A usinagem por eletroerosão a fio é essencial para a produção de componentes de alta precisão, principalmente em moldes, estampos e peças com geometrias complexas. No entanto, sua programação pode ser desafiadora, demorada e suscetível a erros quando feita de forma manual. A boa notícia é que já existem soluções especializadas que tornam esse processo muito mais rápido, preciso e seguro — como é o caso do sistema Fikus.
Com uma interface intuitiva e recursos desenvolvidos especialmente para processos de eletroerosão, o Fikus automatiza tarefas, otimiza estratégias e garante maior confiabilidade na geração de trajetórias. A seguir, destacamos as principais razões que fazem do Fikus uma escolha estratégica para quem busca produtividade, precisão e facilidade na programação de eletroerosão a fio.
O Fikus foi desenvolvido especificamente para processos de eletroerosão a fio, o que faz toda a diferença na experiência do programador. A interface do software é organizada, guiando o usuário passo a passo na definição de geometrias, estratégias de corte, seleção de parâmetros e geração de código NC. Isso facilita o aprendizado, acelera a rotina e reduz os riscos de erros operacionais.
Diferente de softwares genéricos de CAM, o Fikus elimina a necessidade de ajustes manuais complexos. Os comandos são claros, os menus são enxutos e as opções são apresentadas conforme o contexto da operação.
Uma das maiores vantagens do Fikus é a sua capacidade de automatizar tarefas repetitivas. Com poucos cliques, é possível aplicar estratégias de corte a múltiplas geometrias, definir acabamentos automáticos e gerar operações com passes de desbaste e acabamento sem precisar repetir o processo manualmente para cada elemento.
Essa automação se estende também à identificação de contornos e à criação de features. O Fikus reconhece automaticamente as geometrias cortáveis e propõe operações compatíveis, acelerando o tempo de preparação e liberando o programador para ajustes estratégicos. Isso gera ganhos reais de produtividade, principalmente em produções seriadas ou com geometrias similares.
Cortar com eficiência e manter a qualidade são desafios constantes na eletroerosão. O Fikus conta com bibliotecas de tecnologia pré-configuradas, que ajustam automaticamente os parâmetros ideais de corte conforme o tipo de máquina, material e fio utilizados. Isso garante uma programação segura, padronizada e eficiente, mesmo para usuários com menos experiência técnica.
Além disso, o software permite personalizar esses parâmetros para otimizar o desempenho conforme a estratégia de produção da empresa. Assim, é possível reduzir o tempo de corte mantendo a qualidade superficial exigida. O resultado é um processo mais previsível, com menos interferência manual e melhor desempenho geral.
Gerar trajetórias corretas é essencial — mas garantir que o código NC seja compatível com a máquina utilizada é ainda mais importante. O Fikus oferece pós-processadores validados para os principais fabricantes de eletroerosão a fio, como Mitsubishi, Fanuc, Sodick, Charmilles, entre outros. Isso assegura que o programa gerado funcione corretamente, sem adaptações ou retrabalhos.
Essa ampla compatibilidade torna o Fikus ideal para ambientes com diferentes modelos de equipamentos. O programador consegue trabalhar com confiança, sabendo que o código NC respeita os padrões da máquina. Isso aumenta a eficiência no chão de fábrica e evita falhas durante a execução das peças.
A qualidade final da peça usinada por eletroerosão a fio depende diretamente da estabilidade do processo e da precisão na definição dos parâmetros. O Fikus permite controlar com exatidão cada etapa do corte, ajustando passes de desbaste, semifinishing e acabamento de forma personalizada. Isso garante resultados consistentes, com tolerâncias apertadas e excelente qualidade superficial, mesmo em peças técnicas com geometrias críticas.
Além disso, o software oferece simulações detalhadas da trajetória e da ordem de corte, o que ajuda a prevenir erros, como colisões ou sobrecortes, ainda na fase de programação. Essa confiabilidade torna o processo mais seguro e previsível, reduzindo retrabalhos e aumentando o aproveitamento do tempo de máquina e da matéria-prima.
Mais do que um software CAM, o Fikus é uma solução especializada para quem trabalha com usinagem de precisão por eletroerosão a fio. Seu foco está em garantir que o programador tenha mais controle, agilidade e confiança ao preparar operações simples ou complexas, sem perder tempo com processos manuais ou configurações genéricas.
