Ingressar na carreira de programador de CAD e CAM pode ser uma jornada emocionante e desafiadora. Uma profissão muito importante para o futuro da indústria.
Com o avanço contínuo da tecnologia, as perspectivas de carreira para programadores de CAD/CAM permanecem promissoras. À medida que novas técnicas, materiais e sistemas de fabricação são introduzidos, a demanda por profissionais qualificados só tende a crescer. Além disso, a habilidade de adaptação e aprendizado contínuo é essencial nesse campo, já que as tendências e as ferramentas estão sempre em evolução.
Para entender o que faz um PROGRAMADOR CAD/CAM é necessário, primeiramente, que seja conceituado o que significam as siglas CAD e CAM Após, ficará mais simples de avaliar quais são as atribuições desses profissionais, além de conhecer mais sobre as características da programação CNC.
A sigla CAD (Computer Aided Design) por conceito é Desenho Assistido por Computador (DAC), em português, um nome generalizado dado ao software utilizado pela engenharia, geologia, geografia, arquitetura e design para auxílio à projetos, facilitando os desenhos técnicos.
Para criação de peças mecânicas ou para construção de estruturas metálicas e similares, de forma complementar, existem programas que são específicos para as simulações de fabricação, que para realizar os desenhos, usam as ferramentas que existem na fábrica. Ou seja, aproxima mais ainda os projetos da realidade de produção em cada fábrica especificamente, estes programas são chamados de CAM, que veremos a frente.
Pelo avançado tecnológico, hoje temos softwares mais avançados de CAD que empregam a modelagem paramétrica, proporcionando alteração nos parâmetros de medidas do desenho, bastando, para isso, entrar com os números de dimensões desejadas. Você também pode conhecer mais sobre prototipagem CNC para entender melhor sobre o trabalho deste profissional.
Para se destacar nessa carreira dinâmica, os programadores de CAD/CAM precisam dominar uma variedade de habilidades técnicas e práticas. Isso inclui um profundo conhecimento de geometria e desenho técnico, fluência em software CAD/CAM, compreensão dos processos de fabricação e habilidades de programação básica. Além disso, é essencial ter uma mente analítica, capacidade de resolução de problemas e atenção aos detalhes.
Dada a rápida evolução tecnológica, manter-se informado sobre as últimas tendências, novas tecnologias e metodologias é essencial para aplicar soluções avançadas e se manter competitivo no campo da indústria da ferramentaria.
A criatividade e inovação são aliadas fundamentais desse profissional. A capacidade de pensar fora da caixa é crucial para encontrar soluções únicas e eficientes, contribuindo para o desenvolvimento contínuo da indústria e para a superação de desafios específicos da ferramentaria.
Ingressar na carreira de programador de CAD (Computer-Aided Design) e CAM (Computer-Aided Manufacturing) pode ser uma jornada emocionante e desafiadora. Essas são áreas essenciais para a indústria moderna, onde a habilidade de criar modelos digitais precisos e otimizar processos de fabricação é altamente valorizada. Para aqueles que estão começando nesse caminho, aqui estão sete fatores fundamentais a considerar:
Uma compreensão sólida de desenho técnico e geometria é crucial para entender os princípios por trás dos modelos que você estará criando e manipulando no software CAD. Isso inclui conceitos como projeções ortogonais, dimensões e tolerâncias, bem como propriedades geométricas básicas.
É essencial escolher e dominar uma plataforma de software CAD/CAM. Existem várias opções disponíveis, como AutoCAD, SolidWorks, CATIA, Fusion 360, entre outros. Dedique tempo para aprender as funcionalidades básicas e avançadas do software escolhido, pois isso formará a base do seu trabalho.
Para se tornar um programador eficaz de CAM, é crucial entender os processos de fabricação, como fresamento CNC, torneamento, corte a laser, entre outros. Isso ajudará a traduzir os modelos de CAD em instruções precisas para máquinas de fabricação controladas por computador.
Embora não seja estritamente necessário em todos os casos, ter habilidades de programação pode ser extremamente útil. Muitos softwares CAM permitem a personalização e automação de processos por meio de scripts e macros. Conhecimentos básicos de linguagens como Python ou Visual Basic podem ser uma vantagem significativa.
Aprender CAD/CAM não acontece da noite para o dia. Requer prática consistente e paciência para dominar as habilidades necessárias. Esteja preparado para enfrentar desafios e não desista quando as coisas ficarem difíceis. Cada erro é uma oportunidade de aprendizado.
A tecnologia CAD/CAM está em constante evolução. Novas versões de software são lançadas regularmente, trazendo novos recursos e aprimoramentos. É importante manter-se atualizado com as últimas tendências e técnicas, seja por meio de cursos, workshops, ou simplesmente explorando recursos online.
Construir uma rede de contatos na indústria pode ser extremamente valioso. Conecte-se com outros profissionais de CAD/CAM, participe de grupos online, fóruns e eventos da indústria. A colaboração com colegas pode fornecer insights, oportunidades de aprendizado e até mesmo abrir portas para novas oportunidades de trabalho.
Iniciar na carreira de programador de CAD/CAM requer uma combinação de conhecimento técnico, habilidades práticas e uma mentalidade de aprendizado contínuo. Ao focar nessas áreas fundamentais e dedicar-se ao aprimoramento constante, você estará bem posicionado para ter sucesso nesse campo dinâmico e empolgante.
Em termos simples, os programadores de CAD/CAM são os arquitetos digitais da manufatura moderna. Eles utilizam software especializado para criar modelos precisos em 2D e 3D, representando desde componentes simples até estruturas complexas. Além disso, são responsáveis por traduzir esses modelos em instruções detalhadas para máquinas CNC (Controle Numérico Computadorizado), garantindo que os processos de fabricação sejam executados com eficiência e precisão.
Com as habilidades certas e uma mentalidade de aprendizado contínuo, os profissionais dessa área têm o poder de moldar o futuro da indústria, impulsionando a inovação e a eficiência em todos os setores.
O Programa Nacional de Mobilidade Verde e Inovação, o Mover, irá aumentar as exigências de ações sustentáveis, mantendo o foco na inovação tecnológica
O Programa Mover vem para substituir o Rota 2030, que foi um marco significativo no cenário nacional desempenhando um papel crucial no estímulo à produção de novas tecnologias. Essa iniciativa, implementada com o intuito de promover o desenvolvimento e a competitividade da indústria, transcende seus impactos setoriais, influenciando positivamente a inovação tecnológica de forma mais ampla.
Ao estabelecer políticas e incentivos específicos para o setor automotivo entre outros setores da indústria nacional, o Mover cria um ambiente propício para que as empresas invistam em pesquisa e desenvolvimento, buscando soluções inovadoras que não apenas aprimorem a eficiência dos veículos, mas também promovam a sustentabilidade e a segurança. A busca por tecnologias mais limpas, eficientes e alinhadas com as demandas globais de mobilidade ganha destaque, impulsionando o país a se posicionar como protagonista na vanguarda da indústria automotiva.
A promoção da pesquisa aplicada e o fomento à formação de profissionais altamente qualificados são aspectos fundamentais do Programa Mover. Essa abordagem holística não apenas fortalece a capacidade interna de inovação das empresas do setor, mas também gera externalidades positivas ao incentivar parcerias entre a indústria, instituições de pesquisa e universidades. Essa colaboração intensiva promove a transferência de conhecimento e acelera o ciclo de desenvolvimento tecnológico.
Além disso, o Mover atua como um catalisador para a internacionalização da indústria automotiva brasileira, estimulando a adesão a padrões globais de qualidade e inovação. A busca por conformidade com as normas internacionais não apenas amplia as oportunidades de exportação, mas também eleva a reputação do Brasil como um polo de excelência tecnológica.
Ao considerar a importância do Programa Mover, é crucial destacar sua capacidade de impulsionar não apenas a indústria automotiva, mas também a economia como um todo. O estímulo à produção de novas tecnologias não apenas incrementa a competitividade das empresas nacionais, mas também contribui para a geração de empregos qualificados, o aumento da produtividade e a atração de investimentos estratégicos.
Portanto, O Mover, Programa nacional de Mobilidade Verde e Inovação, não é apenas um programa setorial, mas uma iniciativa abrangente que molda o futuro tecnológico do Brasil, colocando-o no centro das discussões sobre inovação, sustentabilidade e competitividade global. Seu impacto ressoa além das fronteiras da indústria automotiva, moldando um ambiente propício para a materialização de uma sociedade mais tecnologicamente avançada e economicamente dinâmica.
