Identificar por que uma máquina apresenta paradas recorrentes, quais condições estão associadas à queda de produtividade ou que problemas devem ser priorizados pode exigir o cruzamento de milhares de registros industriais. Com a inteligência artificial integrada aos sistemas MES (Manufacturing Execution System), parte desse trabalho de análise pode ser automatizada, permitindo identificar padrões nos dados da produção e direcionar a investigação de perdas operacionais.
Diferentemente dos dashboards tradicionais, que apresentam indicadores como eficiência global dos equipamentos (OEE), disponibilidade, performance e frequência de paradas, a inteligência artificial permite relacionar essas informações com variáveis como turnos, produtos, lotes e horários. O objetivo é compreender em quais condições os problemas ocorrem e oferecer informações mais direcionadas aos profissionais responsáveis pela operação.
Segundo Edner Junior, diretor-geral da MOCX Engenharia, desenvolvedora do sistema MES StrategyOEE, a tecnologia não substitui a experiência dos profissionais nem assume o controle autônomo da produção. Sua função é interpretar os dados coletados das máquinas, identificar relações e apoiar a tomada de decisão.
Como a IA no MES identifica padrões de paradas de máquinas?
Uma das principais aplicações da inteligência artificial integrada ao MES é a análise das paradas de máquinas. Enquanto os relatórios tradicionais permitem identificar a frequência e a duração das interrupções, a IA consegue cruzar diferentes variáveis para investigar as condições em que elas acontecem.
Para exemplificar, Edner apresenta uma situação hipotética em que uma indústria registra diversas ocorrências de falha de alimentação em determinado equipamento. Em uma análise convencional, o gestor poderia utilizar um gráfico de Pareto para identificar quantas vezes o problema ocorreu e quanto tempo de produção foi perdido.
Com a IA, a investigação pode ir mais longe. Ao relacionar os registros de produção, o sistema poderia identificar, por exemplo, que determinada falha ocorreu 12 vezes durante o mês, sendo nove ocorrências no turno da noite, durante a fabricação de um produto específico. Dessas interrupções, sete aconteceram nos primeiros 20 minutos após a troca de lote, acompanhadas de um aumento no tempo de ciclo antes da parada.
Essas informações permitem direcionar a investigação para aspectos como preparação da máquina, ajustes realizados nas trocas de lote, características do produto e condições de alimentação do equipamento.
Depois da implementação de uma ação corretiva, o histórico registrado pelo MES também pode ser utilizado para comparar os períodos anteriores e posteriores à intervenção, verificando possíveis mudanças na frequência das paradas, no tempo perdido e nos indicadores de disponibilidade e OEE.
Como a inteligência artificial ajuda a priorizar perdas industriais?
Outra possibilidade de aplicação da inteligência artificial está na identificação de problemas semelhantes registrados de maneiras diferentes pelos operadores. Uma mesma falha pode aparecer no histórico com descrições como "falha no sensor", "problema de leitura" ou "sensor não detectou".
No sistema MES StrategyOEE, desenvolvido pela MOCX, a IA pode relacionar essas descrições e identificar possíveis ocorrências equivalentes, contribuindo para uma análise mais precisa das perdas. Isso ajuda a evitar que um mesmo problema apareça distribuído em diferentes categorias nos gráficos de Pareto, dificultando a avaliação de seu impacto sobre a operação.
A tecnologia também pode auxiliar na definição de prioridades de investigação. Isso porque a parada mais frequente nem sempre representa a maior perda de produção. Uma interrupção pode ocorrer dezenas de vezes, mas durar poucos segundos, enquanto outra, menos recorrente, pode manter um equipamento indisponível durante horas.
Ao cruzar informações como frequência, duração acumulada, impacto no OEE, volume não produzido e condições operacionais, a IA pode fornecer subsídios para que a equipe avalie quais ocorrências merecem atenção prioritária.
Essas análises também podem contribuir para identificar comportamentos fora do padrão, como aumento de microparadas, redução gradual da velocidade das máquinas, quedas atípicas de produtividade ou lotes que demandam mais tempo de processamento do que outros semelhantes.
A IA consegue identificar a causa das paradas de máquinas?
Apesar da capacidade de relacionar informações, a inteligência artificial não consegue necessariamente determinar a origem de uma falha apenas pela identificação de padrões.
"A IA consegue identificar correlações e padrões, não necessariamente a causa raiz", esclarece Edner.
Se os registros indicam que uma máquina apresenta mais interrupções durante determinado turno, por exemplo, isso não significa que o problema esteja necessariamente relacionado aos operadores. As ocorrências podem envolver diferenças entre materiais, condições de operação, ajustes dos equipamentos ou outros fatores que precisam ser investigados.
Nesses casos, a IA pode ajudar a recuperar ocorrências semelhantes, consultar registros históricos de problemas e soluções e sugerir caminhos para aprofundar a investigação. Entretanto, a identificação da causa efetiva continua dependendo da avaliação técnica dos profissionais envolvidos na operação.
No StrategyOEE, essa análise também pode ser realizada por meio de perguntas em linguagem natural. Um gestor pode consultar, por exemplo, quais padrões estão associados ao aumento das paradas de determinada máquina ou quais condições operacionais coincidem com uma queda no OEE. A inteligência artificial cruza os registros disponíveis para apresentar respostas contextualizadas, reduzindo a necessidade de analisar diferentes relatórios separadamente.
Quais dados são necessários para utilizar IA no MES?
A utilização da inteligência artificial integrada ao MES não depende necessariamente de uma fábrica altamente digitalizada ou de grandes volumes de informações históricas.
Para Edner, mais importante do que acumular grandes volumes de informações é garantir a qualidade e a consistência dos registros. "Quantidade ajuda, mas qualidade é essencial", afirma.
O executivo explica que uma indústria com seis meses de dados bem registrados pode obter análises mais confiáveis do que outra com dois anos de informações inconsistentes. Classificações genéricas de paradas, dados incompletos ou registros incorretos sobre produtos e turnos podem comprometer a identificação de padrões e a confiabilidade das respostas.
Por isso, a aplicação da tecnologia depende também da organização dos processos de coleta e registro das informações, além da participação dos profissionais responsáveis pelo acompanhamento da produção.
No StrategyOEE, os dados são obtidos por meio do MOCX Analytics, equipamento responsável pela comunicação com máquinas industriais, incluindo modelos legados e modernos. A plataforma registra e contextualiza informações sobre funcionamento dos equipamentos, motivos e duração das paradas, produtos, lotes, turnos, tempos de ciclo e quantidades produzidas.
A integração da inteligência artificial aos sistemas MES amplia, portanto, as possibilidades de utilização dos dados industriais. Enquanto o sistema registra e contextualiza o que acontece na produção, a IA contribui para identificar relações, reconhecer comportamentos atípicos e direcionar investigações.
"A IA não substitui esse conhecimento. Ela reduz o tempo gasto procurando relações entre milhares de registros", explica Edner, referindo-se à experiência dos operadores, analistas e gestores.
O principal potencial dessa integração está em reduzir o intervalo entre a ocorrência de uma perda, a compreensão das condições associadas ao problema e a adoção de medidas corretivas, mantendo os profissionais responsáveis pela validação das análises e pelas decisões no chão de fábrica.
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