Além de sua base técnica robusta, o Fikus oferece atendimento especializado, atualizações constantes e uma curva de aprendizado rápida. Se sua empresa atua com moldes, estampos ou peças de geometrias críticas, o Fikus é uma ferramenta estratégica para aumentar a produtividade e a competitividade com muito mais facilidade.
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
Este profissional precisa ter habilidades que vão além do conhecimento técnico, incorporando competências digitais, habilidades sócio emocionais e capacidade de lidar com a rápida evolução tecnológica.
O profissional 4.0 não apenas acompanha as mudanças, mas também é um agente de transformação. Ele traz uma mentalidade inovadora para o ambiente de trabalho, buscando constantemente soluções criativas e disruptivas para desafios antigos e novos. Sua visão vai além do convencional; ele procura impactar positivamente seu ambiente, contribuindo para a sustentabilidade, ética e inclusão em sua área de atuação.
Conheça a seguir os 10 maiores desafios para se tornar um Profissional 4.0:
Manter-se atualizado com as novas tecnologias, tendências e métodos de trabalho é essencial. Isso demanda um compromisso constante com a aprendizagem ao longo da carreira.
O avanço da automação e da inteligência artificial está mudando o cenário do emprego, exigindo que os profissionais se adaptem a novos processos e tecnologias.
Habilidades em áreas como análise de dados, programação, IA e IoT são cada vez mais importantes e demandadas em muitos setores.
Capacidades como inteligência emocional, empatia, colaboração e liderança se tornam diferenciais em um mercado de trabalho que valoriza a interação humana.
A capacidade de se adaptar rapidamente a mudanças no ambiente de trabalho, seja na forma como o trabalho é feito ou onde é realizado, é fundamental.
Construir e manter uma rede de contatos é crucial para oportunidades de trabalho, colaboração e aprendizado.
Lidar com problemas cada vez mais complexos exige habilidades de pensamento crítico, criatividade e capacidade analítica.
Com o aumento da tecnologia, questões éticas e de privacidade se tornam mais relevantes, exigindo que os profissionais entendam e lidem com esses aspectos em suas áreas de atuação.
Lidar com a resistência à mudança, tanto em si mesmo quanto em equipes, é um desafio importante para progredir no mercado de trabalho em constante evolução.
A conscientização e a prática de ações sustentáveis são cada vez mais valorizadas. Profissionais que entendem e contribuem para soluções sustentáveis têm vantagem competitiva.
Na era da Indústria 4.0, os profissionais enfrentam uma jornada repleta de desafios para se destacarem e prosperarem em suas carreiras. Lidar com a rápida evolução tecnológica, a interconexão de sistemas e a demanda por habilidades multifacetadas é uma realidade que requer constante adaptação e aprendizado.
Um dos maiores desafios é a necessidade contínua de aquisição de novas habilidades. A transformação digital exige profissionais versáteis, capazes de se adaptar a diferentes ferramentas e plataformas tecnológicas. Isso significa mergulhar no universo da programação, análise de dados, automação e inteligência artificial, abraçando um leque diversificado de competências.
Além disso, a integração eficiente entre seres humanos e máquinas se torna uma prioridade. Os profissionais precisam não apenas entender as tecnologias, mas também aprender a trabalhar lado a lado com elas, otimizando processos e maximizando o potencial humano através da automação.
Enfrentar esses desafios requer não apenas um compromisso com a aprendizagem contínua, mas também uma mentalidade flexível e adaptável. Os profissionais que buscam prosperar na Indústria 4.0 devem estar dispostos a abraçar a mudança, se reinventar constantemente e se manter ávidos por conhecimento em um cenário em constante evolução tecnológica.
Por estas razões, fabricantes de todos os tamanhos estão adotando rapidamente a tecnologia inteligente de monitoramento de máquinas na nuvem como parte de suas estratégias da Indústria 4.0.
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.
Confira a seguir, 8 atitudes fundamentais para efetivar o sistema de monitoramento de dados em tempo real para a sua empresa:
Hoje existem diversos softwares de monitoramento de máquinas 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.
Com o software específico, 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.
Evite custos como troca, manutenção, eliminação de desperdícios ou cronogramas de manutenção. Tudo isso melhorará as metas de lucratividade, incluindo desempenho e produtividade. Ao eliminar gargalos em um processo, aumentamos a produtividade.
