Imagine que voc\u00ea \u00e9 o chefe de uma f\u00e1brica de autom\u00f3veis e gostaria de entender melhor como pode mudar sua linha de produ\u00e7\u00e3o para obter mais efici\u00eancia e mais flexibilidade para introduzir recursos personalizados para o seu cliente. Para isso, voc\u00ea cria g\u00eameos digitais da sua linha de produ\u00e7\u00e3o e simula essas mudan\u00e7as por meio de um software colaborativo, envolvendo tamb\u00e9m outras equipes, e sem precisar alterar nada no terreno. Seus custos de teste desses novos formatos despencam drasticamente, assim como voc\u00ea consegue criar muito mais cen\u00e1rios diferentes do que se fizesse isso no mundo real.<\/p>\n\n\n\n
Ou, por exemplo, imagine que voc\u00ea investiu em um novo maquin\u00e1rio muito complexo de usar: por\u00e9m, o fabricante desse maquin\u00e1rio vai entreg\u00e1-lo em 6 meses, por ser t\u00e3o complexo de usar, mas voc\u00ea gostaria de ter suas equipes pronto e capazes de us\u00e1-lo desde o primeiro dia. Como voc\u00ea pode prepar\u00e1-los para isso? Voc\u00ea usa o treinamento VR para simular o uso desse maquin\u00e1rio e os prepara de antem\u00e3o e est\u00e1 pronto para usar o maquin\u00e1rio, mesmo que nunca o tenha tocado antes do dia em que chegou.<\/p>\n\n\n\n
Tenho certeza que voc\u00ea deve estar pensando: “Andrea, como tudo isso \u00e9 poss\u00edvel? Como voc\u00ea pode resolver em minutos problemas que a ind\u00fastria hoje leva semanas, sen\u00e3o meses para resolver?”. Isso soa mais como um roteiro fict\u00edcio da s\u00e9rie “Black Mirror” da Netflix, certo?<\/p>\n\n\n\n
Mas n\u00e3o \u00e9: \u00e9 muito mais real do que o Black Mirror e representa algumas das aplica\u00e7\u00f5es do mundo real das tecnologias Web3 para o setor de manufatura.<\/p>\n\n\n\n
Vamos passo a passo.<\/p>\n\n\n\n
Em primeiro lugar, o que \u00e9 Web3? Bem, o Web3 \u00e9 considerado por muitos a 3\u00aa itera\u00e7\u00e3o da internet, da qual estamos nos aproximando gra\u00e7as \u00e0s novas tecnologias subjacentes: blockchain, Metaverse, DAOs, g\u00eameos digitais, criptografia, dApps (aplicativos descentralizados), NFTs, todos alimentados por IA, ML (Machine Learning), e assim por diante: basicamente, uma nova gera\u00e7\u00e3o de servi\u00e7os de Internet constru\u00eddos sobre tecnologias descentralizadas.<\/p>\n\n\n\n
Mas como chegamos aqui? Vejamos a evolu\u00e7\u00e3o da Web: A Web 1.0 veio com o nascimento da Internet e fundamentalmente digitalizou a informa\u00e7\u00e3o, submetendo o conhecimento ao poder dos algoritmos (essa fase passou a ser dominada pelo Google) e tornando-o somente leitura em sua maior parte . A Web 2.0 veio com as m\u00eddias sociais, rodando principalmente em smartphones, digitalizou as pessoas e submeteu o comportamento e os relacionamentos humanos ao poder dos algoritmos (essa fase foi dominada pelo Facebook), e tornou a internet n\u00e3o apenas um lugar para consumir conte\u00fado, mas tamb\u00e9m para cri\u00e1-lo.<\/p>\n\n\n\n
E o Web3? Esta terceira fase ir\u00e1 digitalizar fundamentalmente o resto do mundo e renderiz\u00e1-lo em 3D. Na Web3, todos os objetos e lugares ser\u00e3o replic\u00e1veis \u200b\u200be leg\u00edveis por m\u00e1quinas e sujeitos ao poder dos algoritmos. E por quem o metaverso ser\u00e1 dominado? Muito provavelmente por qualquer um e por ningu\u00e9m ao mesmo tempo \u2013 exatamente por ser uma web descentralizada, assim como ser\u00e1 um lugar para as pessoas consumirem conte\u00fado, produzi-lo, mas o mais importante: possu\u00ed-lo. Tem algumas caracter\u00edsticas, nomeadamente que \u00e9 descentralizado (como referimos), imersivo (ou seja, \u00e9 3D e n\u00e3o s\u00f3 2D como a internet \u00e9 hoje) e persistente (ou seja, as coisas acontecem mesmo quando n\u00e3o estamos online).<\/p>\n\n\n\n
Estat\u00edsticas recentes mostram a oportunidade para as empresas mergulharem fundo na Web3, j\u00e1 que a expectativa para o mercado \u00e9 crescer constantemente: O tamanho do mercado global da Web 3.0 atingiu US$ 3,2 bilh\u00f5es em 2021 e deve registrar um CAGR de 43,7% at\u00e9 atingir USD 81,5 bilh\u00f5es em 2030, de acordo com uma an\u00e1lise mais recente da Emergen Research.<\/p>\n\n\n\n
