A aplicação da Operation Intelligence aos processos modernos proporciona a visibilidade de dados em tempo real sobre os diversos sistemas operacionais e empresariais, o que permite às empresas tomarem melhores decisões operacionais devido a uma visão analítica continuamente atualizada, sobre os dados agregados e contextualizados dos processos, reduzindo os custos diretos e indiretos relacionados com desvios imprevistos dos processos.
Do Business Inteligence
- Análise de dados históricos ao longo de períodos de tempo definidos
- Implementação de medidas de optimização reactivas
…à Operation Inteligence
- Análise contínua dos dados do processo
- Operações continuamente otimizadas e preditivas, com serviços de manutenção rentáveis
Valor:
Conseguir melhores decisões operacionais devido a uma visão integrada sobre dados agregados e contextualizados
IIoT Cloud Platform
Algumas das áreas de investigação e desenvolvimento abordadas por este projeto, têm como objeto a otimização de processos e manutenção preditiva, assentes em algoritmos de análise e aprendizagem automática.
Para assegurarmos que estes desenvolvimentos resultam efetivamente em melhorias práticas no chão de fábrica, é imperativo que a recolha de dados de campo seja suficiente para assegurar algoritmia eficaz. Para responder a este desafio, considera-se o sistema operativo aberto baseado num “Open IoT operating System – Mindsphere” que se preconiza para processar a aplicação de cálculo dos indicadores OEE (Overall Equipment Efectiveness) e uma camada de agregação e buffering ao nível da fábrica garantindo uma maior confiança em termos de segurança de dados, a qual constitui um tema muito sensível para as indústrias.
O OEE é um dos KPI’s mais importantes para a gestão da Produção e da Manutenção no chão de fábrica, isto porque de uma forma fiável proporciona uma imagem clara e inequívoca da performance do sistema produtivo. Com base neste indicador tomam-se decisões estratégicas de manutenção e indicam-se previsões de produção que influenciam tanto clientes como fornecedores.
O processamento da aplicação para cálculo de OEE corre numa MindApp no sistema operativo MindSphere e pretende-se que esta MindApp bidirecional seja não só capaz de comunicar com a célula de produção para retirar os inputs necessários ao cálculo, como também retornar ao equipamento os indicadores já calculados para um certo intervalo de tempo. Esta bidirecionalidade vai ser usada pelo equipamento para de uma forma automática validar melhorias introduzidas pelas Smart Recipes e sequências otimizadas.
Avanços tecnológicos/científicos
Desenvolvimento de uma tecnologia de auxílio à otimização de processos, à gestão da manutenção preditiva e à melhoria contínua do equipamento e processo, com suporte a mecanismos de simulação e machine learning.
O desenvolvimento desta vertente no enqudramento deste projeto tem como resultados o desenvolvimento das seguintes tarefas:
T1.5 MindSphere Application Setup Model – Esta tarefa tem por objetivo definir o âmbito específico da aplicação a desenvolver no projeto baseada na solução MindSphere – MindApp – e os respetivos requisitos funcionais genéricos, tendo por base o estado da arte e os objetivos a alcançar.
T2.5 MindSphere Application Architecture – Nesta tarefa dar-se-á início ao desenvolvimento do modelo criado na Tarefa T1.5, devendo ser criado o desenho da arquitetura da aplicação em termos de infraestrutura, hardware, comunicações e software que irão permitir o processamento dos dados.
T3.3 MindSphere Applications Development – No decorrer desta tarefa pretende-se desenvolver uma MindApp capaz de calcular os principais indicadores de eficiência do equipamento tais como: TEE (Total Equipment Effectiveness), OEE (Overall Equipment Effectiveness), e EE (Equipment Effectiveness). Como resultados, desenho da solução está definido de acordo com o conteúdo do Relatório “MindApp – Arquitetura e especificações”.
T4.2 MindSphere Application Tests – Realização de testes de operação e performance/stress da aplicação (MindApp) na plataforma MindSphere.