Facilite a geração e eficiência dos relatórios com dados importantes em instantes. Dados relevantes 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.
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.
Diminua as possíveis falhas ou ineficiências criadas pelos funcionários, por exemplo, identificando quando e com que frequência seus operadores estão realizando programação CAM na máquina, o que causa tempo de inatividade, e se contratar um engenheiro CAM dedicado é uma solução mais econômica.
Aumente a satisfação e a retenção dos colaboradores criando 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.
Esses benefícios já estão valendo a pena para as empresas que introduziram o monitoramento de máquinas em suas fábricas. Talvez a verdadeira questão aqui não seja se as fábricas devem adotar a monitorização das máquinas para ajudar a monitorizar e medir as suas medidas de produtividade industrial, mas sim, quando?
Afinal, prevê-se que o mercado de máquinas CNC cresça 5,5% entre 2019 e 2026. E, à medida que a tecnologia de monitorização é introduzida em mais fábricas, isso deixará aqueles que dependem da monitorização manual menos produtivos face a uma concorrência cada vez mais ágil. No atual clima financeiro, esse é um risco que poucos de nós podemos correr.
Fonte: https://fourjaw.com/blog
A nova versão do FIKUS eleva o padrão em programação de eletroerosão a fio, trazendo algoritmos otimizados para movimentos de autoentrada, reconhecimento avançado de recursos e novos assistentes de seleção. A atualização inclui suporte expandido para máquinas Fanuc, Makino e Uniqua, além de melhorias no CAM e na interface de usuário.
Com ferramentas mais inteligentes e maior precisão no cálculo de percursos, o novo FIKUS reduz o tempo de setup, simplifica operações complexas e entrega resultados consistentes, tornando-se essencial para empresas que trabalham com alta demanda em Wire EDM.
A nova visualização de peças 3D ajuda o usuário a melhorar a visibilidade.
Nesta versão, ao sombrear peças, a visualização melhorou a visibilidade das bordas em modelos 3D. Agora, o realce facilitado delineia todos os detalhes da peça 3D, auxiliando o usuário na visualização do modelo 3D.
Na nova versão, a área de mensagens está mais rápida de verificar graças às novas dicas. Ao passar o mouse sobre a área de mensagens, uma dica aparece automaticamente com o resumo das ações. É claro que continuamos com a opção de clicar na área de mensagens para que um pop-up mostre a lista completa.
Nesta versão, demos ênfase à atualização da interface. Modernizamos a interface com novos ícones, transparências, designs contemporâneos, elementos geométricos e elementos mais simples.
Ícones mais modernos em todo o ambiente.
Atualizamos o estilo do nosso sistema para corresponder ao design mais recente de aplicativos comuns no Windows, como o Microsoft Office. Esse novo visual oferece uma interface simples e familiar que facilita a navegação, permitindo que os usuários naveguem perfeitamente entre o nosso sistema e o Office com um design coeso e unificado.
A interface do usuário foi significativamente aprimorada. A visualização e a usabilidade foram aprimoradas por meio de transições de menu e efeitos de estilo aprimorados, resultando em uma aparência mais contemporânea e simplicidade aprimorada.
Continuamos disponibilizando nossa ajuda conhecida offline. No entanto, um passo à frente, você pode acessar a página principal da nossa AJUDA Online. Ela oferece aos usuários acesso rápido a informações atualizadas regularmente e a elementos interativos como vídeos, tutoriais e funcionalidade de busca para resolução rápida de problemas e aplicação de habilidades.
Além disso, a ajuda conta com uma ferramenta interessante: o Google Engine Translators para diferentes idiomas. Ele ajuda usuários estrangeiros a estender a ajuda em inglês para outros idiomas, embora a tradução não seja técnica ou precisa, mas pode ser muito útil em alguns cenários.
Uma das novidades interessantes desta versão é a fácil detecção de quando o software possui uma funcionalidade nova ou atualizada. Mostraremos um ponto vermelho quando isso ocorrer.
Este ponto vermelho desaparecerá durante a sessão atual assim que for clicado e reaparecerá na próxima sessão, até 3 sessões (nas quais não será exibido novamente). O DotCount é independente para os usuários daquele computador.