De acordo com algumas de suas tecnologias subjacentes, como o metaverso, a oportunidade tamb\u00e9m \u00e9 muito grande: por exemplo, um novo relat\u00f3rio da empresa de pesquisa Gartner prev\u00ea que at\u00e9 2026, 25% das pessoas passar\u00e3o pelo menos uma hora por dia no metaverso para trabalho, compras, educa\u00e7\u00e3o, social e\/ou entretenimento. Tamb\u00e9m \u00e9 esperado que 30% das organiza\u00e7\u00f5es no mundo tenham produtos e servi\u00e7os prontos para o metaverso at\u00e9 2026.<\/p>\n\n\n\n
Quando se trata de blockchain, embora o setor financeiro responde por mais de 30% do valor de mercado total da tecnologia (valor de mercado que deve chegar a US$ 67,4 bilh\u00f5es at\u00e9 2026, segundo a Markets and Markets), o valor do O ecossistema tamb\u00e9m come\u00e7ou a se espalhar para outras tecnologias, como manufatura (17,6%), distribui\u00e7\u00e3o e servi\u00e7os (14,6%) e setor p\u00fablico (4,2%).<\/p>\n\n\n\n
A verdade \u00e9 que, embora na manufatura ainda n\u00e3o estejamos l\u00e1 em termos de maturidade Web3, vemos uma forte acelera\u00e7\u00e3o da Transforma\u00e7\u00e3o Digital no setor. Como palestrante principal e pesquisador que trabalha com a maioria das empresas de manufatura em todo o mundo (incluindo Schneider Electric, BASF, Bayer e muitas outras), estou plenamente ciente do impacto que a digitaliza\u00e7\u00e3o est\u00e1 tendo na ind\u00fastria de manufatura, especialmente ap\u00f3s o Covid-19: a transforma\u00e7\u00e3o digital no mercado de manufatura foi avaliada em US$ 263,93 bilh\u00f5es em 2020 e deve chegar a US$ 767,82 bilh\u00f5es at\u00e9 2026 e trabalhar em um CAGR de 19,48% durante o per\u00edodo de previs\u00e3o 2021-2026, especialmente atrav\u00e9s da acelera\u00e7\u00e3o da Ind\u00fastria 4.0, que pode ser definida como uma nova fase na Revolu\u00e7\u00e3o Industrial que se concentra fortemente na interconectividade, automa\u00e7\u00e3o, aprendizado de m\u00e1quina e dados em tempo real.<\/p>\n\n\n\n
Mas se podemos concordar que a transforma\u00e7\u00e3o digital est\u00e1 em curso no momento (e acelerada pelo Covid-19), ainda temos que admitir que – al\u00e9m de algumas experi\u00eancias e projetos-piloto t\u00edmidos, mas muito necess\u00e1rios – a ind\u00fastria manufatureira ainda n\u00e3o est\u00e1 muito clara sobre os poss\u00edveis impactos e oportunidades da Web3 em seus neg\u00f3cios, de g\u00eameos digitais de equipamentos a computa\u00e7\u00e3o de borda para gerenciamento de estoque, de VR para educa\u00e7\u00e3o e treinamento a blockchain para gerenciamento da cadeia de suprimentos, eventualmente ajudando a fazer o que o setor almeja desde o in\u00edcio: melhor fabricar produtos com efici\u00eancia e qualidade.<\/p>\n\n\n\n
\u00c9 por isso que passei as \u00faltimas semanas conversando com especialistas das maiores empresas de manufatura do mundo e reuni este epis\u00f3dio que descreve quais s\u00e3o os principais impactos das tecnologias Web3 na ind\u00fastria de manufatura.<\/p>\n\n\n\n
Em 2019, Kevin Kelly, o fundador da revista Wired, publicou uma incr\u00edvel reportagem de capa para a revista chamada \u201cWelcome to the Mirrorworld”, onde ele descreve como a Realidade Aumentada ir\u00e1 desencadear as pr\u00f3ximas grandes plataformas de tecnologia. Ele escreveu: \u201cEstamos construindo um mapa-m\u00fandi 1 para 1 de alcance quase inimagin\u00e1vel. Quando conclu\u00edda, nossa realidade f\u00edsica se fundir\u00e1 com o universo digital.\u201d Em outras palavras, prepare-se para conhecer seu g\u00eameo digital e o g\u00eameo digital da sua casa, do seu pa\u00eds, do seu escrit\u00f3rio e at\u00e9 do mundo.<\/p>\n\n\n\n
\u201cG\u00eameo digital?\u201d, voc\u00ea deve estar se perguntando, principalmente depois de ter lido sobre esse conceito anteriormente no artigo.<\/p>\n\n\n\n