O Programa Mover é uma iniciativa do Governo Federal, que publicou no dia 30/12/2023 a Medida Provisória que cria o programa nacional de Mobilidade Verde e Inovação (Mover), que substitui o antigo Rota 2030. A iniciativa amplia as exigências de sustentabilidade da frota automotiva e estimula a produção de novas tecnologias nas áreas de mobilidade e logística.
Idealizado pelo Ministério do Desenvolvimento, Indústria, Comércio e Serviços (MDIC), o novo programa irá promover a expansão de investimentos em eficiência energética, incluir limites mínimos de reciclagem na fabricação dos veículos e cobrar menos imposto de quem polui menos, criando o IPI Verde. O programa segue a pauta de desenvolvimento sustentável.
O incentivo fiscal para que as empresas invistam em descarbonização e se enquadrem nos requisitos obrigatórios do programa será de R$ 3,5 bilhões em 2024, R$ 3,8 bilhões em 2025, R$ 3,9 bilhões em 2026, R$ 4 bilhões em 2027 e R$ 4,1 bilhões em 2028, valores que deverão ser convertidos em créditos financeiros. O programa alcançará, no final, mais de R$ 19 bilhões em créditos concedidos. No Rota 2030, extinto, o incentivo médio anual, até 2022, foi de R$ 1,7 bilhão.
“O Mover vai ajudar o Brasil a cumprir seus compromissos com a descarbonização do planeta e com o enfrentamento às mudanças climáticas”, destacou o ministro do MDIC, Geraldo Alckmin, durante lançamento do programa. “Ele está alinhado ao nosso projeto de neoindustrialização, inovador, sustentável e exportador, e a outras medidas importantes do governo na direção de uma economia mais verde.”
Com o Mover, permanece a redução de Imposto de Importação para fabricantes que importam peças e componentes sem similar nacional, desde que invistam 2% do total importado em projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação em programas prioritários na cadeia de fornecedores. A expectativa é de que os investimentos nesses programas alcancem entre R$ 300 milhões e R$ 500 milhões/ano.
No Rota 2030, o investimento médio foi de R$ 200 milhões/ano administrados por cinco entidades: Fundação de Apoio da UFMG (Fundep), Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial (Senai), Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial (Embrapii), Financiadora de Estudos e Projetos (Finep) e Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES).
A Fundep lidera três programas prioritários: Linha IV – Ferramentarias Brasileiras Mais Competitivas; Linha V – Biocombustíveis, Segurança e Propulsão Veicular; e Linha VI – Conectividade Veicular. Os objetivos das iniciativas estão alinhados ao compromisso de promover o setor automotivo, por meio do desenvolvimento e aplicação de novas tecnologias mais sustentáveis e com foco na neoindustrialização e ampliação do nível de nacionalização do veículo.
O Mover inova em relação ao Rota 2030, criado em 2018, e a seu antecessor, o Inovar Auto, de 2012. Todos têm como meta reduzir em 50% as emissões de carbono até 2030, estabelecendo requisitos mínimos para que os veículos saiam das fábricas mais econômicos, mais seguros e menos poluentes.
O Mover avança em vários pontos. Entre eles, está sua definição como um programa de “Mobilidade e Logística Sustentável de Baixo Carbono”, proporcionando a inclusão de todas as modalidades de veículos capazes de reduzir danos ambientais. O novo programa também aumenta os requisitos obrigatórios de sustentabilidade para os veículos comercializados no país. Entre as novidades está a medição das emissões de carbono “do poço à roda”, ou seja, considerando todo o ciclo da fonte de energia utilizada.
No caso do etanol, por exemplo, as emissões serão medidas desde a plantação da cana até a queima do combustível, passando pela colheita, pelo processamento e pelo transporte, entre outas etapas. O mesmo para as demais fontes propulsoras, como bateria elétrica, gasolina e biocombustível.
“O Brasil será o primeiro país do mundo a usar esse sistema para medir as emissões de carbono”, destaca Uallace Moreira, secretário de Desenvolvimento Industrial, Inovação, Comércio e Serviços do MDIC. “A medição do poço à roda vai melhorar a política pública, ajudar nas decisões das empresas e dar ao mundo mais um sinal claro do nosso compromisso com descarbonização, o que pode estimular investimentos no país”.
No médio prazo, o novo programa prevê uma medição ainda mais ampla, conhecida como “do berço ao túmulo”, que valerá a partir de 2027 e vai abranger a pegada de carbono de todos os componentes e de todas as etapas de produção.
A engenharia reversa é uma prática estratégica que desafia a tradicional abordagem de desenvolvimento, proporcionando às empresas de manufatura uma visão aprofundada de produtos e processos existentes. Essa abordagem envolve o desmonte, análise e compreensão minuciosa de produtos já existentes no mercado, permitindo que as empresas desvendem segredos tecnológicos e adquiram conhecimento valioso para aprimorar suas próprias operações.
Uma das principais vantagens da engenharia reversa para as indústrias de manufatura é a possibilidade de obter uma compreensão detalhada dos produtos concorrentes. Ao desmontar esses produtos, as empresas podem identificar as melhores práticas, tecnologias inovadoras e soluções eficientes implementadas por outros players do mercado.
Além disso, a engenharia reversa permite a adaptação rápida a novas tecnologias. Em um cenário industrial em constante evolução, a capacidade de compreender e implementar rapidamente novas tecnologias é crucial.
Outro benefício significativo é a oportunidade de aprimorar processos de produção. Ao desvendar a estrutura e os métodos de fabricação de produtos concorrentes, as indústrias podem identificar maneiras de otimizar seus próprios processos, reduzindo custos, aumentando a eficiência operacional e melhorando a qualidade dos produtos finais.
Abaixo estão listados 10 benefícios específicos para as empresas de manufatura:
Ao analisar produtos, as empresas podem identificar não apenas as características técnicas, mas também oportunidades de aprimoramento. Esse processo contínuo de melhoria resulta em produtos mais competitivos e alinhados às expectativas do mercado.
A engenharia reversa não se limita a produtos; ela se estende aos processos de produção. Ao examinar a eficiência dos sistemas concorrentes, as empresas podem identificar práticas e métodos que otimizam a produção, aumentando a eficiência operacional.
Uma compreensão detalhada dos materiais e componentes utilizados em produtos concorrentes possibilita a busca por alternativas mais acessíveis. Isso resulta em uma produção mais econômica, mantendo a qualidade do produto final.
A engenharia reversa acelera o ciclo de desenvolvimento ao fornecer insights rápidos sobre tecnologias existentes. Isso permite que as empresas respondam de maneira mais ágil às demandas do mercado, lançando produtos inovadores em prazos mais curtos.
A análise aprofundada de produtos concorrentes não apenas inspira melhorias, mas também serve como uma base de conhecimento para a inovação. As empresas podem construir sobre o que já existe, criando soluções pioneiras a partir de uma compreensão sólida do estado atual da tecnologia.
A engenharia reversa é crucial para a manutenção de equipamentos mais antigos. Compreender completamente a estrutura e o funcionamento desses ativos facilita a implementação de atualizações e modernizações, prolongando sua vida útil.
Ao conhecer profundamente os componentes necessários para a produção, as empresas podem otimizar seus estoques. Isso resulta em uma gestão de inventário mais eficiente, reduzindo desperdícios e melhorando a rentabilidade.
A engenharia reversa permite que as empresas compreendam e adotem rapidamente novas tecnologias. Isso é crucial em um ambiente onde a inovação constante é a chave para a permanência no mercado competitivo.
Além de beneficiar internamente, a engenharia reversa também serve como uma ferramenta de defesa. Empresas podem identificar possíveis violações de propriedade intelectual e agir para proteger seus ativos.
Ao entender a composição de produtos concorrentes, as empresas podem tomar decisões mais informadas em relação à escolha de materiais e métodos de produção. Isso contribui para práticas mais sustentáveis e responsáveis.
A engenharia reversa não é apenas uma técnica analítica, é um catalisador para a inovação, eficiência e competitividade no cenário de manufatura. Empresas que incorporam essa prática em suas estratégias estão mais bem posicionadas para enfrentar os desafios do mercado e se destacar em um ambiente industrial dinâmico.
No entanto, compreender o uso da prototipagem CNC e como fazê-lo de forma eficaz é tão importante quanto compreender os fundamentos deste procedimento de usinagem.
