só para citar alguns.   Industrial DataOps fornece uma nova abordagem para integração e gerenciamento de dados. Ele fornece um ambiente de software para documentação, governança e segurança de dados…

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Leia mais sobre o artigo Seis passos para implementar Inteligência Artificial na sua fábrica
Como implementar Inteligência Artificial na sua fábrica? Seis passos que irão te auxiliar

Seis passos para implementar Inteligência Artificial na sua fábrica

Muito se fala sobre a revolução que a Inteligência Artificial irá trazer para a indústria de manufatura. Algumas fábricas já têm lançado diversos projetos para determinar se e como a IA pode beneficiar suas operações. De uma maneira geral, as empresas têm concentrado esforços para implementar tecnologias de IA na linha de produção, nas áreas de qualidade, engenharia, manutenção e logística. O uso de IA é facilitado pela combinação do uso de dados, tecnologia e processos automatizados, mas como implementar Inteligência Artificial na sua fábrica? Neste artigo pontuamos seis passos que irão auxiliar no seu processo de implantação da estratégia da IA. 1_Identifique o problema Comece pelo problema e não pela ferramenta. Tudo bem que você quer implementar Inteligência Artificial na sua fábrica, mas primeiro você precisa saber onde e como você quer que sua IA te auxilie. As empresas precisam se perguntar onde elas querem usar IA a curto, médio e longo prazo e reunir todos os cenários possíveis de forma organizada e com o esforço de implementação de cada um deles. Isso vai te ajudar a definir qual será o projeto piloto. Um caso de sucesso no projeto piloto, de curto prazo e de simples…

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