Bem, deixe-me apresentar a voc\u00ea um dos primeiros blocos de constru\u00e7\u00e3o por tr\u00e1s do metaverso, ou seja, o conceito de \u201cg\u00eameos digitais\u201d. Um g\u00eameo digital \u00e9, de acordo com a defini\u00e7\u00e3o da IBM, uma representa\u00e7\u00e3o virtual de um objeto ou sistema, ou mesmo de uma pessoa como vimos, que abrange seu ciclo de vida, \u00e9 atualizado a partir de dados em tempo real e usa simula\u00e7\u00e3o, aprendizado de m\u00e1quina e racioc\u00ednio para ajudar na decis\u00e3o. Imagine uma grande ind\u00fastria manufatureira tendo g\u00eameos digitais de seus equipamentos: por meio deles, um engenheiro de sua casa poder\u00e1 resolver problemas de uma f\u00e1brica em outro continente atrav\u00e9s do Metaverso. As mesmas tecnologias permitir\u00e3o reuni\u00f5es de escrit\u00f3rio muito mais produtivas do que usando as ferramentas de videoconfer\u00eancia bidimensionais atuais. Os aplicativos voltados para o cliente podem incluir a cria\u00e7\u00e3o de g\u00eameos digitais no varejo, oferecendo experi\u00eancias de atendimento ao cliente que n\u00e3o seriam poss\u00edveis no mundo f\u00edsico, e at\u00e9 mesmo empresas de engenharia como a Ericsson est\u00e3o usando g\u00eameos digitais para simular o impacto de \u00e1rvores caindo em suas antenas 5G. Incr\u00edvel, certo?<\/p>\n\n\n\n
Al\u00e9m disso, \u00e9 um mercado enorme: a ind\u00fastria global de g\u00eameos digitais foi avaliada em US $6,5 bilh\u00f5es em 2021 e est\u00e1 projetada para atingir US $125,7 bilh\u00f5es at\u00e9 2030, crescendo a um CAGR de 39,48% de 2022 a 2030.<\/p>\n\n\n\n
E quando chegamos \u00e0 manufatura e olhamos para as poss\u00edveis implica\u00e7\u00f5es para a ind\u00fastria, podemos usar os Digital Twins em in\u00fameras aplica\u00e7\u00f5es, mas principalmente em simula\u00e7\u00f5es de novas linhas e equipamentos. Veja, uma das maiores vantagens de usar g\u00eameos digitais \u00e9 que os fabricantes podem aproveitar essa tecnologia sem precisar substituir suas solu\u00e7\u00f5es existentes \u2014 e acelerar o tempo de valoriza\u00e7\u00e3o a um custo menor. A arquitetura MOM subjacente de uma organiza\u00e7\u00e3o de manufatura ainda atuar\u00e1 como base para suas opera\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n
Ao implementar um g\u00eameo digital em paralelo com a arquitetura MOM existente, os fabricantes podem extrair mais valor de anos de investimentos em tecnologia e evitar a necessidade de \u201crasgar e substituir\u201d. Ele permite que os fabricantes capturem dados de todos os sistemas existentes e os contextualizem de forma r\u00e1pida e eficaz. Os benef\u00edcios podem ser obtidos dentro de tr\u00eas a seis meses, dependendo da complexidade do caso de uso.<\/p>\n\n\n\n
O principal benef\u00edcio dos g\u00eameos digitais na fabrica\u00e7\u00e3o \u00e9 a capacidade de fornecer automaticamente informa\u00e7\u00f5es abrangentes sobre o desempenho do equipamento ou do produto sem qualquer envolvimento dos funcion\u00e1rios. Al\u00e9m disso, colocando em uso os recursos de computa\u00e7\u00e3o atuais, as f\u00e1bricas podem analisar rapidamente os dados fornecidos pelo g\u00eameo f\u00edsico usando algoritmos avan\u00e7ados de ML e transform\u00e1-los em insights acion\u00e1veis. Antes do in\u00edcio dos g\u00eameos digitais, esse n\u00edvel de controle na fabrica\u00e7\u00e3o era inating\u00edvel. Com milhares de sensores instalados em toda a f\u00e1brica e transmitindo dados constantemente para um aplicativo de g\u00eameo digital, os fabricantes podem acumular informa\u00e7\u00f5es importantes sobre o desempenho do sistema e fazer ajustes baseados em evid\u00eancias no fluxo de trabalho da f\u00e1brica. Para completar, sensores modernos podem coletar dados sobre uma ampla variedade de caracter\u00edsticas, desde espessura e temperatura de ativos at\u00e9 condi\u00e7\u00f5es ambientais gerais na planta.<\/p>\n\n\n\n
Com a ajuda de sensores, os g\u00eameos digitais podem monitorar ativos fora da f\u00e1brica. Por exemplo, uma f\u00e1brica de autom\u00f3veis pode avaliar como v\u00e1rios componentes do carro se desgastam ou se comportam sob condi\u00e7\u00f5es extremas. Esses insights podem ser usados \u200b\u200bpara aprimorar o design de produtos futuros. Um g\u00eameo digital tamb\u00e9m permite que os fabricantes experimentem decis\u00f5es de design n\u00e3o convencionais sem nenhum risco econ\u00f4mico e impulsionam a inova\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n
