Dados que já existiam na máquina, transformados em indicador e em menos perda

Os sinais de processo estavam disponíveis no CLP e nos acionamentos, mas não viravam informação de gestão: consumo de energia por tonelada, taxa de produção e estabilidade do processo eram estimados no fim do mês, e um modo de falha recorrente na linha gerava perda de material sem que houvesse sinal de aviso antes da ocorrência.

Redução de 25% na ocorrência do modo de falha alvo, com o indicador acompanhado em tempo real pela operação. Como efeito colateral do mesmo trabalho, a padronização de software substituiu 26 redes redundantes em Ladder por dois blocos funcionais parametrizados, documentados e replicáveis — menos código para manter e menos lugar para o erro se esconder.

• Aquisição de dados em alta velocidade com IbaPDA e análise com Iba Analyzer; mapa de sinais definido a partir do que a operação precisa decidir, não do que é fácil coletar.
• Plataforma de monitoramento em tempo real com coleta em nível 0/1, banco de dados, camada de KPI e aplicação web acessível pela fábrica.
• Indicadores operacionais de consumo específico de energia (kWh/t), taxa de produção (t/h) e estabilidade do processo, disponíveis durante o turno e não depois dele.
• Modelo preditivo (machine learning) para detecção e previsão de um modo de falha recorrente, treinado sobre o histórico de processo da própria linha.
• Integração com a camada de gestão via servidores e clientes OPC entre nível 1, 2 e MES, sustentando a rastreabilidade do produto.