Se você não está familiarizado com como funciona e como gerenciar com eficácia a prototipagem CNC para produzir protótipos eficazes, pode ser um desafio fornecer produtos de qualidade em uma empresa de manufatura. Mas não se preocupe; nós ajudamos você com este guia detalhado sobre prototipagem CNC e quando você deve implementar este processo de usinagem.
A usinagem de protótipos é um procedimento que utiliza uma máquina CNC para fazer protótipos rapidamente. Normalmente, o lote de produção é modesto para fornecer uma réplica visual e funcional do produto final. Em outras palavras, a usinagem de protótipos determina o resultado físico de um projeto de computador.
Os fabricantes podem detectar e eliminar mais facilmente falhas de projeto com a usinagem de protótipos antes de iniciar a produção em larga escala. A eliminação de erros nesta fase do desenvolvimento do produto ajuda na fabricação com boa relação custo-benefício.
A fresagem CNC é frequentemente considerada o método preferido para prototipagem e por um bom motivo. Para começar, este método proporciona um grau excepcionalmente elevado de exatidão e precisão devido à utilização de controles computadorizados que monitoram o movimento da peça e da ferramenta de corte.
Esses controles sofisticados examinam seu projeto de todas as perspectivas possíveis, garantindo que o protótipo desenvolvido seja uma cópia exata do produto final.
A velocidade do CNC é outra vantagem que o torna uma escolha adequada para prototipagem. Ao contrário de outros procedimentos, como a moldagem por injeção, que exige que o fabricante e o desenvolvimento do produto esperem alguns meses antes que as tolerâncias e o molde possam estar prontos, este método não exige uma espera tão longa.
Ao utilizar um sistema CNC, o processo de prototipagem começa com a criação de um modelo CAD 3D do produto final, seguido de sua conversão em arquivos CAM. Ao criar um protótipo, os arquivos CAM armazenam o Código G que direciona o movimento da máquina CNC.
Adotar o processo CNC para prototipagem é a melhor opção na maioria das circunstâncias. No entanto, apesar das suas inúmeras vantagens, outras propriedades do CNC podem ser consideradas desvantagens. Essas desvantagens são as seguintes:
Limitações geométricas:
Uma máquina de prototipagem CNC não pode criar geometrias porque funciona externamente. Isto é especialmente verdadeiro para os componentes internos de um protótipo. Outras tecnologias de fabricação, como a manufatura aditiva, funcionam de dentro para fora, tornando-as ideais para a criação de geometrias internas.
Técnica Subtrativa:
A usinagem CNC de protótipo cria o produto acabado eliminando o material da peça inicial, tornando-a uma técnica subtrativa.
Quando comparado aos métodos aditivos, que funcionam adicionando material a uma peça para formar o item final, isso pode resultar em maior utilização do material. Devido ao aumento da utilização de materiais, os centros de usinagem incorrem em despesas de materiais mais extraordinárias.
Altos custos:
A máquina de prototipagem CNC é mais cara do que a impressão 3D porque os fabricantes incorrem em maiores despesas com materiais. No entanto, você deve observar que o custo adicional de um protótipo CNC vem com maior precisão e capacidade de lidar com uma seleção mais extensa de materiais.
Em outras tecnologias como a impressão 3D, o protótipo está limitado a plásticos como o PLA. Embora o PLA seja significativamente mais barato que os blocos de metal, suas outras propriedades só às vezes atendem às necessidades de prototipagem.
Desafios Técnicos
A usinagem de protótipos CNC requer habilidades técnicas especializadas. Criar arquivos CAD e operar a máquina CNC são habilidades necessárias.
Abaixo estão alguns fatores-chave que podem ajudá-lo a determinar quando uma peça do produto precisa passar pelo processo de prototipagem CNC:
Tamanho: Objetivo de selecionar o tamanho adequado do bloco de material (estoque) e descobrir a máquina mais adequada para o projeto CNC com base nas dimensões do protótipo.
Material: Em relação ao custo, plásticos mais baratos como o ABS serão, sem dúvida, mais econômicos que o aço inoxidável; No entanto, a prototipagem CNC pode utilizar metais mais econômicos, como o alumínio.
Opções de acabamento: As opções para acabamento da peça incluem deixá-la em seu estado usinado, jateamento da peça, anodização da peça ou chapeamento da peça. Qual opção você prefere?
Complexidade: A complexidade do item determina quanto tempo uma máquina CNC levará para terminar a peça. Por exemplo, um produto com geometrias desafiadoras ou extras complicados, como furos roscados ou marcas gravadas, levaria mais tempo para ser finalizado. Isto pode exigir uma máquina mais sofisticada com um maior número de eixos; como resultado, o custo será maior.
Tolerância (precisão): O projeto de prototipagem será mais caro se a tolerância da peça necessária for mais rigorosa, visto que alcançar uma precisão mais precisa requer um tempo significativamente maior.
Tipo de máquina de prototipagem CNC: Os tornos CNC são geralmente considerados menos caros para prototipagem do que as fresadoras. No entanto, os tornos CNC têm utilizações limitadas, que podem não atender às suas necessidades.
Quantidade: Quer você solicite um protótipo ou um grande número de componentes, o preço de cada peça diminuirá devido às economias de escala. Uma empresa de prototipagem CNC considerará o custo de configuração da máquina no custo geral do projeto. Produzir inúmeras peças simultaneamente economiza tempo, pois a máquina não requer configuração para cada item. O tempo gasto na usinagem real para produzir a peça permanece o mesmo, mas o tempo gasto na configuração é reduzido.
Os fabricantes costumam usar amostras para cortar custos e evitar problemas que podem acontecer no futuro. Seria melhor usar fresadoras CNC para fazer protótipos para avançar na fase de testes
Fonte: www.prototool.com
O monitoramento de máquinas com os dados nas nuvem está ajudando a indústria a obter medidas de produtividade e lucratividade de fabricação muito maiores, sem os altos custos e interrupções que as soluções tradicionais de monitoramento de máquinas acarretam. Por estas razões, fabricantes de todos os tamanhos estão adotando rapidamente a tecnologia de monitoramento de máquinas baseada em nuvem como parte de suas estratégias da Indústria 4.0 (fábrica inteligente).
Num estudo de caso recente, 58% das empresas inquiridas afirmaram ter uma estratégia de monitorização e otimização de máquinas em vigor. No setor de equipamentos/máquinas industriais, esse número sobe para 91%. Uma coisa a notar, no entanto, é que ter uma estratégia em vigor é muito diferente de realmente instalar tecnologia como o monitoramento de máquinas baseado em nuvem.
Muitas vezes ouvimos razões pelas quais as pessoas não implementaram o monitoramento de máquinas, incluindo percepções de altos custos de instalação, preocupação de que não funcionará em máquinas mais antigas até preocupações com interrupções no chão de fábrica, mas hoje existem plataformas especializadas em armazenar os dados nas nuvens.
De acordo com o relatório, 86% dos fabricantes inquiridos afirmaram que a rentabilidade aumentou através da monitorização e otimização das máquinas, e 35% afirmaram que a rentabilidade aumentou significativamente.
Certamente não é surpreendente que, dados os benefícios que o monitoramento de máquinas oferece aos fabricantes; incluindo medidas de produtividade aprimoradas, como maior produtividade, redução do tempo de inatividade e menor uso de recursos, que levam a uma melhor eficácia geral do equipamento (OEE). Todos esses benefícios eventualmente chegam do chão de fábrica ao último andar, onde têm impacto direto nos resultados financeiros.
Além de dados de terceiros, vemos dados semelhantes de nossa própria base de clientes, que são destacados em nossa pesquisa que mostra que máquinas CNC custam dinheiro aos fabricantes e aos clientes porque até 80% das horas disponíveis são desperdiçadas porque eles não têm conhecimento todo o tempo que se perde por falta de monitoramento. Em termos práticos, porém, como o monitoramento de máquinas baseado em nuvem pode ajudar sua própria fábrica a melhorar as medidas de produtividade de fabricação?
Remova totalmente a captura manual de dados com um software de monitoramento de máquina capaz de capturar dados da máquina com precisão, liberando seus operadores para se concentrarem em suas tarefas principais, além de eliminar o risco de erro humano.
Todos os dados capturados são inseridos em painéis digitais que oferecem resumos rápidos do progresso da produção - bem como a capacidade de visualizar e melhorar suas medidas/KPIs de produtividade de fabricação - tudo em tempo real e com segurança acessível a partir de qualquer dispositivo.