A Siemens Digital Industries aumentou as receitas de cerca de US $15 bilh\u00f5es por ano para US $20 bilh\u00f5es em apenas dois anos ap\u00f3s a transi\u00e7\u00e3o de seu portf\u00f3lio de g\u00eameos digitais para uma nuvem de metaverso industrial chamada Siemens Xcelerator. A Digital Industries \u00e9 a p\u00e9rola do portf\u00f3lio da Siemens. Sua tecnologia de automa\u00e7\u00e3o de f\u00e1brica, um controlador l\u00f3gico program\u00e1vel (PLC), est\u00e1 instalado em 30% de todos os equipamentos de fabrica\u00e7\u00e3o e suas ferramentas de design e gerenciamento do ciclo de vida do produto s\u00e3o essenciais na maioria das empresas industriais.<\/p>\n\n\n\n
Vamos come\u00e7ar lembrando o que \u00e9 Edge computing: \u00e9 um paradigma de computa\u00e7\u00e3o emergente que se refere a uma variedade de redes e dispositivos no usu\u00e1rio ou pr\u00f3ximo a ele. O Edge trata do processamento de dados mais pr\u00f3ximo de onde eles est\u00e3o sendo gerados, permitindo o processamento em maiores velocidades e volumes, levando a melhores resultados conduzidos por a\u00e7\u00f5es em tempo real.<\/p>\n\n\n\n
A computa\u00e7\u00e3o de borda (em oposi\u00e7\u00e3o \u00e0 computa\u00e7\u00e3o em nuvem) permite que os fabricantes implementem automa\u00e7\u00e3o no ch\u00e3o de f\u00e1brica e nos processos da cadeia de suprimentos por meio de rob\u00f3tica avan\u00e7ada e comunica\u00e7\u00e3o m\u00e1quina a m\u00e1quina mais pr\u00f3xima da fonte, em vez de enviar dados a um servidor para an\u00e1lise e resposta. Por exemplo, escanear chapas met\u00e1licas para detectar fadiga, monitorar fluxo atrav\u00e9s de tubos ou acompanhar ciclos de m\u00e1quinas automatizadas para melhorar a baixa lat\u00eancia, resultando em an\u00e1lises e corre\u00e7\u00f5es mais r\u00e1pidas.<\/p>\n\n\n\n
Coletar, analisar e agir com base em dados no ch\u00e3o de f\u00e1brica em tempo real oferece grandes benef\u00edcios. Reduzir o tempo de inatividade, prever com precis\u00e3o a manuten\u00e7\u00e3o e melhorar a qualidade geral do produto resulta em maior rendimento, redu\u00e7\u00e3o de desperd\u00edcio, maior rendimento e custos gerais mais baixos.<\/p>\n\n\n\n
\u00c9 um paradigma de computa\u00e7\u00e3o emergente que se refere a uma variedade de redes e dispositivos no usu\u00e1rio ou pr\u00f3ximo a ele. <\/p>\n\n\n\n
O futuro da manufatura \u00e9 um em que as decis\u00f5es s\u00e3o tomadas de forma aut\u00f4noma no ch\u00e3o de f\u00e1brica, com base em condi\u00e7\u00f5es em tempo real. A computa\u00e7\u00e3o de borda, ou edge computing, ajuda a integrar todos os aspectos do processo de fabrica\u00e7\u00e3o, incluindo design, cadeia de suprimentos e opera\u00e7\u00f5es. Isso permite que as empresas reajam \u00e0s mudan\u00e7as mais rapidamente com mais flexibilidade e menos desperd\u00edcio. A computa\u00e7\u00e3o de borda associada \u00e0 infraestrutura de nuvem h\u00edbrida aberta pode fornecer transpar\u00eancia em tempo real, acelerar a produ\u00e7\u00e3o orientada por software, maximizar o dimensionamento e aproveitar o big data para an\u00e1lises em toda a infraestrutura de TI.<\/p>\n\n\n\n
Os dados suportam a vis\u00e3o de que o edge computing est\u00e1 se acelerando. De acordo com a pesquisa “Edge Computing in Manufacturing”, baseada em uma pesquisa da IDC com 128 l\u00edderes de manufatura em parceria com a Lumen e a Microsoft, 27% dos entrevistados disseram usar edge computing na produ\u00e7\u00e3o; e 56% iniciar\u00e3o pilotos nos pr\u00f3ximos 2 anos. De acordo com a Frost & Sullivan, 90% das empresas industriais usar\u00e3o a tecnologia de computa\u00e7\u00e3o de ponta at\u00e9 2022. Tamb\u00e9m um relat\u00f3rio recente da IDC (registro obrigat\u00f3rio) constatou que 40% de todas as organiza\u00e7\u00f5es investir\u00e3o em computa\u00e7\u00e3o de ponta no pr\u00f3ximo ano.<\/p>\n\n\n\n
Antes de chegar \u00e0 sua aplica\u00e7\u00e3o na ind\u00fastria de manufatura, vamos primeiro entender melhor o que \u00e9 a tecnologia Blockchain: \u00e9 basicamente um banco de dados distribu\u00eddo que \u00e9 compartilhado entre os n\u00f3s de uma rede de computadores, que armazena informa\u00e7\u00f5es eletronicamente em formato digital. Uma blockchain re\u00fane informa\u00e7\u00f5es em grupos, conhecidos como blocos, que cont\u00eam conjuntos de informa\u00e7\u00f5es e que possuem determinadas capacidades de armazenamento e, quando preenchidos, s\u00e3o fechados e vinculados ao bloco previamente preenchido, formando uma cadeia de dados conhecida como blockchain. Todas as novas informa\u00e7\u00f5es que seguem esse bloco rec\u00e9m-adicionado s\u00e3o compiladas em um bloco rec\u00e9m-formado que tamb\u00e9m ser\u00e1 adicionado \u00e0 cadeia uma vez preenchido e, quando for preenchido, ser\u00e1 gravado em pedra e se tornar\u00e1 parte desta linha do tempo. Cada bloco na cadeia recebe um carimbo de data\/hora exato quando \u00e9 adicionado \u00e0 cadeia. Ver? O blockchain \u00e9 uma tecnologia de contabilidade distribu\u00edda (DLT), onde esse banco de dados est\u00e1 espalhado entre v\u00e1rios n\u00f3s de rede em v\u00e1rios locais, o que o torna descentralizado.