Departamentos · Produção Automação industrial com IA: preparar ordens de produção, relatórios de inspeção e relatórios de turno

Tarefas na produção

Os seis exemplos seguintes mostram processos típicos, não projetos de clientes. A IA lê, organiza e redige com base em dados autorizados. Não decide sobre a aprovação de um produto nem sobre intervenções numa máquina. As etapas que podem ser automatizadas dependem dos seus documentos, das interfaces e das obrigações de verificação.

1. Preparar ordens de produção a partir de encomendas

Entre a encomenda do cliente e a ordem de produção, são transferidos artigos, quantidades, datas e variantes. Surgem pedidos de esclarecimento quando faltam informações ou estas não correspondem aos dados de base.

• Entrada: Encomendas aprovadas pela equipa comercial, dados de base dos artigos, listas de materiais e orientações para o planeamento da produção.
• A IA prepara: Lê rubricas e indicações, compara as designações com os dados de base e assinala informações em falta ou contraditórias. Cria um rascunho da ordem de produção.
• O planeamento da produção verifica e aprova: Artigo, quantidade, data, disponibilidade de materiais e desvios. Só depois a ordem é criada ou alterada no sistema principal.
• Resultado: Uma ordem de produção verificada, com os documentos associados e os pedidos de esclarecimento registados.

As informações anteriores a esta etapa podem vir de confirmações de fornecedores no departamento de compras ou de encomendas. Para o fabrico, importa que a origem e o estado de aprovação das informações continuem identificáveis. Os dados em falta não podem ser acrescentados sem indicação.

2. Criar relatórios e passagens de turno

Durante um turno, surgem registos de quantidades, paragens, refugo e trabalhos em aberto. A passagem de turno só é útil se a equipa seguinte conseguir compreender as informações.

• Entrada: Registos do turno, dados operacionais, notificações de avarias e notas das pessoas responsáveis.
• A IA prepara: Resume os acontecimentos por equipamento e ordem de produção, associa as indicações de tempo e assinala lacunas ou informações divergentes nas fontes.
• A chefia de turno verifica: Quantidades, descrições das causas e pontos em aberto. Acrescenta observações que não constam dos sistemas.
• Resultado: Um relatório de turno aprovado, com referências aos registos e uma lista para o turno seguinte.

Um relatório não deve ser composto apenas por valores medidos. A pessoa responsável tem de confirmar, com base no que realmente aconteceu, se uma paragem se deve ao material, à preparação do equipamento ou a uma avaria. Assim, não fica no resumo uma causa sem comprovação.

3. Preparar relatórios de inspeção e relatórios 8D

Os valores de inspeção estão muitas vezes separados dos dados das ordens de produção, das imagens e das observações escritas. Quando há uma reclamação, estas informações têm de ser reunidas para o seu tratamento.

• Entrada: Planos de inspeção, valores medidos, ordens de produção e lotes afetados, bem como reclamações documentadas.
• A IA prepara: Transfere os valores existentes para um rascunho de relatório, remete para as fontes e apresenta separadamente os factos conhecidos, as questões em aberto e as propostas de medidas para um relatório 8D.
• A garantia da qualidade verifica e aprova: Valores medidos, associação ao lote, descrição do defeito, causas e medidas. As afirmações sem comprovação são eliminadas ou assinaladas como por verificar.
• Resultado: Um relatório de inspeção aprovado ou um rascunho 8D editável, com documentos comprovativos rastreáveis.

Um relatório 8D descreve o tratamento estruturado de um problema. A IA pode organizar os dados das reclamações e preparar um relatório. Porém, não pode comprovar a causa apenas através da redação nem confirmar a eficácia de uma medida. Essa verificação cabe aos profissionais responsáveis.

4. Analisar reclamações e dados de qualidade

Os desvios individuais são geralmente registados. O mais difícil é reconhecer padrões recorrentes entre produtos, equipamentos ou lotes sem misturar diferentes conceitos de defeito.

