Como o data fabric está moldando as fábricas da indústria 4.0

Luís Albejante – 

Coletar e analisar dados para derivar conclusões e ações a partir deles - essa é essencialmente a tríade dos sistemas de autoaprendizagem. Eles são a base da transição de processos automatizados para autônomos e, portanto, adaptáveis na fabricação. Os objetivos típicos são melhorar a eficácia geral do equipamento e estabelecer novos negócios digitais.

Na usinagem, por exemplo, os processos de aprendizado de máquina podem medir digitalmente a qualidade da superfície de uma peça, enquanto algoritmos e regras dinâmicas geram recomendações ou acionam ações automáticas: como classificar a peça, ajustar as etapas de produção subsequentes ou otimizar o processo. Para fazer isso, a empresa de manufatura deve modelar digitalmente a lógica de produção e os recursos de fabricação, fornecendo-lhes acesso aos parâmetros de qualidade e processo relevantes.

Ao correlacionar parâmetros de processo e de qualidade, são gerados modelos de dados que permitem o controle contínuo e a otimização da produção. A teoria é um lado da moeda. Na prática, as empresas de manufatura enfrentam um dilema que surge dos requisitos d...

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