<\/p>\n\n\n\n
E quando se trata de seus impactos potenciais na fabrica\u00e7\u00e3o, podemos listar v\u00e1rios, como monitoramento da cadeia de suprimentos para maior transpar\u00eancia, proveni\u00eancia de materiais e detec\u00e7\u00e3o de falsifica\u00e7\u00f5es, manuten\u00e7\u00e3o liderada por m\u00e1quina, projeto de engenharia para produtos de longa dura\u00e7\u00e3o e alta complexidade, identidade gerenciamento, rastreamento de ativos, prote\u00e7\u00e3o de IP e muito mais.<\/p>\n\n\n\n
Vejamos primeiro a falsifica\u00e7\u00e3o e a fraude na cadeia de suprimentos s\u00e3o problemas que atormentam o setor h\u00e1 anos. Com esse problema continuando a causar problemas, os fabricantes est\u00e3o voltando sua aten\u00e7\u00e3o para as solu\u00e7\u00f5es blockchain para criar um banco de dados seguro e imut\u00e1vel de ativos ou produtos. A tecnologia Blockchain permite a cria\u00e7\u00e3o de um livro-raz\u00e3o digital compartilhado, que aborda os problemas relacionados ao compartilhamento e \u00e0 velocidade de compartilhamento de informa\u00e7\u00f5es em todo o ecossistema fragmentado de fornecedores. Os fornecedores t\u00eam acesso a um banco de dados seguro e autorizado onde nenhuma entidade \u00e9 propriet\u00e1ria dos dados. Isso mitiga o risco de certos fornecedores alterarem os dados de forma fraudulenta. Blockchain para fabrica\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m remove a depend\u00eancia de trilhas de auditoria baseadas em papel e a falta de comunica\u00e7\u00e3o que surge disso. G\u00eameos digitais de ativos f\u00edsicos podem ser criados, permitindo que bens f\u00edsicos sejam representados em um livro digital compartilhado, permitindo que sejam rastreados em toda a cadeia de suprimentos em tempo real. Isso tamb\u00e9m permite que os envolvidos na ind\u00fastria de manufatura verifiquem a origem de seus materiais, evitando que materiais falsificados entrem no ecossistema. Como o blockchain na fabrica\u00e7\u00e3o \u00e9 capaz de rastrear e provar a origem dos materiais, uma trilha de auditoria imut\u00e1vel \u00e9 alcan\u00e7ada, reduzindo o risco de fraude.<\/p>\n\n\n\n
Agora, para a manuten\u00e7\u00e3o: a ind\u00fastria de manufatura percorreu um caminho significativo de verifica\u00e7\u00f5es em papel desatualizadas para rastrear e corrigir problemas. Atualmente, os fabricantes est\u00e3o usando dispositivos habilitados para IoT que fornecem ao setor uma melhor compreens\u00e3o do que est\u00e1 acontecendo no ch\u00e3o de f\u00e1brica. Com a ajuda do blockchain, os fabricantes podem dar um passo adiante criando uma rede segura para m\u00e1quinas habilitadas para IoT. Ao fazer isso, resolve o problema de redes IoT n\u00e3o confi\u00e1veis \u200b\u200be com gargalos; redes que deixam os fabricantes vulner\u00e1veis \u200b\u200ba ataques e tempo de inatividade, o que \u00e9 caro para eles. Os dados mostram que os fabricantes podem perder at\u00e9 20% da produtividade, o que pode incluir at\u00e9 800 horas de inatividade, resultando em milh\u00f5es de d\u00f3lares em receita perdida. Com a ajuda da tecnologia blockchain na fabrica\u00e7\u00e3o, os fabricantes recebem dados mais precisos e confi\u00e1veis \u200b\u200bde suas m\u00e1quinas habilitadas para IoT, permitindo que eles re\u00fanam medidas preventivas. Por meio do uso de contratos inteligentes, essas verifica\u00e7\u00f5es podem ser realizadas de acordo com condi\u00e7\u00f5es pr\u00e9 definidas, garantindo que os dados de diagn\u00f3stico em tempo real sejam confi\u00e1veis \u200b\u200be verific\u00e1veis \u200b\u200bpor meio de registros de manuten\u00e7\u00e3o imut\u00e1veis. Ser capaz de resolver problemas rapidamente antes de qualquer tempo de inatividade n\u00e3o planejado tamb\u00e9m \u00e9 ben\u00e9fico para os fabricantes.<\/p>\n\n\n\n