Faça correta medida do OEE eliminando ineficiências no chão de fábrica – como troca, manutenção, eliminação de desperdícios ou cronogramas de manutenção. Tudo isso melhorará as metas de OEE, incluindo desempenho e disponibilidade.
Execute relatórios baseado em dados em instantes sobre todas as suas ordens de serviço e trabalhos para avaliar quão bem suas máquinas foram utilizadas durante um trabalho específico, bem como comparar o tempo real gasto em uma ordem de serviço com o tempo esperado. Isso, por sua vez, pode ajudá-lo a fazer cotações com mais precisão e competitividade no futuro.
Mantenha as pessoas certas informadas com base nas condições que você escolher com notificações automatizadas entregues a funcionários específicos por meio de aplicativo ou e-mail. Por exemplo, quando uma máquina falha ou notifica os engenheiros de suporte à produção quando os operadores estão sem estoque de materiais/equipamentos.
Visibilidade em todas as máquinas tablets práticos fornecem aos seus operadores um painel intuitivo que mostra análises de dados em tempo real. Os operadores de máquinas podem inserir motivos para qualquer tempo de inatividade no local, ajudando os gerentes de produção a resolver problemas com rapidez, bem como identificar ineficiências que são impactando a produtividade – não importa quão grande ou pequeno.
Desenvolva comunicações mais profundas e transparentes, o que, por sua vez, elimina a frustração e o atrito do seu chão de fábrica, para que você ofereça o melhor ambiente de trabalho possível, e mantenha os mesmos profissionais por mais tempo.
Fonte: www.fourjaw.com
O fresamento CNC é uma das opções mais populares para a fabricação de protótipos e peças que envolvem usinagem e/ou furação. A tecnologia utiliza uma ferramenta de corte cilíndrica rotativa para cortar ou furar um material metálico, sinterizado ou plástico. Em comparação com as técnicas tradicionais de fabricação, o fresamento CNC oferece vantagens como alta velocidade de produção, maior precisão e resfriamento automatizado de peças.
Mas antes que um projetista possa dar vida ao seu projeto em uma máquina CNC, o modelo deve primeiro ser esboçado em um software CAD/CAM. Há uma série de etapas que você deve seguir ao projetar um objeto para o processo de fresamento CNC. Aqui estão algumas das coisas mais importantes que você precisa saber.
Na maioria dos casos, a primeira etapa do processo de fresagem CNC começa com um software CAD/CAM, onde você criará o modelo que deseja produzir. Assim que o projeto estiver concluído, você terá que transferir a peça para o ambiente CAM/CNC, onde será criado o caminho da ferramenta (trajetória) e em seguida realizar o pós processamento, ou seja, transformar a trajetória (linhas guia) gerada pelo CAM em código G, linguagem de programação que controla e dirige o Centro de Usinagem CNC.
Existem algumas técnicas a serem usadas ao projetar modelos para fresamento CNC.
Por exemplo, você pode pegar uma peça e traçá-la manualmente usando caminhos de usinagem vetorial. Para fazer isso, você criará na modelagem a silhueta da peça e as principais características dimensionais, que poderá então ser salva (pensando em peças prismáticas e não peças 3D) e transferida para o ambiente CAM.
Outro método que você pode usar é a conversão automática de imagens. Isso inclui digitalizar seu esboço, salvá-lo como arquivo PDF e converter a imagem em um arquivo DXF. A partir daqui, basta importar o arquivo vetorial DXF para um programa CAM/CNC para gerar o código G necessário.
Parece fácil, certo? Bem, ainda existem outros fatores cruciais a serem considerados ao preparar um desenho CAD para fresamento CNC. Embora a maioria dos programas de software CAM cuide da preparação para você, você ainda terá que inserir certas configurações e verificar vários aspectos do modelo antes de exportá-lo para DXF.
Há uma infinidade de maneiras de otimizar seu projeto para prepará-lo para a fabricação, e esses fatores muitas vezes determinarão o sucesso do resultado. Aqui estão algumas dicas que você deve ter em mente ao preparar um projeto para fresamento CNC.
Ao projetar um modelo para fresamento CNC, você sempre vai querer estar atento à profundidade e ao diâmetro de qualquer cavidade. Na maioria dos casos, as ferramentas de fresa de topo são limitadas no comprimento de corte, sendo capazes apenas de cortar três a quatro vezes o seu diâmetro. Ao limitar a profundidade da cavidade a quatro vezes o diâmetro da ferramenta, você pode obter resultados de primeira linha.
Se você tiver arestas e cantos internos em seu projeto, o diâmetro da ferramenta de corte também deverá ser levado em consideração. Se você deseja obter um acabamento superficial de alta qualidade, pode aumentar os raios dos cantos acima do valor recomendado em cerca de 1 mm.
Por outro lado, se o seu modelo 3D apresentar cantos internos em um ângulo de 90 graus, adicione um raio ou chanfro, não deixe cantos retos.
Você também deve ter cuidado ao diminuir a espessura da parede do seu modelo, pois isso pode reduzir a rigidez de um material, criando vibrações e diminuindo a qualidade geral do acabamento superficial. Para projetos que você pretende usinar em metal, mantenha a espessura da parede em torno de 0,8 mm ou mais. Se você planeja usar material plástico, mantenha a espessura de 1,5 mm ou superior.
Por último, mas não menos importante, a criação de furos no seu desenho CAD também exigirá um planejamento cuidadoso, especialmente com os recursos de diâmetro e profundidade do tamanho padrão da broca. Para furos que exigem tolerâncias restritas, podem ser usados alargadores e ferramentas de mandrilamento. Ao integrar roscas no modelo, mantenha o tamanho pelo menos acima de M2, de preferência em torno da marca M6 ou superior para obter melhores resultados.
Você planeja inscrever um número de peça, uma descrição ou um logotipo em sua peça? Existem algumas dicas que você deve conhecer ao criar um design com texto.
Para confirmar se o processo de fresamento CNC ocorrerá sem problemas, você deve verificar seu modelo para eliminar quaisquer vetores sobrepostos.
Bem, quando um projeto tem vetores empilhados uns sobre os outros, a máquina CNC irá para frente e para trás na mesma área. Para otimizar seu modelo, exclua quaisquer cópias duplicadas de objetos, funda todas as linhas que se sobrepõem e combine diferentes seções do design quando alinhadas corretamente.
Coloque a geometria em uma única camada (2D)
Além de eliminar redundâncias em seu projeto, você também desejará limpar seu desenho CAD antes de importá-lo para o software CAM.
Para fazer isso, você pode reduzir suas linhas vetoriais ao menor número possível de nós antes que a qualidade do projeto seja comprometida. Além disso, certifique-se de exportar apenas as partes necessárias do seu modelo ao converter para um arquivo DXF.
Defina a escala da sua imagem vetorial
Outra forma de otimizar o processo CNC que alguns podem esquecer é dimensionar sua imagem vetorial. Para vetorização de modelos CAD nos formatos de arquivo DXF e DWG, sugere-se manter a unidade do sistema de milímetros, bem como uma precisão ou tolerância de cerca de 0,5 mícron.
Fonte: Ronan Ye - www.3erp.com
O CIMCO DNC está em uma posição única para preencher a lacuna em relação ao passado, e irei mergulhar em alguns detalhes adicionais sobre isso. Antes de o fazer, é importante compreender que a CIMCO não estaria numa posição forte sem todo o seu conjunto de produtos. Ao longo desta série, expandirei o quão importante isso é. No centro de tudo isso está o produto que levou a grande parte do sucesso da CIMCO, o DNC-Max, então vamos começar com um pouco de história.
A primeira versão do CIMCO DNC, V1.0, foi desenvolvida em 1991 pela então empresa de software inicial CIMCO Integration em Copenhague, Dinamarca. Foi uma resposta a um cliente que precisava enviar programas simultaneamente para 30 máquinas CNC. O software foi escrito para MS-DOS, o principal sistema operacional de PC da época.
Por volta do ano 2000, a CIMCO lançou o DNC Max V4, um grande sucesso global para a empresa. A CIMCO trouxe o DNC-Max e seus outros produtos (CIMCO Edit, CIMCO NC-Base) para os EUA em 2001, iniciando-os na feira Westec. Desde então, a CIMCO tornou-se um player global dominante em soluções de Manufatura Inteligente devido a esta base sólida, começando com o DNC-Max.
A empresa tem como slogan “Quando a confiabilidade é importante” e atende clientes de todos os tamanhos em todo o mundo por meio de uma rede de distribuidores e revendedores. Neste canal de vendas exclusivo, existem muitos “provedores de soluções” avançados, co`mo Soluções Gerenciadas, qualificados para fornecer soluções de fabricação inteligentes.