Esta função aparece, por exemplo, em: Modelo de Assistente, Reconhecimento de Recursos, Tabela de Ferramentas.
O novo splash do aplicativo Fikus para o Fikus ST 25 oferece uma aparência moderna e elegante ao iniciar.
Licença, política de privacidade e Contrato de Licença de Usuário Final (EULA)
Etapa de segurança para aceitação e registro. Aumente a segurança do seu software registrando sua licença com nosso novo sistema de registro. Este procedimento é a maneira mais fácil de aceitar os termos e condições para instalar nosso software, mesmo sem internet.
Perfeito para profissionais que utilizam ferramentas especiais em seus projetos. Podemos migrar o ambiente CAD de forma mais fácil e eficiente com o hardware 3D Connexion.
Atualizamos nossas bibliotecas e código para 64 bits para maior segurança e conformidade com os padrões atuais do sistema operacional. Esta atualização melhora o desempenho (mais rápido), a estabilidade e a compatibilidade futura, resultando em um desempenho mais rápido e confiável em um ambiente de 64 bits.
A versão anterior era de 32 bits, então o aplicativo podia usar no máximo 1,5 GB de memória. Com arquivos grandes, caminhos de ferramentas longos ou muitos processos, podíamos ficar sem memória.
Resumindo:
Pode usar memória RAM ilimitada
Razões de segurança: O produto está no mercado há mais tempo
Desempenho aprimorado (mais rápido) e estabilidade
Chave para reduzir o tempo de desenvolvimento e o desempenho
Compatibilidade com qualquer nova ferramenta externa de 64 bits
Com a atualização do aplicativo para 64 bits, agora podemos:
Simule trajetórias de ferramentas complexas e mais longas, sem ficar sem memória
Ao jogar em altas velocidades, desenhamos mais quadros por segundo, então a ferramenta não parece pular entre posições, mas se move com mais suavidade
Ao simular em alta velocidade, a simulação termina muito mais rápido
O Cube foi redesenhado para proporcionar uma experiência mais interativa e fácil de usar, oferecendo 26 visualizações diferentes para fácil visualização e controle de modelos 3D.
Agora, a versão oferece ao usuário a possibilidade de classificar os dados UCS e de camadas de forma simples. Ao clicar no nome, o sistema classificará automaticamente a lista seguindo a ordem alfanumérica. Isso só é feito na hora.
Na nova versão, ao exportar um arquivo como "DXF", use o botão "Aceitar" para confirmar a exportação ou o botão "Cancelar" para sair sem salvar as alterações.
Quando o sistema detecta uma quantidade de linhas excedendo um número específico de entidades, 10.000, o sistema avisa que esse número é muito grande e recomenda resselecionar uma quantidade menor.
Nova funcionalidade para definir uma visualização automática de acordo com a normal da entidade plana selecionada no momento.
Atingir a maturidade na Indústria 4.0 é uma jornada que envolve não apenas a adoção de tecnologias avançadas, mas também uma transformação cultural e organizacional. À medida que a tecnologia continua a evoluir, as empresas que se adaptam de forma proativa estão bem posicionadas para colher os benefícios da Indústria 4.0 e se destacar em um ambiente de negócios cada vez mais competitivo.
A Indústria 4.0 representa a fusão de tecnologias digitais, automação avançada e análise de dados para transformar a maneira como as empresas operam e produzem. Alcançar a maturidade nesse contexto significa adotar plenamente as inovações tecnológicas e alinhar-se com as melhores práticas em vários aspectos.
A compreensão das tecnologias subjacentes à Indústria 4.0 é essencial. Isso inclui a Internet das Coisas (IloT), a Inteligência Artificial (IA), a manufatura aditiva e a automação inteligente. A maturidade começa com a capacidade de aplicar essas tecnologias de maneira eficaz para melhorar a eficiência, a qualidade e a flexibilidade das operações.
1- Estratégia Alinhada: A maturidade começa com uma estratégia clara e alinhada com os objetivos de negócios. As empresas maduras na Indústria 4.0 têm uma visão sólida de como a tecnologia pode melhorar seus processos e produtos.
2- Integração de Dados: Uma organização madura na Indústria 4.0 possui a capacidade de coletar, armazenar e analisar dados de várias fontes, garantindo uma tomada de decisão baseada em informações precisas.