• Entrada: Textos de reclamações, códigos de erro, relatórios de inspeção, dados de lotes e medidas documentadas.
• A IA prepara: Agrupa descrições semelhantes, mostra os processos associados e assinala associações em falta. Formula perguntas para a investigação técnica.
• A garantia da qualidade verifica: Se os casos são efetivamente comparáveis e que constatações justificam uma investigação adicional.
• Resultado: Uma visão geral rastreável dos casos, das lacunas nos dados e das etapas de verificação em aberto.

Esta visão geral não é um diagnóstico automático de defeitos. Um termo em duas reclamações pode designar situações diferentes. Para tomar decisões, os processos originais têm de continuar acessíveis. Se for necessário ler primeiro os documentos a partir de ficheiros, pode ser acrescentada uma etapa prévia de processamento de documentos.

5. Planear o tratamento de notificações de manutenção

As avarias são registadas em livros de turno, notificações das máquinas e sistemas de manutenção. Por vezes, faltam informações sobre o equipamento ou o histórico para dar seguimento ao tratamento.

• Entrada: Notificações de avarias, identificadores dos equipamentos, planos de manutenção e dados operacionais disponíveis.
• A IA prepara: Reúne notificações relacionadas, acrescenta referências a processos conhecidos e cria uma proposta de classificação.
• A manutenção verifica: A urgência, as possíveis relações e os trabalhos planeados. Decide sobre as intervenções no equipamento.
• Resultado: Uma notificação de manutenção com os dados completos ou uma ordem de planeamento verificada no sistema de manutenção.

Isto ainda não é manutenção preditiva. Para obter indicações fiáveis de uma possível falha, são necessários dados de medição adequados, estados conhecidos e uma avaliação técnica. Sem estas bases, o primeiro passo mais adequado é registar e classificar corretamente as notificações.

6. Conferir instruções de trabalho e listas de materiais

As alterações a componentes ou processos afetam frequentemente vários documentos. As versões antigas não podem ser utilizadas inadvertidamente como instruções atuais.

• Entrada: Desenhos aprovados, listas de materiais, comunicações de alteração e instruções de trabalho existentes.
• A IA prepara: Compara as versões identificadas, reúne as passagens afetadas e redige um rascunho de instrução atualizada.
• A equipa de preparação do trabalho verifica e aprova: Informações técnicas, sequência, validade e postos de trabalho afetados, segundo o procedimento de alteração previsto.
• Resultado: Uma versão verificada, com identificação da versão e alterações documentadas.

É necessária uma identificação clara dos documentos válidos. Se existirem várias versões sem indicação de estado, a IA deve comunicar o conflito. Não pode decidir por si própria que desenho ou lista de materiais tem caráter vinculativo.

Programas e dados das máquinas

A maioria das unidades de produção já trabalha com vários programas. Um novo processo apoiado por IA deve ligar-se a esses programas. São necessárias regras claras sobre qual é o sistema principal para as ordens de produção, os valores medidos e as aprovações. Nem todos os processos precisam de uma ligação a cada máquina.

MES significa Manufacturing Execution System. Apoia os processos entre o planeamento e a produção. BDE significa recolha de dados operacionais e designa a recolha de dados como quantidades, tempos e avarias. Estes termos descrevem tarefas diferentes; é necessário verificar na empresa que funções os sistemas existentes abrangem. Não vendemos sistemas MES nem exigimos um como pré-requisito.

Para uma integração, começamos por esclarecer que interfaces existem e que dados estão efetivamente disponíveis através delas. Depois, é possível definir se as informações serão apenas lidas ou se, após uma aprovação, poderão também ser escritas no sistema de origem. Uma lista de Excel pode ser uma entrada útil. No entanto, não deve tornar-se inadvertidamente um segundo sistema principal. Se uma operação de escrita falhar, tem de continuar a ser identificável e verificável.

Aprovações e qualidade

Uma informação preparada ainda não constitui uma aprovação técnica. Os relatórios de inspeção, os bloqueios, os desvios e as alterações às instruções de trabalho seguem os procedimentos da sua empresa. A garantia da qualidade decide sobre as aprovações de qualidade. A IA pode indicar informações em falta e reunir comprovativos, mas não pode substituir uma inspeção do produto.