Considerando a prevalência das empresas multinacionais nos principais setores verticais de CNC, como aeroespacial, energia, medicina, etc., é essencial ter fornecedores regionais que possam implementar soluções da Indústria 4.0 usando o software CIMCO. Os fornecedores e distribuidores de soluções CIMCO falam a língua, literal e figurativamente, em todo o mundo, em fábricas, CNC e Manufatura Inteligente.
O equipamento CNC é um aspecto único e técnico da fabricação, muitas vezes apresentando grandes oportunidades e desafios para os empreendimentos da Indústria 4.0. Essas máquinas legadas que a CIMCO estava conectando no início da década de 1990 e desde então ainda podem ser bastante úteis e produtivas. Com o tempo, a CIMCO adaptou seu software para equipamentos legados para incluir recursos modernos, como coleta de dados, ao mesmo tempo em que melhorou continuamente seus produtos para se ajustarem às necessidades de um mercado em evolução. Essa abordagem e experiência impulsionaram o CIMCO DNC-Max a desempenhar o papel de middleware da Indústria 4.0.
O fato é que existem centenas de milhares, talvez milhões de máquinas CNC legadas que não irão a lugar nenhum tão cedo, então existe e continuará a haver uma necessidade de apoiá-las. Felizmente, o CIMCO DNC-Max continuará a preencher a lacuna entre essas máquinas e equipamentos modernos como middleware para a Indústria 4.0 (da Wikipedia):
A Quarta Revolução Industrial (ou Indústria 4.0) é a automação contínua da fabricação tradicional e das práticas industriais usando tecnologia inteligente moderna. A comunicação máquina a máquina (M2M) em larga escala e a Internet das coisas (IoT) estão integradas para aumentar a automação, melhorar a comunicação e o monitoramento, e a produção de máquinas inteligentes que podem analisar e diagnosticar problemas sem a necessidade de humanos. intervenção.
CIMCO DNC é um hub central de Manufatura Inteligente para dados de uma ampla variedade de equipamentos industriais para M2M e IoT, suportando uma gama muito diversificada de dispositivos, incluindo máquinas CNC complexas do presente e do passado. Este é um exemplo claro de cola de software.
As máquinas CNC variam muito de uma região para outra, portanto, quanto mais global você for, mais minucioso será no desenvolvimento de protocolos e recursos para atender às demandas de produtos populares regionalmente. Isso se aplica às interfaces (RS-232, compartilhamento de arquivos, FTP, etc.) e até mesmo aos protocolos proprietários exclusivos de determinadas regiões/fornecedores de máquinas-ferramenta. Ao analisar a presença global de empresas com experiência em comunicações CNC e coleta de dados, você descobrirá que a maioria delas é regional. A pressão para se adaptarem a equipamentos populares regionalmente não é um factor para estas empresas; no entanto, a CIMCO teve de enfrentar estes desafios regionais durante muito tempo.
Hoje, é fácil coletar dados da grande maioria das máquinas, um aspecto fundamental da Indústria 4.0. Eles também são fáceis de transferir programas (as máquinas CNC usam programas G-Code, uma linguagem que a ferramenta entende para gerar os caminhos corretos da ferramenta e usar as ferramentas apropriadas). Tanto é verdade que muitas empresas renunciam involuntariamente a uma abordagem de banco de dados para o gerenciamento de programas.
Por enquanto, digamos – só porque você pode arrastar e soltar um arquivo na rede ou copiá-lo para uma unidade USB não significa que você deva. Na verdade, nos termos da Indústria 4.0, você perde toda a capacidade de realizar análises de dados relacionadas à entrega de arquivos, o que é um enorme gargalo para obter processamento avançado e grandes análises. Não apenas isso, mas você também prejudica completamente a capacidade de realizar qualquer forma confiável/automatizada de validação ou rastreabilidade.
Um aspecto a ter em conta é que muitas empresas estão a competir para desempenhar o seu papel na transformação digital, na produção inteligente e nos esforços da Indústria 4.0. Muitas vezes estas empresas cobrem uma pequena “ilha” que carece de ligação ao passado ou ao futuro. Suas soluções costumam ser criativas e úteis para determinadas funções, especialmente IIoT e coleta de dados de máquina, com um grande “se”. Se você estiver lidando com máquinas-ferramentas atuais (apenas!), é simples configurar uma plataforma e vender uma plataforma de coleta de dados IIoT e um conjunto de ferramentas de relatórios. Descrevo esse estado como uma “ilha tecnológica” na qual você pode ficar preso sem fortes conexões com gerenciamento de dados, DNC e suporte a equipamentos CNC legados.
No momento da redação deste artigo, o CIMCO Versão 8 teve 152 lançamentos pontuais. A atualização frequente e o desenvolvimento ágil com produtos CIMCO impressionaram desde o início da minha experiência trabalhando com eles em 2006. Eles continuaram a acelerar, expandindo sua equipe de desenvolvedores junto com as capacidades de seus produtos.
O CIMCO DNC possui muitos recursos amigáveis à Indústria 4.0, como:
• Suporte para uma variedade de dispositivos IIoT
• Grande atualização para o Web Client
• Suporte para vários protocolos de máquinas industriais
• Melhorias de segurança
• Suporte aprimorado para vários tipos de controle e protocolos
É justo dizer que a CIMCO assumiu um enorme compromisso para continuar a evolução dos seus produtos e nunca foi complacente. Muitos outros produtos caíram em desuso devido à complacência no que antes era uma função de “nicho”. No ambiente atual em rápida evolução, não podemos dar-nos ao luxo de trabalhar com produtos e empresas que não estão empenhados no progresso.
Fonte: Arquivo escrito por Joe Hackman para o site www.cimco.com
A produção industrial é um complexo sistema que envolve diversas etapas, desde a concepção do produto até a sua entrega ao consumidor final. No entanto, ao longo desse processo, é comum encontrar obstáculos conhecidos como "gargalos da produção", que são pontos críticos que limitam a eficiência e a capacidade produtiva de uma empresa. Identificar e superar esses gargalos torna-se crucial para otimizar a produção e maximizar a rentabilidade.
Um gargalo na fabricação é uma restrição em que o trabalho inicial em lotes ou em uma linha de produção chega mais rápido do que a linha de produção geral pode suportar. O congestionamento é como o gargalo de uma garrafa, ou um funil, que cria ineficiência e aumenta os custos através do aumento do manuseio e da menor utilização de equipamentos em equipamentos posteriores.
O planejamento é a espinha dorsal de qualquer operação de produção eficiente. A ausência de um planejamento detalhado pode resultar em atrasos, estoques desnecessários e desperdício de recursos. A implementação de sistemas de gestão eficazes e a adoção de metodologias podem ajudar a mitigar esse gargalo.
Os gargalos de produção de curto prazo são de natureza temporária e têm um impacto mínimo nas operações de produção. Eles geralmente consistem em eventos aleatórios do curso dos negócios que não podem ser previstos por um sistema de produção ou software de monitoramento de produção. Os gargalos de curto prazo podem ser resolvidos sozinhos ou talvez precisem ser corrigidos uma vez para eliminar a necessidade de resolver o problema novamente.
Os gargalos de longo prazo são mais preocupantes para os fabricantes, pois têm duração mais longa e podem ser mais difíceis de detectar ou mitigar. Eles podem resultar de processos quebrados ou não otimizados ou de fatores externos, como escassez crônica. Gargalos de longo prazo criam tempos de inatividade desnecessários e reduzem a eficiência e o moral da produção. Muitas vezes são causados por equipamentos desatualizados ou não automatizados, mas a manutenção também pode contribuir para eles.
Gargalos de fabricação podem ocorrer em quase qualquer ponto do processo de produção e, embora a lista de exemplos seja longa, é possível identificá-los e encontrar uma solução. Funcionários ausentes podem criar gargalos de curto prazo quando sua posição não pode ser preenchida devido à falta de um conjunto de habilidades. Este problema é facilmente corrigido através do treinamento cruzado de funcionários em habilidades críticas e da exigência de aviso prévio de ausência sempre que possível.
Podem ocorrer gargalos se o treinamento for inconsistente entre os cargos. Embora um operador possa estar totalmente familiarizado com uma tarefa, um novo operador pode precisar de recursos adicionais. O trabalho padrão e os fluxos de trabalho automatizados ajudarão a equipe a entender quais tarefas precisam ser realizadas e em que ordem.
