Pode parecer óbvio que um cliente tenha a expectativa de que um determinado projeto trará retorno, mas quanto de fato? Como mensurar o ROI adequadamente?

Em nossa jornada, não é incomum sermos chamados para reavaliar projetos que perdemos no passado. Já fizemos retrofit de painéis em que “sobraram” peças para executar exatamente o mesmo trabalho. Gostaríamos de compartilhar um caso específico com vocês.

Há cerca de 5 anos, participamos de uma concorrência para fornecer dois painéis para automação de carros em uma linha de pintura por imersão numa indústria de autopeças. Fizemos algumas reuniões, explicamos a solução proposta, mas perdemos a concorrência. Em menos de 2 anos, fomos chamados para orçar novamente o trabalho. O nível hierárquico dos membros da reunião estava em outra esfera. Nossa equipe conduziu a reunião, apresentou a solução e explicou os ganhos que teriam. Ajustamos a proposta, elevando o nível de desenvolvimento das soluções e propondo desenvolver uma malha de IA para otimizar o processo.

Ganhamos a oportunidade, projetamos e fabricamos os painéis de controle e acionamento dos carros, descartando os painéis adquiridos pelo outro fornecedor. Precisávamos desenvolver uma solução para otimizar a produtividade, superando a inconsistência da alimentação dos frames de peças na linha, já que a linha opera uma grande diversidade de peças entregues manualmente no início do processo. Vamos listar o passo a passo e comentar os desafios que foram superados:

1. Inserção Manual dos Frames: Os frames (dispositivo onde as peças são alocadas para a pintura) são inseridos manualmente na entrada da linha de pintura, sem um intervalo padrão de operação, pois são peças diferentes, vindas de outros processos anteriores.
2. Movimentação dos Frames: Os frames carregados de peças são colocados a qualquer momento na posição de entrada da linha. Nesta posição, os carros içam e transportam os frames com as peças para os tanques de imersão.
3. Tanques de Imersão: Cada um dos 9 tanques de imersão possui um produto com temperatura, concentração de agente químico e tempo de imersão predeterminado pela qualidade.
4. Desafios da Padronização: Com tempos de banho predeterminados, uma lógica simples de intertravamento seria insuficiente, comprometendo a performance operacional.

Nossa Solução:

• Sensores nos Carros: Instalamos sensores nos carros (anteriormente só havia sensores nos tanques) para monitorar em tempo real o tempo de içamento e deslocamento, tanto a partir da posição inicial quanto entre ciclos (tanques de banho).
• Algoritmo de IA: As variáveis monitoradas foram inseridas em nosso algoritmo de IA, que, uma vez habilitado, otimiza a carga de peças na linha. O carro passou a gerenciar seu deslocamento, decidindo se:

➜  É melhor aguardar um banho terminar para mover o frame para outro tanque.

➜  É melhor deixar o frame no tanque da etapa e se deslocar previamente para outro tanque que irá vencer o tempo de banho, já que ele irá calcular o tempo para ir e voltar nesta posição;

➜  Ao entrar um frame na linha o carro pode estar em qualquer posição, já que os tempos de banho são variados e a entrada de peças também tem tempo padrão. Quando isso ocorre, o carro calcula o tempo de deslocamento e decide se é melhor ele ir buscar o frame que foi inserido na posição de entrada, ou se é melhor ele esperar acabar o banho do frame sob ele, já que o tempo de deslocamento para frente e do próximo banho também são calculados de maneira on-line.

➜  Claro que todas as condições de intertravamento e segurança (convencionais ou normativas) foram atendidas no projeto.

Impacto na Eficiência Energética e Econômica:

• Redução de Tempo de Ciclo: A IA otimiza o tempo de deslocamento e imersão, reduzindo o tempo total de processamento.
• Eficiência Energética: Com a otimização dos tempos de operação, há uma diminuição do consumo de energia, já que os carros e tanques funcionam de forma mais eficiente e coordenada.
• Melhoria na Qualidade: A padronização do processo através da previsão contínua assegura uma qualidade consistente no tratamento e pintura das peças.

Benefícios Observados:

• Economia de Tempo: A redução no tempo de ciclo permite que mais peças sejam processadas em menos tempo, aumentando a produtividade.
• Eficiência Energética: O uso otimizado dos carros e tanques diminui o consumo de energia, resultando em menores custos operacionais.
• Consistência e Qualidade: A IA garante que cada peça receba o tempo de tratamento adequado, melhorando a qualidade final do produto.

Guardadas as proporções, este é só um exemplo de como inteligência artificial deve ser vista como ferramenta, não como solução.  A implementação da inteligência artificial para prever e otimizar o ciclo dos banhos em uma linha de tratamento e pintura trouxe melhorias significativas em termos de economia de tempo e eficiência energética. Essa inovação reflete um passo importante rumo à sustentabilidade e produtividade aprimorada no setor industrial.

A Máxima tem atuado como parceira tecnológica para levar soluções inovadoras e eficientes aos nossos clientes, promovendo a transformação digital na indústria. Se você deseja transformar sua operação industrial com soluções personalizadas em automação de processos e serviços de manutenção especializada, entre em contato. Será um prazer recebê-lo!

Renato Buttini

Diretor da Máxima Serviços Industriais