Para assegurar a rastreabilidade, a ordem, o artigo, a referência ao lote ou ao número de série e a documentação de inspeção têm de estar corretamente associados. Um texto gerado automaticamente sem esta ligação é pouco útil para um esclarecimento posterior. As correções também devem permanecer visíveis: quem integrou um valor, quem o verificou e que versão foi aprovada? O controlo documental segue as normas de gestão da qualidade e as regras internas aplicáveis à sua empresa.

Se forem recolhidos ou analisados dados de desempenho de trabalhadores individuais, é necessário verificar atempadamente eventuais direitos de codeterminação. Na Alemanha, pode estar em causa o § 87 BetrVG; na Áustria, o § 96a ArbVG. É necessário esclarecer, do ponto de vista técnico e jurídico, se e de que forma estas disposições se aplicam à empresa em concreto. Não planeamos uma avaliação automática dos colaboradores. Estas indicações não constituem aconselhamento jurídico.

Dados: ordens, máquinas, qualidade

Um processo útil começa com um levantamento dos dados. No caso das ordens, incluem-se, por exemplo, números de artigo, variantes, listas de materiais e estado de aprovação. No caso das máquinas, são importantes identificadores inequívocos dos equipamentos, marcas temporais e o significado das mensagens. Nos dados de qualidade, acrescentam-se a característica a inspecionar, a unidade, o lote e a versão do plano de inspeção. Se estas informações não coincidirem, o desvio tem de ficar visível, em vez de desaparecer no relatório.

Os dados das máquinas não têm de ser transmitidos indiscriminadamente para um serviço externo. Esclarecemos com a sua equipa de TI que tratamento se adequa ao processo pretendido e que dados devem permanecer na fábrica. Para um relatório de turno, podem bastar eventos selecionados. Os dados em bruto de um equipamento só são úteis se o seu significado estiver esclarecido. O acesso a dados confidenciais de ordens e de qualidade também é limitado à finalidade em causa.

Aplicações próprias para o pavilhão de produção

Nem todos os dados podem ser facilmente introduzidos no posto de trabalho existente. Uma aplicação complementar pode recolher informações onde estas surgem: num equipamento, durante uma inspeção ou na passagem de turno. Uma aplicação de listas de verificação pode definir campos obrigatórios e a referência à ordem ou ao lote. Um livro de turnos digital pode transmitir os pontos em aberto. Uma aplicação de comunicação de avarias pode reunir o equipamento, o momento e a observação. As listas de inspeção no tablet podem associar os registos diretamente ao plano de inspeção correto.

Estas aplicações complementam o ERP, o MES ou o software de qualidade. Não devem criar os seus próprios dados mestre de artigos nem aprovações separadas dos sistemas principais. São importantes campos de introdução compreensíveis, permissões adequadas e regras claras para lidar com a falta de ligação. Um registo deve permitir identificar se foi apenas recolhido localmente ou se já chegou ao sistema principal.

Por isso, no desenvolvimento de aplicações, começamos pelo percurso concreto do trabalho. Quem regista alguma informação? Quem a verifica? O que acontece em caso de introdução incorreta? Só depois se define se é necessária uma aplicação própria ou se basta um formulário existente. A utilização posterior no pavilhão de produção faz parte do planeamento desde o início.

Por onde começar

Considere um fluxo de documentos em papel ou uma transferência recorrente entre dois programas. Que informação é transcrita várias vezes? Onde surgem pedidos de esclarecimento? Quem tem de decidir no final? Um primeiro processo adequado tem entradas identificáveis, uma pessoa responsável pela verificação e uma saída clara no sistema existente.

Verifique depois, num caso concreto, se os comprovativos e os dados mestre são suficientes. Numa ordem de produção, poderá tratar-se de uma encomenda com indicação da variante. Num relatório de inspeção, serão valores de medição com um plano de inspeção válido e referência ao lote. Se faltar esta ligação, o trabalho começa pela organização dos dados e não por um rascunho gerado por IA.

Analisamos consigo o processo e os sistemas envolvidos. Daí é possível deduzir que etapas serão preparadas por uma automação, onde é necessária uma aprovação e se uma aplicação complementar pode ajudar. Para isso, não precisa de substituir o seu software de produção nem de alterar toda uma área de uma só vez.