3- IoT e Sensores: A implementação de sensores e dispositivos de IoT é uma característica chave da maturidade na Indústria 4.0. Isso permite o monitoramento em tempo real de máquinas e ativos.
4- Automatização Inteligente: A automação de processos é uma parte essencial da Indústria 4.0. Empresas maduras utilizam automação inteligente, como robótica avançada e IA, para otimizar tarefas.
5- Manufatura Aditiva: A impressão 3D e outras técnicas de manufatura aditiva são utilizadas por empresas maduras para prototipagem rápida e produção personalizada.
6- Segurança Cibernética: A maturidade na Indústria 4.0 também envolve proteger os sistemas e dados contra ameaças cibernéticas. Isso é crítico, uma vez que a conectividade expõe a empresa a riscos.
7- Treinamento e Capacitação: As empresas maduras investem em treinamento e capacitação para garantir que seus funcionários estejam preparados para lidar com as novas tecnologias e processos.
8- Inovação Contínua: A busca constante por inovação e a capacidade de se adaptar rapidamente às mudanças tecnológicas são características de empresas maduras na Indústria 4.0.
9- Colaboração e Ecossistema: Empresas maduras na Indústria 4.0 não operam isoladamente. Elas colaboram com parceiros, fornecedores e até concorrentes para criar ecossistemas de inovação.
10- Sustentabilidade: A maturidade na Indústria 4.0 inclui uma abordagem mais sustentável. Isso envolve a otimização de recursos e a minimização do impacto ambiental por meio de tecnologias e processos mais eficientes.
A promoção de uma cultura de inovação, que encoraja a experimentação e a aprendizagem com base em dados, é fundamental. Os funcionários devem ser incentivados a abraçar a mudança e a buscar oportunidades de melhoria contínua.
O treinamento e a capacitação dos funcionários são igualmente importantes. As empresas devem investir na formação de suas equipes para garantir que eles tenham as habilidades necessárias para operar e manter os sistemas da Indústria 4.0.
A integração de dados é uma capacidade central na Indústria 4.0. Empresas maduras na Indústria 4.0 possuem sistemas robustos de coleta, armazenamento e análise de dados. Isso permite que eles tomem decisões informadas com base em informações em tempo real.
Em resumo, a maturidade na Indústria 4.0 é um processo que abrange a tecnologia, a estratégia, a cultura organizacional, a formação de equipes e a segurança. À medida que as empresas avançam nessa jornada de maturidade, elas estão bem posicionadas para colher os benefícios da revolução industrial atual, incluindo a competitividade aprimorada, a inovação constante e a eficiência operacional.
Em 2011, um grupo de trabalho desenvolveu a visão “Indústria 4.0”, através do desenvolvimento de processos de produção modernos com o objetivo de garantir que a produção esteja interligada da melhor maneira possível. Como resultado, a produção deve controlar-se tanto quanto possível e também otimizar-se. Todos os dados disponíveis devem ser utilizados para otimização e controle, trocando-os entre os participantes da produção. Isto também inclui os próprios produtos, que reportam os dados do seu ciclo de vida e, assim, enviam resultados para o desenvolvimento do produto.
A Indústria 4.0 descreve principalmente a visão de uma produção industrial ideal. Toda produção segue fluxos de trabalho fixos e repetitivos. Os processos são controlados e guiados por diversos instrumentos. O foco está em sistemas nos quais os dados de produção são gerenciados. Os sistemas mais comuns em ambientes de produção são:
ERP – Planejamento de Recursos Empresariais
MES — Sistema de Execução de Manufatura
LIMS — Sistema de gerenciamento de informações laboratoriais
CMMS — Sistema Informatizado de Gestão de Manutenção
EMS — Sistema de Gestão de Energia
SCADA — Controle de Supervisão e Aquisição de Dados
IHM — Interface Homem-Máquina
CLP — Controlador Lógico Programável
Os pedidos dos clientes, os estoques de materiais e o planejamento de recursos são gerenciados no sistema ERP. Tudo o que será produzido, com que material é, a que custos é aqui definido. No ERP é dada a liberação final de uma ordem de produção, após a qual ela é efetivamente produzida.
