SMED e Visão Computacional: Como utilizar tecnologia pra melhorar processos na indústria?

Por Daniel Almeida

Não é de hoje que se fala sobre a aplicação de tecnologias digitais na indústria, porém ainda vemos pouca discussão sobre como elas se relacionam com as ferramentas enxutas de melhoria e padronização de processos industriais, como por exemplo SMED, FMEA, 5S e Kanban.

É fundamental entender como integrar as tecnologias com os processos e metodologias industriais para garantir que seja possível extrair o máximo de valor de todas as partes. Existem diversas ferramentas tecnológicas aplicáveis na indústria 4.0, como por exemplo as que se utilizam de dados de IIoT (Internet das Coisas Industrial) e algoritmos de Machine Learning para gerar previsões de manutenção ou ajustes nos parâmetros da produção.

Uma tecnologia que permeia algumas das principais soluções desenvolvidas pela Stepps é a de Visão Computacional (VC), que se utiliza de dispositivos de captura de imagem (câmeras) e unidades de processamento On The Edge para reconhecer e classificar ações humanas e estados de funcionamento de equipamentos. Diferente de outras ferramentas que precisam de grandes históricos de dados de sensores para realizar modelagens estatísticas, VC permite capturar dados em tempo real que antes eram desconhecidos pelos gestores, ou só capturados através de estudos pontuais de tempos e movimentos.

Como SMED e Visão Computacional podem se conectar para realizar melhorias no setup?

SMED (Single Minute Exchange of Dies), ou Troca Rápida de Ferramentas, é uma técnica criada para reduzir o tempo de setup. Comumente iniciado por etapas de observação e documentação dos processos atuais, o SMED muitas vezes exige que colaboradores realizem estudos de tempos e movimentos apoiados por gravações de vídeos dos processos. O problema aqui é que as limitações de tempo e recurso fazem com que os projetos de SMED sejam realizados em longos intervalos de tempo, com baixa quantidade e qualidade de dados (inclusive de vídeo), e que não contemplam todas as situações do dia-a-dia fabril, como equipamentos, linhas, turnos, e até plantas diferentes.

Conjunto de câmeras + processamento On th Edge da Stepps, em case de impressão 3D.

A utilização de um conjunto de câmeras e um sistema de Visão Computacional permite que a captura de informações sobre os processos de setup seja feito de maneira muito mais eficiente, e na fábrica inteira, permitindo:

• Análise contínua: o sistema está conectado 24/7, coletando dados e gerando insights da produção em tempo real. É muito valioso conseguir entender como as características de setup evoluem ao longo do tempo, podendo resultar inclusive em análises de tendência;
• Simultaneidade de ações: Diversas características do processo podem ser mapeadas ao mesmo tempo, como por exemplo os tempos de cada ação humana (posicionamento, limpeza, aperto, refil e etc.) em equipamentos diferentes ou ainda avaliar melhor atividades que são feitas em colaboração com mais de um operador;
• Benchmarking: Um conjunto de câmeras bem posicionadas permite acompanhar os processos de diversas linhas e equipamentos diferentes, facilitando o acompanhamento, comparação e padronização de processos, inclusive entre turnos e plantas diferentes.
• Acompanhamento das medidas de melhoria: Após implementadas melhorias e alterações de processo, é possível comparar seus resultados e impactos com dados históricos e também realizar testes A/B ou aplicar ferramentas de Design de Experimentos e EVOP (Operação Evolucionária).

Visão Computacional permite: acompanhamento, comparação e padronização de processos, inclusive entre turnos e plantas diferentes.

A solução da Stepps reconhece e classifica diversos tipos de ações humanas e funcionamento dos equipamentos, garantindo ainda a privacidade dos operadores industriais.

A aplicação de SMED para melhoria dos tempos de setup passa ainda pela categorização de atividades em setups internos, que só podem ser realizados com equipamento parado, e externos, que são executados em funcionamento. O sistema de VC consegue capturar informações sobre ambos os tipos de setup distingui-los, auxiliando o gestor no reagrupamento, otimização e conversão de internas para externas quando possível. A aplicação de ferramentas como ECRS e 5S ficam muito mais rápidas e completas quando auxiliadas por informações úteis e objetivas como as que o sistema entrega.

Após a melhoria dos setups, sejam eles internos ou externos, é possível realizar testes A/B e experimentos para avaliar o impacto das mudanças, seguida pela documentação e padronização dos processos e acompanhamento de sua utilização no futuro. A solução de Visão Computacional da Stepps entrega aos gestores diversas métricas e informações sobre o processo de fabricação, manutenção e setup, sendo complementar e integrável aos sistemas de coleta, centralização, armazenamento e análise de dados já existentes na indústria. Algumas das métricas e informações que são possíveis de coletar são:

1. Tempos de parada de máquina: contabilização dos tempos de parada e indisponibilidade de equipamentos, permitindo calcular mais facilmente OEE e outras métricas importantes;
2. Classificação e estratificação dos motivos de parada: o sistema gera um banco de informações sobre os motivos de parada e tipos de manutenção executados (com detalhamentos individuais e compilados), e com isso os gestores podem realizar análises de causa raíz, pareto e outras;
3. Classificação e estratificação das ações corretivas e de manutenção: ao receber dados do sistema sobre os processos de manutenção, seguindo a mesma lógica de atividades de setup, é possível realizar melhorias e padronizações de processos desse tipo;
4. Detalhamento das atividades: é possível quebrar uma macro-atividade, como setup, em diversas ações e características menores que o sistema de Visão Computacional pode reconhecer, dessa maneira é possível entender em quais tipos de micro-ação existe despadronização, baixa eficiência e oportunidades de melhoria.

Privacidade e Segurança dos Dados

É importante salientar que o sistema de Visão Computacional desenvolvido pela Stepps foi construído para entregar uma experiência de privacidade e respeito às diretrizes da LGPD. Por conta do processamento On The Edge criado, os algoritmos de Visão Computacional rodam no próprio conjunto de câmeras in situ, e apenas dados úteis precisam ser enviados para um servidor local ou nuvem. Isso garante que as imagens dos colaboradores não estejam acessíveis aos gestores, que utilização as informações resultantes das análises para realizar as melhorias necessárias.

E aí, quer saber como a Stepps pode te ajudar a implementar a tecnologia de Visão Computacional na sua indústria? Entra em contato com a gente pelo nosso WhatsApp clicando aqui e fale diretamente com nosso CEO Daniel Almeida ou confira nosso site.

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