Com 101 andares no decorrer de meio mundo e 36.000 funcionários, o desafio de colocar a revolução digital não é descomplicado pra uma organização como a Gestamp. INOVADORES fala com René González, diretor corporativo de padronização de equipamentos e de fabricação avançada, pra conhecer as tuas chaves. Entre elas, digitalizar o conhecimento de seus especialistas em geração para dotar de inteligência real pros algoritmos. “A Indústria 4.0 é um conceito que engloba várias tecnologias e formas diferentes de fazer as coisas”, explica Gonzalez. Primeiro, a empresa espanhola teve que “apreender” o que tinha entre as mãos.

“Como nos podia ajudar, que complexidade implicava ou quantos recursos deveríamos aplicar”, lembra. Qualquer salto tecnológico deveria estar ajeitado com dois objetivos principais: diminuir os veículos (e, por isso, eliminar as emissões e aperfeiçoar tua segurança. Após este momento de reflexão, viu “muito valor” no novo paradigma. Especialmente, pra uma empresa vasto, com complexos processos produtivos e muitas delegações e plantas.

No arranque de 2016, construiu a sua própria folha de rota. “No início, a digitalização poderá te oprimir”, reconhece González. Para construir este plano, a organização vai selecionando uma série de projetos-chave. A dia de hoje, há onze iniciativas em andamento, que irão desde a robótica colaborativa para a impressão 3D. Mas todas seguem as mesmas fases. A primeira é a conceitualização. “O que vamos fazer”, declara.

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A segunda, o piloto. “Nos serve para testar e averiguar se os parceiros são os mais corretos”, comenta. A terceira, a implantação de uma linha produtiva em concreto. E a quarta, a adoção. “Uma vez que foi instalado na planta, que a gente se acostume à modificação”. Assim, insuficiente a pouco, Gestamp vai desenvolvendo o seu conceito de fábrica inteligente.

Um de seus principais projetos faz fonte a uma de suas tecnologias estrela, a estampagem a quente. “É uma das técnicas mais interessantes para nós, uma vez que nos socorro a eliminar o peso e aprimorar a segurança de carroçarias nos chassis e os mecanismos”, explica Gonzalez.

Este é o recurso que lhes permite gerar aços de alta resistência. O projeto nasceu com a ideia de aperfeiçoar a eficiência das linhas para que fossem “mais inteligentes”. Numa primeira fase, centrou-se em prever falhas e avisar os operadores de possíveis melhorias; porém, pela segunda, a corporação quer que o sistema seja apto de se auto-regulamentar.

Gestamp selecionou 5 linhas de produção de cinco plantas piloto para colocar em marcha esse projecto ambicioso. Assim, podem ler 2.000 variáveis de cada uma delas, desde as temperaturas e vazões de até coisas externas a elas. E, depois, foi conectado entre si.

“Cada alterável dá um ponto de média a cada 250 milissegundos”, reconhece. “Um Big Data ingente”. “Existe uma dificuldade vasto na hora de organizar a informação”, ressalta. Até já, este tipo de dados são apresentadas no ambiente em cada pc.

Os operários tinham que deslocar-se de máquina em máquina analisando várias variáveis que não são armazenados em nenhum blog. “Agora, o dado é lida automaticamente, sobe pra nuvem, mistura-se e nós a recebemos de modo ordenada”, enfatiza. Aqui entram em jogo os algoritmos que permitem localizar tendências ou avisar de padrões ocultos. Para isso, usam todo tipo de ferramentas, desde analítica avançada para machine learning ou algumas técnicas de Inteligência Artificial. Mas, por si sós, os algoritmos não têm muito a auxiliar. Dessa maneira, Gestamp quis envolver estas pessoas que sabem perfeitamente como tem êxito cada linha produtiva. “Digitalizamos a compreensão interno”, reconhece González. Seria uma pena desperdiçar o know-how desses especialistas que conhecem definitivamente tudo o que está referente com uma linha.

Assim que a corporação recorre a eles pra construir a lógica que orienta as máquinas. “Nós fazemos questões e respostas, definimos um algoritmo que depois se desdobra em todas as plantas”, comenta. Uma nova maneira de compartilhar um conhecimento que até neste instante estava aprisionado.