De acordo com as patentes, as organiza\u00e7\u00f5es nas ind\u00fastrias de manufatura enfrentam uma depend\u00eancia para proteger a propriedade intelectual. Juntamente com o custo, a prote\u00e7\u00e3o de propriedade intelectual \u00e9 uma considera\u00e7\u00e3o importante nas decis\u00f5es sobre a fabrica\u00e7\u00e3o de pe\u00e7as internamente ou a compra de um fornecedor. Uma possibilidade \u00e9 que uma empresa utilize a tecnologia blockchain para ajudar a provar que possui propriedade intelectual no caso de uma disputa de patentes. Por exemplo, a Bernstein Technologies desenvolveu um servi\u00e7o da web que permite que seus usu\u00e1rios registrem IP em um blockchain. O servi\u00e7o cria um certificado que comprova a exist\u00eancia, integridade e propriedade do IP.<\/p>\n\n\n\n
“Meta-o qu\u00ea?”: Tenho certeza de que essa foi sua rea\u00e7\u00e3o ao recente an\u00fancio de Mark Zuckerberg sobre a mudan\u00e7a de marca do Facebook para Meta. Pelo menos, esse era o meu. Mas, curiosamente, agora todos falamos sobre o Metaverso gra\u00e7as a esse an\u00fancio e, embora n\u00e3o seja uma ideia nova, s\u00f3 recentemente conseguimos entender melhor suas implica\u00e7\u00f5es para as empresas de sa\u00fade, principalmente pela forma como realizam cirurgias e interagem com os pacientes.<\/p>\n\n\n\n
Mas vamos primeiro entender o que \u00e9 o Metaverso: o termo nasceu da jun\u00e7\u00e3o do prefixo grego “meta” (que significa al\u00e9m) e “universo”, e fundamentalmente \u00e9 um espa\u00e7o compartilhado virtual e coletivo, criado pela converg\u00eancia de realidades f\u00edsicas virtualmente aprimoradas a realidade (representada pelos \u201cG\u00eameos Digitais\u201d, dos quais falaremos) e o espa\u00e7o virtual que j\u00e1 permeia o mundo f\u00edsico (em especial a Realidade Aumentada, tamb\u00e9m chamada de AR). Confuso?<\/p>\n\n\n\n
Pense assim: hoje estamos basicamente online quando acessamos a internet, mas com novos dispositivos, maior conectividade como o 5G e tecnologias de ponta, estaremos online o tempo todo em mundos descentralizados, imersivos e persistentes.<\/p>\n\n\n\n
Uma das grandes oportunidades, al\u00e9m dos G\u00eameos Digitais que exploramos anteriormente, que o Metaverso est\u00e1 proporcionando para a ind\u00fastria de manufatura \u00e9 educar e treinar profissionais em opera\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n
O objetivo do metaverso industrial \u00e9 utilizar a tecnologia para fornecer um ambiente de trabalho seguro para os trabalhadores, j\u00e1 que a seguran\u00e7a \u00e9 uma preocupa\u00e7\u00e3o primordial ao lidar com pessoas em um ambiente f\u00edsico de f\u00e1brica.<\/p>\n\n\n\n
Assim, ao trabalhar em uma r\u00e9plica real de uma planta fabril, um estagi\u00e1rio ou um trabalhador inexperiente pode aprender como usar ou manter equipamentos enquanto permanece em um ambiente livre de riscos. Portanto, considerando isso, muitas empresas industriais optaram por uma abordagem de metaverso e VR em vez de uma abordagem de primeiro mundo real. Este modus operandi permite-lhes realizar:<\/p>\n\n\n\n
A verdade \u00e9 que a Ind\u00fastria 4.0 de hoje e as opera\u00e7\u00f5es avan\u00e7adas de manufatura exigem conhecimento sobre tecnologias inteligentes e automa\u00e7\u00e3o. O uso de aplicativos de intelig\u00eancia artificial (IA) e realidade aumentada ou virtual (AR\/VR) como estrat\u00e9gia de treinamento pode ajudar os trainees novatos a aprender habilidades cr\u00edticas de fabrica\u00e7\u00e3o, disse Yunbo Zhang, professor assistente da Kate Gleason College of Engineering da RIT e parte da pesquisa equipe que desenvolve a plataforma de tecnologia. O desenvolvimento de solu\u00e7\u00f5es de tecnologia inteligente tamb\u00e9m pode ser um meio de reter o conhecimento de mestres de m\u00e1quinas e engenheiros de produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n