O monitoramento manual da produção está repleto de erros humanos, como dados faltantes, números transpostos e preconceitos. Também há atraso no tempo e os dados geralmente ficam desatualizados no momento em que o problema é identificado. Plataformas automatizadas de monitoramento de produção eliminam erros humanos e fornecem insights acionáveis em tempo real.
Se a manutenção reagir apenas a avarias ou utilizar estratégias de manutenção preventiva desatualizadas, o tempo de inatividade da máquina aumentará e criará um gargalo de produção. Uma plataforma de dados de máquinas com software avançado de monitoramento de máquinas fornecerá insights que ajudarão a reduzir o tempo de inatividade, otimizar o pedido de peças e programar a manutenção durante as trocas planejadas.
Pedidos de alteração manuais podem criar gargalos à medida que as alterações avançam lentamente pelo sistema. Eles também podem não chegar a todas as máquinas ao mesmo tempo. Fluxos de trabalho automatizados e trabalho padrão significam que novas informações e instruções estão disponíveis imediatamente para todos que delas necessitam.
Comunicação: A comunicação entre equipes ou departamentos é crítica. Quando essas comunicações são verbais ou baseadas em papel, podem causar gargalos na fabricação. Esse tipo de gargalo pode ser tão simples quanto um operador fazendo uma pausa ou uma prancheta perdida. Isso pode ser resolvido com a implantação de soluções automatizadas de coleta de dados de máquinas.
Processos: Gargalos de processo são restrições orientadas por tarefas em que o número de solicitações para uma máquina de produção excede a capacidade máxima de produção do equipamento. Um exemplo seria uma estação de perfuração que recebe solicitações de diversas máquinas a montante, cada uma exigindo diferentes tamanhos e profundidades de furo. O tempo necessário para trocar a ferramenta e definir a profundidade deixa os componentes posteriores sem energia.
Recursos: Às vezes, os recursos podem causar gargalos. Um exemplo são as horas de trabalho disponíveis para conjuntos de habilidades especializadas. Se for necessário que um técnico divida seu tempo entre dois ou três equipamentos especializados, o fluxo de diferentes peças pode criar um gargalo de recursos, onde as horas de mão de obra disponíveis para cada uma são menores do que as disponíveis.
Tecnologia: Gargalos tecnológicos geralmente ocorrem com sistemas de software fragmentados em máquinas isoladas de fabricantes de equipamentos originais (OEM). Se estes sistemas não tiverem interoperabilidade, o tempo necessário para programar as configurações em cada etapa da produção criará um gargalo na fabricação. Se uma máquina CNC programável estiver no fluxo de produção antes de uma furadeira configurada manualmente, a tecnologia será incompatível, proibindo a comunicação e interrompendo o fluxo de trabalho.
O efeito dos gargalos pode ser analisado em diversas categorias. Primeiro, os gargalos custam tempo: tempo de máquina, prazos de entrega mais elevados e muito mais. Todo esse tempo reduz a capacidade de produção disponível para mais pedidos e aumenta o custo por unidade de produção.
Os gargalos também custam em termos de produtividade. Cada gargalo de longo prazo causa repercussões nos processos posteriores, reduzindo a produtividade por funcionário. À medida que a produtividade cai, a eficiência cai e os pedidos atrasam.
Os funcionários desejam manter os processos em andamento e podem ficar frustrados quando um processo não está avançando como deveria. Isso diminui o moral e cria soluções alternativas que são caras e podem criar gargalos para outro processo.
A análise de gargalos traz vários benefícios importantes. Por um lado, ajuda a eliminar o desperdício. Qualquer restrição que retarde ou interrompa a produção gerará desperdício na forma de mão de obra, perda de materiais ou perda de capacidade. Uma análise prática dos gargalos ajudará a eliminar esse desperdício
Um segundo benefício é o aumento do conhecimento entre os gestores. Ao compreender as razões do gargalo de produção, os gestores podem não apenas corrigir os gargalos existentes, mas também ajudar no projeto de futuras linhas de produção ou na expansão da produção.
A análise de gargalos requer a observação de todo o processo de produção. Embora sejam necessários dados e desempenho de cada equipamento da linha, os gargalos geralmente ocorrem durante a fase de transição, preparação, comunicação ou configuração.
Além de analisar o processo de produção global, a análise dos estrangulamentos precisa de incluir questões relacionadas com as pessoas, como mão-de-obra, formação e conjuntos de competências. Também pode exigir uma revisão da cadeia de abastecimento para resolver quaisquer restrições materiais. E, claro, o desempenho mensurável, como velocidade da máquina, idade e capacidade do equipamento e análise de capacidade, deve ser incluído.
A realização de uma análise da capacidade de produção requer uma enorme quantidade de coleta de dados para ser eficaz. Isso significa coletar dados de produção, compará-los, padronizá-los e analisá-los em busca de tendências e identificar as áreas onde ocorrem gargalos.
Fonte: https://www.machinemetrics.com/blog
A FIT faz parte de um grupo de empresas que estão participando do Projeto Demonstrador de Soluções 4.0 da ABIMAQ no Parque Tecnológico de Sorocaba. Através do painel interativo do CIMCO MDM MES, trazemos aos visitantes a experiência de operar os dados de uma máquina em tempo real.
O Projeto Demonstrador 4.0 no Parque Tecnológico de Sorocaba é organizado pela Abimaq e conta com o apoio do Governo do Estado de São Paulo, Secretaria de Desenvolvimento Econômico, criando o LabX 4.0 – Laboratório de Experimentação em Tecnologia 4.0, criando uma infraestrutura para a instalação do Demonstrador Permanente de Soluções da Indústria 4.0, com 19 empresas participantes, em uma área de 150 metros quadrados.
O Parque Tecnológico de Sorocaba é um ambiente criado para atrair e acomodar empresas intensivas em tecnologia, instituições de ensino e pesquisa e organizações públicas-privadas que possam oferecer serviços de apoio técnico e de mercado.
Desta forma, o parque facilita o acesso ao conhecimento bem como ao mercado, pela aproximação com possíveis desenvolvimentos e inovação tecnológica, assim como oportunidades comerciais, em nível nacional e internacional.
Da mesma forma que a FIT, o Parque Tecnológico também está localizado na cidade de Sorocaba - SP, que atualmente é a 5ª cidade em desenvolvimento econômico do Estado de São Paulo, e a sua produção industrial chega a mais de 120 países. As principais bases de sua economia são os setores de indústria, comércio e serviços, com mais 22 mil empresas instaladas.
Ao acessar o painel interativo, ele pode visualizar na tela o monitoramento do CIMCO com diversos apontamentos que o software disponibiliza. Além disso, ele pode operar através de um tablet gerenciando esses apontamentos, como por exemplo, os motivos de parada e ordem de serviço. Tudo para que o visitante possa experimentar operar uma máquina com os dados nas nuvens.
O instrutor da FIT especialista no CIMCO MDM MES destacou que o resultado mais importante deste painel interativo é poder demonstrar para o visitante a facilidade de organizar dados de operação na nuvem.
Com o sistema, é possível acessar documentos de produção de qualquer lugar. O CIMCO MDM MES garante que a versão correta de um documento seja sempre acessada e apenas por usuários autorizados. Ele mantém seus documentos organizados, restringindo que tipos de documentos específicos possam ser armazenados e quem está autorizado para acessar.
Economize tempo com documentos e relatórios de produção que são gerados automaticamente, como listas de ferramentas, planilhas de configuração, transações DNC, uso de ferramentas e documentos de controle de qualidade em formato PDF e Word.
Com o CIMCO MDM MES é possível restringir quem pode acessar, modificar, aprovar ou transferir arquivos e para quais máquinas. É possível bloquear arquivos ao editar e solicite comentários de usuários e outras informações quando os arquivos forem registrados.
A FIT Engineering Systems disponibiliza ao mercado serviços de assistência técnica, consultoria tecnológica e engenharia de aplicação, além de treinamentos dos softwares que empresa trabalha. Essas unidades nos permitiram criar parcerias com o SENAI dessas cidades, qualificando os treinamentos locais de forma presencial tanto no Senai de Sorocaba, como o Senai de Caxias do Sul.
As empresas possuem o desafio de aprimorar os níveis de entrega constantemente, buscando assim, aumentar a qualidade com um processo enxuto, muitas vezes optando por formas de agregar valor através de uma aderência ao fluxo que já existe.
A proposta da FIT é contribuir para tudo isso ao oferecer uma solução integrada e específica para a necessidade de cada empresa.
