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Automação industrial na Indústria 4.0: o que é na prática?

A Indústria 4.0 já é uma realidade em todo o mundo, o que vem levando as empresas a se adaptarem para esse novo modelo de negócio. As possibilidades trazidas pelas novas tecnologias são muitas, fazendo com que a inovação se torne um importante diferencial competitivo. No entanto, o primeiro passo nessa transformação é a automação industrial.

Os benefícios que ela traz para empresas de quaisquer setores são muitos. Ainda assim, é comum se deparar com algumas dúvidas em relação à sua aplicação prática. Neste post, esclareceremos de vez o assunto — mostrando a definição de automação industrial, sua relação com a Indústria 4.0 e as principais tendências para o Brasil. Confira!

Afinal, o que é automação industrial na prática?

O principal objetivo da automação industrial é fazer com que os equipamentos funcionem por conta própria. Desde o surgimento da indústria, essa prática vem sendo adotada para otimizar as rotinas de produção. Assim, pode-se afirmar que seu objetivo é reduzir ou eliminar a necessidade de operadores controlando diretamente as máquinas, fazendo com que elas trabalhem cada vez mais por conta própria.

Em uma linha de ensacamento de farinha, por exemplo, isso significa que o operador não precisa mais ficar apertando botões — ele apenas encaixa o saco no bocal do aparelho e a máquina faz todo o resto, depositando a quantidade exata de farinha e repassando o saco para uma esteira.

A esteira, por sua vez, leva o saco diretamente ao caminhão da transportadora. Resumidamente, são reduzidas as funções do operador que antes precisaria apertar botões na máquina, mover o saco, depositá-lo na esteira e dar outro comando para acioná-la.

A máquina já possui uma série de sensores e a inteligência necessária para atuar por conta própria.

Existem diferenças entre automação e automatização industrial?

Conceitualmente, a automação pode ser considerada como uma etapa posterior da automatização. Como visto no exemplo dado, a automação é algo feito por meio de mecanismos autorreguláveis, podendo, então, realizar ajustes finos em seu próprio desempenho para otimizar os processos.

Para entender a diferença, basta comparar um ar-condicionado (automação) a um ventilador (automatização). Enquanto o primeiro mede a temperatura e faz ajustes por conta própria, o outro depende diretamente da ação humana para estabelecer os parâmetros que guiam seu funcionamento.

Na indústria, um bom exemplo de sistema automatizado é o CLP, que exige a configuração do padrão de comportamento desejado. Já um software de Big Data Analytics se encaixa em um modelo de automação de processos digitais.

Qual é a relação da automação industrial com a Indústria 4.0?

A Indústria 4.0 tem como principal característica o uso de soluções tecnológicas para criar uma rede de comunicação inteligente entre as máquinas. Isso significa, na prática, um complexo sistema de automação industrial no qual são coletados dados de desempenho em toda a fábrica para a otimização dos processos.

A Internet das Coisas (IoT), por exemplo, é fundamental para esse ambiente. Por meio de dispositivos móveis e sensores conectados a uma rede sem fio, os equipamentos são inseridos em um ambiente digital de comunicação para operarem de forma conjunta. Consequentemente, o nível de automação se torna muito maior.

Boa parte dos novos equipamentos já contam com a tecnologia IoT, enquanto os mais antigos podem se beneficiar da implementação dos sensores. Em ambos os casos, a automação industrial se coloca como protagonista da Indústria 4.0.

Afinal, o grande objetivo desse modelo de negócios é inserir a automação em amplas proporções na empresa.

Como medir o retorno sobre investimento (ROI) na automação industrial?

A inserção da IoT nos processos produtivos — seja pela compra de novos equipamentos, seja pelo uso de sensores — tem seu custo. No entanto, o retorno tende a ser significativo, já que as rotinas da empresa passarão por uma importante fase de automação.

Principalmente no caso da modernização com o uso de sensores, o custo é bem mais baixo e o resultado é uma eficiência maior sem a necessidade de trocar as máquinas ou refazer todo o layout. Nesse sentido, o cálculo do ROI pode ser feito com base em uma comparação com o período anterior à mudança.

Por isso, é essencial adotar indicadores precisos e elaborar relatórios de desempenho por período (mês, semana, dia etc.), por setor e até mesmo por máquina. Quanto mais precisos forem os dados, mais fácil será identificar uma melhora na produtividade.

Vale lembrar que a própria gestão dessas informações pode passar por uma automação, reduzindo custos e otimizando o trabalho dos gerentes. Com uma solução de Big Data Analytics, por exemplo, é possível coletar, processar e aplicar os dados de forma mais eficiente e com inteligência (Business Intelligence).

Assim, não apenas o cálculo do ROI se torna mais fácil como as tomadas de decisão se tornam mais precisas — a empresa passa a contar com ferramentas e métodos para analisar o desempenho dos setores e tomar decisões pontuais para garantir a melhoria contínua dos processos.

Quais são as principais tendências em automação no mercado brasileiro?

No contexto da Indústria 4.0, a grande tendência é a modernização. Em geral, muitas empresas brasileiras ainda contam com um parque fabril a caminho de se tornar obsoleto. São máquinas antigas, o que pode comprometer o desempenho mesmo frente a uma concorrência ainda fora dos padrões da Indústria 4.0.

A transformação digital nos traz uma série de soluções — como a IoT — para a otimização dos processos industriais. Em parceria com o investimento em novos equipamentos, essas ferramentas tecnológicas permitem que as empresas passem a trabalhar com os dados coletados em tempo real e não só com meta e produção.

A Internet das Coisas sem dúvidas desponta como uma das principais aliadas das organizações — seja uma pequena empresa, seja uma grande corporação. As informações coletadas são extremamente valiosas, pois permitem não só o ajuste fino na produção como a conquista de espaço no mercado.

E não é preciso fazer um investimento gigantesco em infraestrutura de TI para começar a utilizá-las. Atualmente, muitas empresas optam por serviços na nuvem (cloud computing) para rodar sistemas de Big Data Analytics e fazer uso inteligente dos dados (Data Science).

O ponto-chave está na compreensão de que não há mais espaço para processos obsoletos. É preciso inovar, caminhando em direção ao modelo da Indústria 4.0, e otimizar cada vez mais os processos produtivos — algo que só pode ser feito com alto nível de automação industrial!

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