\u201cExistem desafios na for\u00e7a de trabalho nos EUA; as ind\u00fastrias manufatureiras necessitam de m\u00e3o de obra qualificada, ou seja, podem operar as m\u00e1quinas e conduzir o processo de fabrica\u00e7\u00e3o nas f\u00e1bricas. Acreditamos que o treinamento seria uma maneira importante de melhorar a situa\u00e7\u00e3o\u201d, disse Zhang, que leciona no Departamento de Engenharia Industrial e de Sistemas da RIT e tem experi\u00eancia em manufatura avan\u00e7ada e design centrado no ser humano.<\/p>\n\n\n\n
Os trainees usar\u00e3o \u00f3culos de realidade virtual e, por meio de uma experi\u00eancia imersiva, aprender\u00e3o a usar os sistemas de fabrica\u00e7\u00e3o em um ambiente de f\u00e1brica. Instru\u00e7\u00f5es e tarefas de treinamento permitiriam que os treinandos explorassem esse ambiente com seguran\u00e7a e efici\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n
Al\u00e9m disso, as equipes de produ\u00e7\u00e3o s\u00e3o fortemente beneficiadas: com r\u00e1pidos avan\u00e7os na tecnologia de g\u00eameos digitais, o metaverso industrial tem muito a oferecer \u00e0s equipes de produ\u00e7\u00e3o. Um g\u00eameo digital nada mais \u00e9 do que uma representa\u00e7\u00e3o virtual de objetos f\u00edsicos, locais e processos.<\/p>\n\n\n\n
O metaverso industrial permite a cria\u00e7\u00e3o de g\u00eameos digitais do ambiente industrial para monitorar sistemas complexos em tempo real e interagir com eles usando AI, IoT e VR. Isso permite que a equipe de montagem projete, desenvolva e monte g\u00eameos digitais de produtos e processos f\u00edsicos nas linhas de montagem virtuais, incluindo:<\/p>\n\n\n\n
Um exemplo? Muitas vezes, os funcion\u00e1rios da Volkswagen precisam viajar longas dist\u00e2ncias para treinamento, o que retarda o processo de aprendizado. Portanto, a organiza\u00e7\u00e3o usa realidade virtual para treinar funcion\u00e1rios em qualquer lugar, a qualquer hora.<\/p>\n\n\n\n
Nas simula\u00e7\u00f5es de realidade virtual, os funcion\u00e1rios executam tarefas como montar uma porta ou um freio. Al\u00e9m dos treinamentos de montagem, tamb\u00e9m foram desenvolvidos simulados para atendimento ao cliente e orienta\u00e7\u00e3o de novos funcion\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\n
Durante o treinamento, algu\u00e9m assiste e d\u00e1 conselhos e pontos de melhoria. Isso aumenta a efic\u00e1cia e oferece espa\u00e7o para avalia\u00e7\u00e3o e implementa\u00e7\u00e3o de melhorias.<\/p>\n\n\n\n
No total, a Volkswagen desenvolveu mais de 30 atribui\u00e7\u00f5es diferentes e treinou mais de dez mil funcion\u00e1rios. A escalabilidade do treinamento em realidade virtual garante um processo eficiente e um treinamento mais barato.<\/p>\n\n\n\n
Gostaria que voc\u00ea imaginasse a seguinte situa\u00e7\u00e3o: voc\u00ea \u00e9 o piloto de um avi\u00e3o, e um dia, durante o voo, um de seus motores quebra. Terr\u00edvel, certo? Aconteceu de repente, e aparentemente nada seria capaz de prever isso.<\/p>\n\n\n\n
Mas a verdade \u00e9 que sim, provavelmente seria poss\u00edvel visualiz\u00e1-lo se o avi\u00e3o estivesse cheio de sensores que capturam dados em tempo real e, por meio de IA, seria capaz de antecipar a parada de um motor por meio de correla\u00e7\u00f5es e simula\u00e7\u00f5es baseadas em o Big Data que ele coleta (mais ou menos como um Tesla \u00e9 capaz de fazer, diferentemente da maioria dos carros).<\/p>\n\n\n\n
Veja o poder do Big Data sendo processado pela Intelig\u00eancia Artificial, que por sua defini\u00e7\u00e3o s\u00e3o sistemas computacionais capazes de realizar tarefas e resolver problemas que normalmente requerem intelig\u00eancia humana, como percep\u00e7\u00e3o visual, reconhecimento de fala, tomada de decis\u00e3o e tradu\u00e7\u00e3o entre idiomas, entre outros? Isso nos ajuda a prever mais e reagir cegamente menos. E considere que j\u00e1 vivemos em um mundo com muitos e muitos dados, onde mais de 90% dos dados gerados desde o in\u00edcio da humanidade foram gerados na \u00faltima d\u00e9cada, e onde hoje chegamos ao ponto de 97 Zettabytes de dados at\u00e9 o final de 2022 de acordo com Statista (que s\u00f3 para voc\u00ea ter uma ideia, um Zettabyte \u00e9 um n\u00famero com 12 zeros\u2026 s\u00e3o muitos dados!).<\/p>\n\n\n\n
Ent\u00e3o, como Big Data e I.A. impactam o setor manufatureiro? A verdade \u00e9 que h\u00e1 uma infinidade de aplica\u00e7\u00f5es, como precis\u00e3o de previs\u00e3o de demanda, automatizar processos e aumentar efici\u00eancias.<\/p>\n\n\n\n