A indústria transformadora está agora recorrendo à inteligência artificial (IA) para desencadear a sua próxima fase de desenvolvimento. Mas como será a produção no futuro? Até que ponto os níveis de eficiência podem ser aumentados? E o que a chegada da IA ao chão de fábrica significa para os trabalhadores qualificados?
Se tomarmos como referência, John McCarthy escreveu um artigo de 2004, que pode nos ajudar a definir melhor o que é inteligência artificial (IA) e como ela tem surgido nas nas
últimas décadas.
“Inteligência Artificial é a ciência e a engenharia de fabricar máquinas inteligentes, especialmente programas de computador inteligentes. Está relacionado à tarefa semelhante de usar computadores para compreender a inteligência humana, mas a IA não precisa se limitar a métodos que sejam biologicamente observáveis.“ segundo John McCarthy
Na sua forma mais simples, a inteligência artificial é um campo que combina ciência da computação e conjuntos de dados robustos para permitir a resolução de problemas. Abrange também subcampos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, que são frequentemente mencionados em conjunto com inteligência artificial. Essas disciplinas são compostas por algoritmos de IA que buscam criar sistemas especialistas que fazem previsões ou classificações com base em dados de entrada.
Como a Inteligência Artificial pode impactar a indústria da manufatura? A inteligência artificial industrial, ou IA industrial, é a aplicação da IA em casos de uso industrial, como usinagem, movimentação e armazenamento de mercadorias, gerenciamento da cadeia de suprimentos, análises avançadas, automação e robótica na fabricação.
A IA industrial é frequentemente diferenciada de outros tipos de IA porque está mais focada na aplicação de tecnologias de IA do que no desenvolvimento de sistemas humanos ou semelhantes aos humanos. Os conjuntos de dados para IA industrial tendem a ser maiores, mas potencialmente de qualidade inferior, do que aqueles para IA geral. A IA industrial também tem tolerância zero para falsos positivos ou negativos, insights atrasados ou previsões não confiáveis.
A IA industrial é especialmente apropriada para plantas de processo porque a enorme quantidade de dados e as circunstâncias que mudam rapidamente são muito complexas para o gerenciamento manual ou mesmo digital.
Os fabricantes de processos estão usando cada vez mais soluções baseadas em IA para otimizar a eficiência operacional, impulsionar a inovação e melhorar a lucratividade. Alguns dos casos de uso de IA industrial incluem:
• Análise preditiva/manutenção preditiva que combina dados de IoT com aprendizado profundo para modelar redes de grande escala, ajudando a detectar os primeiros sinais de anomalias em qualquer lugar da planta, reduzir o tempo de inatividade não planejado e ajustar o cronograma de manutenção.
• Equipamento “inteligente” autoconsciente que pode medir o desempenho de forma independente para gerar alertas quando a degradação atinge um ponto crítico ou o desempenho é reduzido por qualquer motivo.
• Robótica e automação na área de produção podem substituir o envolvimento humano, aumentando assim a eficiência e impulsionando a produção, ao mesmo tempo que melhora a segurança humana.
• Análise mais rápida de causa raiz que investiga, entende e resolve problemas da planta de processo com mais rapidez para reduzir gargalos nos fluxos de fabricação.
• Gerenciamento complexo da cadeia de suprimentos que aumenta a visibilidade de cada etapa do processo, incluindo rastreamento de matérias- primas, estoque, gerenciamento de armazém, logística e distribuição final.
Lidere uma mudança cultural
A IA industrial depende de uma cultura orientada a dados que esteja disposta a confiar em algoritmos e previsões de IA e modelos de ML ( Machine Learning ). Antes de introduzir a IA industrial, é crucial educar os seus colaboradores sobre o valor e as limitações das abordagens de IA, para que os indivíduos que utilizarão e aplicarão as suas novas soluções estejam dispostos a confiar na sua orientação.
Prepare a base de dados
Todos os tipos de IA, incluindo a IA industrial, são alimentados por dados. Não basta simplesmente gerar os dados; as fábricas de processos precisam estabelecer um sistema de coleta de dados brutos, verificação da qualidade dos dados, catalogação de dados e mapeamento de tipos de dados. Os dados devem ser armazenados em data lakes ou repositórios que sejam facilmente acessíveis para aplicações industriais de IA.
Decida sobre aplicações industriais de IA
Como acontece com toda estratégia de negócios, as fábricas de processos precisam começar definindo os casos de uso mais relevantes de curto, médio e longo prazo para IA industrial em toda a organização e, em seguida, agrupá-los e priorizá-los para identificar quais casos de uso proporcionarão o maior ROI (Return of Investiment) para ajudar a revelar rapidamente o valor das novas abordagens.
Reúna o talento de IA necessário
A IA industrial pode exigir novos conjuntos de habilidades e capacidades que as equipes de RH das indústrias não haviam considerado anteriormente ao contratar talentos. É importante avaliar as competências já presentes na sua força de trabalho e definir quais funções precisam ser preenchidas. Estes podem incluir engenheiros de dados, analistas e mais engenheiros de processos, bem como cientistas de dados e arquitetos de soluções.
Ao ajudar as empresas de produção de processos a automatizar fluxos de trabalho, aumentar a segurança, melhorar a gestão da cadeia de abastecimento, melhorar o desempenho e reduzir o tempo de inatividade, a IA industrial pode remover obstáculos que impedem as fábricas de alcançar a eficiência operacional. A IA industrial afeta vários casos de uso de manufatura que impulsionam continuamente a lucratividade e ajudam as empresas a manter sua vantagem competitiva no longo prazo.
A inteligência artificial tornou-se indispensável no monitoramento e controle de máquinas. As redes neurais são agora usadas com frequência, mesmo em máquinas CNC altamente especializadas. A inteligência artificial na forma de redes neurais é frequentemente usada para monitorar máquinas. As redes são ‘treinadas’ usando grandes quantidades de dados de vários sensores para prever padrões de sinal. Se houver uma discrepância entre o padrão de sinal previsto e o real, há uma análise pela equipe responsável pelo projeto de “treinamento dos padrões de IA”.
Operação de máquinas mais fácil
A IA está evoluindo rapidamente, o que significa que os profissionais da indústria têm de enfrentar uma enxurrada constante de novas tendências. As inovações atuais de especial interesse incluem o desenvolvimento de sistemas de assistência de IA baseados em modelos de linguagem de grande escala.
Eles modelam a sucessão. de elementos em uma sequência. Assistentes de IA como o Github
Copilot já estão ganhando aceitação na área de desenvolvimento de software, por exemplo. A ferramenta baseada em nuvem, desenvolvida pela subsidiária da Microsoft, Github, e pela especialista em IA OpenAI, ajuda os especialistas a programar por meio do preenchimento automático de códigos. Os assistentes de IA também oferecem um grande potencial na produção, onde podem simplificar a operação da máquina, que atualmente é altamente complexa em alguns casos.
Sensores como base para manutenção preditiva
Na indústria, a IA já se estabeleceu no campo da manutenção preditiva. Sensores e redes neurais ajudam a detectar se uma máquina está com defeito e requer manutenção. Os fabricantes de tecnologia de produção fazem frequentemente parcerias com investigadores e startups orientadas para a investigação, a fim de abordar este campo de investigação intensiva.
A IA torna possível compreender informações, reconhecer padrões, resolver problemas e tomar decisões. Os dados usados para ‘treinar’ essa IA desempenham, portanto, um papel muito importante. Isto funciona particularmente bem na tecnologia de produção, devido à considerável base de dados que já existe. A manutenção preditiva também é muito atrativa, porque muitas máquinas já estão equipadas com um grande número de sensores que geram dados que podem então ser avaliados.
Os processos baseados em IA que já deram o salto do laboratório de investigação para a prática industrial incluem tecnologias de reconhecimento de imagem que são utilizadas para inspeção de qualidade na produção ou para navegação autónoma de robôs e drones. Os robôs industriais e os cobots (robôs colaborativos) estão equipados com algoritmos avançados de IA para executar tarefas de produção, logística e gestão de inventário. Embalagem e classificação inteligentes Esses cobots são oferecidos pelo fabricante de robôs Yaskawa em Kitakyushu, no Japão, por exemplo. As máquinas inteligentes podem embalar paletes num processo totalmente automatizado. Utilizam IA que lhes permite eliminar proteções, trabalhar com diferentes tipos de paletes e carregar diferentes alturas de paletes.