Em empresas que buscam um nível qualificado de controle produtivo, o nível de produção é gerenciado por um MES. Aqui, as ordens de produção do ERP são enriquecidas com dados específicos da máquina para que sejam criadas receitas de máquina. Além disso, os dados da máquina são registados para calcular eficiências, monitorizar consumos e condições e registar e reportar quaisquer situações de erro.
Num LIMS, são armazenados e processados dados relevantes para a qualidade dos produtos e materiais de produção. Muitos processos de produção dependem e são controlados por dados LIMS. O sistema de gerenciamento de manutenção monitora as especificações de manutenção de todas as máquinas e componentes da planta em uma linha de produção e fornece instruções de manutenção adequadas para evitar quebras.
A gestão de energia registra e avalia o consumo de energia para que medidas de poupança de energia possam ser desenvolvidas e monitorizadas. Os métodos de produção são então adaptados e, em caso de dúvida, até influenciados ativamente para evitar picos de consumo.
Um sistema SCADA é usado para monitorar as máquinas de produção. Aqui, todos os dados do processo podem ser visualizados em tempo real e, se necessário, podem ser intervencionados de forma controlada. Diretamente na máquina, a IHM é a interface do sistema de controle para o operador. O operador pode controlar a operação da máquina e definir os parâmetros de produção e da máquina. A máquina real é controlada por um módulo inteligente, o PLC. É aqui que ocorre a automação do processo produtivo.
Nem todos estes sistemas são necessários para a implementação, mas apenas a existência de tais sistemas torna possível o caminho para a Indústria 4.0. Nos primeiros passos rumo à Indústria 4.0, as comunicações para a implementação dos processos produtivos são digitalizadas e automatizadas. As subáreas que não são digitalizadas pelos sistemas correspondentes devem então ser equipadas com interfaces eletrônicas de usuário para integrá-las.
Para a comunicação da Indústria 4.0, as redes devem ter conexões que permitam o acesso de acordo com regras precisas utilizando mecanismos comuns como firewalls.
No ambiente normal de TI, a rede geralmente já está instalada. A comunicação entre os sistemas deve ser criada por regras e configurações apropriadas das interfaces padrão. Na rede de produção, muitas vezes existem algumas áreas onde a rede ainda não foi estabelecida. A rede deve então ser fundamentalmente construída e os componentes com os quais a comunicação deve ocorrer também devem ser compatíveis com a rede. As tecnologias de rede aqui variam desde simples cabos de rede via WLAN até tecnologias RFID e 5G.
Os passos descritos para a Indústria 4.0 através da comunicação entre sistemas não se limitam à produção. Outras conexões podem ser criadas através da nuvem, permitindo que a produção se controle e se otimize.
Uma aplicação possível é o próprio produto, que pode reportar os seus dados ao seu próprio ciclo de vida se tiver equipamento técnico suficiente. O produto reporta seus dados para a nuvem e o fabricante pode incorporar os dados obtidos no desenvolvimento do produto ou oferecer os serviços necessários para o produto.
Além do produto, clientes e fornecedores também podem ser integrados ao processo produtivo através da nuvem para, por exemplo, coordenar processos de entrega em tempo real ou otimizar o fornecimento de matéria-prima.
Fonte: www.medium.com/@inray.industriesoftware
No cenário em constante evolução da tecnologia, o XI Encontro Tecnológico de Inovação Industrial promove a troca de conhecimento e experiências para impulsionar o progresso e a inovação. Nesse contexto, o evento reúne empresas, profissionais e especialistas para explorar as fronteiras mais recentes e relevantes da tecnologia industrial.
O Encontro Tecnológico proporciona uma grande troca de aprendizados, onde os profissionais do setor compartilham suas ideias, descobertas e perspectivas, proporcionando uma visão aprofundada das tendências e das soluções inovadoras que estão moldando a indústria. Isso não apenas amplia o conhecimento dos participantes, mas também os inspira a explorar novas direções.
Além disso, o evento contribui para a visibilidade da indústria tecnológica em níveis local, regional e até internacional. Ao demonstrar o potencial da inovação tecnológica, o Encontro Tecnológico pode atrair investimentos, incentivar políticas favoráveis à ciência e tecnologia e até mesmo inspirar jovens a buscar carreiras em campos relacionados à tecnologia, contribuindo assim para o crescimento econômico e o avanço da sociedade como um todo.