O impacto da IA \u200b\u200bna manufatura \u00e9 revolucion\u00e1rio. O fabricante franc\u00eas de alimentos Danone Group usa aprendizado de m\u00e1quina para melhorar a precis\u00e3o de sua previs\u00e3o de demanda. Isso levou a um:<\/p>\n\n\n\n
Enquanto isso, o BMW Group usa reconhecimento de imagem automatizado para verifica\u00e7\u00f5es de qualidade, inspe\u00e7\u00f5es e para eliminar pseudo-defeitos (desvios do objetivo, apesar de n\u00e3o haver falhas reais). Como resultado, eles alcan\u00e7aram altos n\u00edveis de precis\u00e3o na fabrica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n
Outra empresa que se beneficiou da IA \u200b\u200bna fabrica\u00e7\u00e3o \u00e9 a Porsche. Eles usam ve\u00edculos guiados aut\u00f4nomos (AGVs) para automatizar partes significativas da fabrica\u00e7\u00e3o automotiva. Os AGVs levam as partes da carroceria de uma esta\u00e7\u00e3o de processamento para outra, eliminando a necessidade de interven\u00e7\u00e3o humana e tornando a instala\u00e7\u00e3o resistente a interrup\u00e7\u00f5es como pandemias.<\/p>\n\n\n\n
Esses s\u00e3o apenas alguns exemplos de empresas que utilizam a IA na fabrica\u00e7\u00e3o para melhorar a produtividade geral e a efici\u00eancia operacional.<\/p>\n\n\n\n
Mas por que a A.I. t\u00e3o crucial para o futuro da manufatura? As ferramentas de IA podem processar e interpretar grandes volumes de dados do ch\u00e3o de f\u00e1brica para detectar padr\u00f5es, analisar e prever o comportamento do consumidor, detectar anomalias nos processos de produ\u00e7\u00e3o em tempo real e muito mais. Essas ferramentas ajudam os fabricantes a obter visibilidade de ponta a ponta de todas as opera\u00e7\u00f5es de fabrica\u00e7\u00e3o em instala\u00e7\u00f5es em todas as regi\u00f5es. Gra\u00e7as aos algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina, os sistemas baseados em IA tamb\u00e9m podem aprender, adaptar e melhorar continuamente.<\/p>\n\n\n\n
Esses recursos s\u00e3o cruciais para os fabricantes prosperarem ap\u00f3s a r\u00e1pida digitaliza\u00e7\u00e3o induzida pela pandemia.<\/p>\n\n\n\n
De acordo com a McKinsey, as empresas que usam IA testemunharam economia de custos e crescimento de receita. 16% dos entrevistados notaram uma redu\u00e7\u00e3o de 10 a 19% nos custos, enquanto 18% observaram um aumento de 6 a 10% na receita geral.<\/p>\n\n\n\n
Os sistemas de IA tamb\u00e9m permitem an\u00e1lises preditivas, o que ajuda a enfrentar desafios operacionais e interrup\u00e7\u00f5es nas cadeias de suprimentos, bem como na for\u00e7a de trabalho. Um relat\u00f3rio da McKinsey sugere que a IA pode melhorar a precis\u00e3o da previs\u00e3o na fabrica\u00e7\u00e3o em 10 a 20%, o que se traduz em uma redu\u00e7\u00e3o de 5% nos custos de estoque e um aumento de 2 a 3% nas receitas.<\/p>\n\n\n\n
Vejamos o impacto da I.A. na manuten\u00e7\u00e3o preditiva: um relat\u00f3rio da McKinsey afirma que o maior valor da IA \u200b\u200bna fabrica\u00e7\u00e3o \u00e9 devido \u00e0 manuten\u00e7\u00e3o preditiva, que representa US $0,5 a US $0,7 trilh\u00e3o em valor em todo o mundo. O BCG considera a manuten\u00e7\u00e3o preditiva a primeira prioridade da Ind\u00fastria 4.0, especialmente para produtores de cimento.<\/p>\n\n\n\n
Os sistemas alimentados por IA podem:<\/p>\n\n\n\n
Capture e processe big data (incluindo \u00e1udio, v\u00eddeo e GPS) de sensores no ch\u00e3o de f\u00e1brica<\/p>\n\n\n\n
Ajude a detectar anomalias ou inefici\u00eancias de equipamentos para evitar quebras n\u00e3o planejadas de equipamentos. Isso pode ser um som estranho no motor de um ve\u00edculo ou um mau funcionamento da linha de montagem.<\/p>\n\n\n\n
Evite o tempo de inatividade n\u00e3o planejado do equipamento para melhorar a efici\u00eancia da f\u00e1brica e reduzir os custos<\/p>\n\n\n\n
Al\u00e9m disso, consertar defeitos em componentes individuais \u00e9 mais barato do que substituir uma m\u00e1quina inteira.<\/p>\n\n\n\n
Isso tudo \u00e9 t\u00e3o incr\u00edvel e prova que a Web 3 e a I.A. podem gerar uma vantagem incr\u00edvel para empresas de manufatura de todos os tamanhos e segmentos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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