O especialista em robótica Schunk, baseado em Heuchelheim, Hesse, também equipa robôs com IA, permitindo-lhes reconhecer objetos e classificá-los de acordo. Isto permite que pequenas e médias empresas automatizem tarefas de classificação, por exemplo, e tenham suas máquinas funcionando durante a noite.
O especialista em laser Trumpf, baseado em Ditzingen, no sudoeste da Alemanha, também está desenvolvendo o uso de IA na produção. A empresa lançou um sistema baseado em IA em 2020 que ajuda os colaboradores a classificar os componentes. Este Guia de Classificação é exibido em uma tela em seu ambiente de trabalho, mostrando graficamente aos colaboradores quais componentes pertencem a quais ordens de serviço. Além disso, a tela também contém todas as informações relevantes sobre os processos de acompanhamento. Isto deverá aumentar significativamente a eficiência da produção, especialmente no caso de painéis de chapa metálica utilizados para uma variedade de pedidos diferentes, promete Alexander Kunz, chefe da unidade Smart Factory da Trumpf.
“Alimentamos a IA com dados até que ela possa reconhecer novas situações com mais rapidez e tomar melhores decisões do que um algoritmo humano ou conservador”, explica Kunz. “Só então nos referimos a isso como IA” Dois casos de uso principais são a otimização de processos baseada em diagnóstico e a previsão preventiva.
Preservar o conhecimento para combater a escassez de competências, isto torna a IA particularmente atraente face à atual escassez de competências. “Na minha opinião, a mudança demográfica está tornando a alimentação do conhecimento do domínio na inteligência artificial um dos tópicos de pesquisa mais interessantes em engenharia de produção no momento”, explica o Prof. Christian Brecher, que dirige a cadeira de Máquinas-Ferramentas no Laboratório de Máquinas-Ferramentas. e Engenharia de Produção na RWTH Aachen University. A “preservação do conhecimento especializado”, como Brecher chama à transferência de conhecimento do homem para a máquina, ajudará a contrariar a grave escassez de trabalhadores qualificados no futuro.
Além disso, os projetos de transferência estão a ajudar a levar o conhecimento do laboratório de investigação para a indústria. Um exemplo é a Rede de Demonstração e Transferência de IA em Produção (Pro-KI), que está recebendo amplo apoio do WGP. Um total de oito centros em toda a Alemanha oferecem cursos de formação e projetos de transferência para empresas de produção.
É tudo uma questão de dados
A utilização da IA na produção industrial oferece muitas vantagens, mas também traz os seus próprios desafios. Em primeiro lugar, os modelos de IA necessitam de quantidades suficientes de dados de alta qualidade. É por isso que Lena Weirauch, da Ai-omatic, emitiu uma recomendação pragmática para que as empresas “...primeiro criem casos de uso para os quais os dados já possam estar disponíveis”. A integração da IA nos processos e máquinas de produção existentes também pode ser uma tarefa complexa que requer múltiplos ajustes e investimentos. É por isso que faz sentido que as empresas utilizem primeiro ferramentas padrão ou aplicações de IA existentes, em vez de desenvolverem as suas próprias.
Colaboradores precisam de treinamento
Nem sempre é fácil convencer os humanos em relação ao uso da IA, como observa o fundador da start-up. Muitas vezes, há uma antipatia inicial em relação à IA – decorrente da ignorância e da falta de conhecimento.
Os colaboradores precisam estar preparados e receber treinamento em sistemas de IA para garantir que possam utilizá-los de forma eficaz. No entanto, a IA na produção levanta questões éticas, particularmente no que diz respeito à utilização de robôs autónomos e ao seu impacto nos empregos.
Será que os trabalhadores qualificados se tornarão realmente supérfluos nas fábricas depois que o seu conhecimento for transferido para o sistema de IA? Considera-se a questão de diferentes ângulos:
Antes de todas as grandes revoluções tecnológicas, levantou-se a questão de saber se a nova tecnologia tornaria os humanos obsoletos.
Era difícil imaginar que novo papel os humanos desempenharam nas fábricas antes da introdução das máquinas controladas por computador. Hoje, é claro, vemos os computadores como ferramentas que usamos e não como nossos rivais. Veremos a inteligência artificial como uma ferramenta da mesma forma no futuro.
Os colaboradores precisarão de habilidades de software – e precisarão ser versáteis. A inteligência artificial deverá aumentar o número de máquinas e o seu grau de automação. A programação de máquinas individuais será muito mais fácil, mas espera-se que os colaboradores manipulem um grande número de máquinas diferentes. Para que a IA tenha sucesso, terá de superar um certo grau de resistência – até mesmo por parte dos executivos das empresas industriais.
Muitas empresas ainda relutam em compartilhar dados.
Quase não existem conjuntos de dados de produção industrial disponíveis em grandes plataformas de IA como o Hugging Face. Em muitas outras áreas, contudo, o código aberto tem sido fundamental para garantir o sucesso dos modelos de IA. Além disso, o nível de comunicação padronizada ainda é insuficiente para a Internet das Coisas. Soluções individuais são necessárias para tudo, inclusive para aquisição de dados. O investimento financeiro necessário torna particularmente difícil para as pequenas e médias empresas começarem a usar a IA.
Entretanto, a IA é claramente inevitável para que a produção industrial permaneça competitiva a nível internacional. Dados os desafios que a indústria alemã e europeia enfrenta, a IA desempenhará um papel importante no aumento da eficiência dos nossos processos de produção e negócios e, portanto, da nossa competitividade. Além disso, a IA será um fator decisivo na determinação da capacidade das empresas. capacidade de inovar seus produtos e processos de produção.
EUA mais proativos que a Alemanha
Estará a Alemanha à frente da concorrência internacional – especialmente a China, o Japão e os EUA – no desenvolvimento da produção em rede digital?
Kunz acredita que o próximo estágio de desenvolvimento está na área de serviços digitais. “Por exemplo, existem atualmente cerca de 5.000 máquinas em campo que estão conectadas ao sistema de TI Trumpf. Se houver alguma anomalia nos dados da máquina, notamos imediatamente e entramos em contato com o cliente.” Além disso, a Trumpf oferece aos clientes a programação remota das suas máquinas, ou a possibilidade de depurá-las durante o turno da noite.
Acelerando a amplitude e a amplitude Profundidade da IA
Com bilhões de máquinas conectadas à Internet Industrial das Coisas (IIoT) e a computação quântica começando a permitir novas possibilidades na Edge, uma a nova “Era da IA Industrial” está em andamento. Os ativos e sistemas industriais largamente geridos e operados por seres humanos tornar-se-ão hoje mais inteligentes, autónomos e até preditivos à medida que novos desenvolvimentos em inteligência artificial (IA) forem integrados para aumentar as nossas máquinas industriais, serviços e processos de fabrico com novas capacidades dinâmicas.
No futuro, as máquinas serão parceiras mais envolventes com humanos e com outras máquinas para maximizar o valor da infraestrutura crítica que constrói e move e alimenta o mundo. Imagine ser capaz de:
1. Gerar, distribuir e consumir energia num mundo neutro em carbono;
2. Otimizar as viagens aéreas para atender milhões de passageiros a mais, sem atrasos ou interrupções;
3. Capacitar os prestadores de cuidados de saúde para prestar cuidados de precisão a dezenas de milhões de pacientes a mais do que os que podem ser atendidos atualmente.
Mas o nível a ser ultrapassado é extremamente alto. Cada passo no sentido de melhorar a inteligência, a autonomia e as capacidades das nossas máquinas devem ser 100% confiáveis e seguras. É impressionante esse equilíbrio único que está dando origem a um novo dicionário de expressão industrial de tecnologias e terminologia de IA que os cientistas e engenheiros da GE estão na vanguarda para definir e moldar.
Referências:
https://www.etmm-online.com/how-artificial-intelligence-is-transforming-the-future-
of-manufacturing-a-845c74e9e5f062d69e53edf8c15c4a01/
https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/07/25/the-future-of-
manufacturing-generative-ai-and-beyond/?sh=161522d651fa
https://www.linkedin.com/pulse/ai-industry-40-transforming-future-
manufacturing-msrcosmos-llc/
https://www.clarkengineering.net/the-future-of-manufacturing-how-ai-is-
transforming-the-industry/
https://precog.co/glossary/industrial-ai/
https://www.ibm.com/topics/artificial-intelligence
https://www.ge.com/research/initiative/industrial-ai
Todas as imagens usadas neste artigo foram geradas a partir da inteligência artificial