A participação da FIT Engineering Systems no Encontro Tecnológico faz parte do compromisso contínuo da empresa com a evolução da engenharia. Promovendo inovação, compartilhar conhecimento e criando conexões para impulsionar o desenvolvimento tecnológico industrial.
Focados em otimizar o retorno do investimento feito em softwares de engenharia CAD/CAM/CAE/DNC, com verdadeiro aproveitamento dos recursos virtuais para obter rapidez no projeto, fabricação e aprovação do produto finalizado, reduzindo e até mesmo eliminando retrabalhos.
A FIT Engineering Systems possui uma linha de softwares high-end e de serviços de altíssima qualidade, e está presente nas empresas dos setores automotivo, duas rodas, médico, energia, moda, brinquedos e construção civil.
IIoT (Internet Industrial das Coisas) é uma manufatura baseada em dados. Envolve captura e análise consistentes e precisas de dados, convertendo em informações, para tomar decisões baseadas em dados. Por meio de conectividade digital de alto nível, representa uma oportunidade de aprimorar a eficiência, padronização, roteirização e a rastreabilidade. Aproveitar estes dados pode ajudar as ferramentarias a competir em um ambiente de fabricação em evolução.
Uma das principais vantagens do IIoT na manufatura é a capacidade de monitorar e rastrear em tempo real o desempenho das máquinas e ferramentas. Essas informações são transmitidas para sistemas de análise que fornecem insights valiosos sobre o desempenho da produção. Com base nesses dados, é possível detectar falhas ou problemas iminentes, permitindo a manutenção preditiva e evitando paradas não planejadas. Isso resulta em um aumento significativo da eficiência operacional e redução dos custos de manutenção.
Além disso, o IIoT possibilita a otimização dos processos de fabricação na manufatura. Com a coleta de dados em tempo real, é possível identificar gargalos, tempos ociosos e ineficiências nos fluxos de trabalho. Os dados coletados podem ser analisados para identificar padrões e tendências, auxiliando na tomada de decisões informadas sobre a alocação de recursos, otimização de rotas de produção e ajustes de programação. Com a otimização dos processos, é possível reduzir o tempo de produção, aumentar a capacidade de produção e melhorar a qualidade dos produtos fabricados.
A FIT vai apresentar as funcionalidades do software CIMATRON que fazem a diferença para a produtividade da indústria ferramental. O CIMATRON é um software CAD/CAM com recursos inteligentes, que proporcionam as melhores soluções quando o assunto é produtividade.
A automação do CIMATRON pode ser aplicada em diferentes etapas do processo. É possível utilizar os recursos de automação para otimizar a utilização de materiais e reduzir o tempo de produção, ou ajudando a criar projetos mais precisos e eficientes, permitindo que as ferramentas sejam produzidas com maior rapidez e qualidade. antes da produção, permitindo que os profissionais envolvidos no processo possam antecipar problemas e solucioná-los antes que ocorram, reduzindo o desperdício de materiais e o tempo de retrabalho.
O CIMCO é uma ferramenta essencial para a programação de máquinas CNC, pois possui interface intuitiva, recursos avançados e compatibilidade com outros aplicativos CAD/CAM. É impossível aumentar a produtividade do seu chão de fábrica se você não sabe o que acontece nele.
Esses dados são importantes para saber com antecedência as causas dos gargalos produtivos e encontrar soluções para aumentar a produtividade industrial. Com uma solução MES para controle de produção, você terá todos os dados da máquina e postos de trabalho em tempo real.
Além de conhecer os diferenciais produtivos do CIMATRON que aumentam a competitividade dos fabricantes de ferramental, e o CIMCO, que melhorar a eficiência e produtividade na programação de máquinas CNC, o Encontro Tecnológico Bener promove a troca de conhecimento e experiências para impulsionar o progresso e a inovação da indústria de manufatura.
Participar do encontro é uma excelente oportunidade de conhecer as últimas tendências, inovações e tecnologias relacionadas à indústria. A FIT convida todos os amigos, parceiros, e clientes para participarem desse evento tão importante para a evolução tecnológica e de desenvolvimento do setor. Estamos contando com a presença de todos.
Evento: XI Encontro Tecnológico Bener de Inovação Industrial
Data: 4 a 5 de Outubro, das 10h às 18h.
Local: Sede da Bener - R. Iracema Lucas, 450 - Distrito Industrial, Vinhedo - SP.
