É para esta direção que a Nestlé vai, segundo explicou Gustavo Moura, gerente do programa de transformação digital para operações da Nestlé Brasil, em entrevista ao Convergência Digital.
“Estamos usando IA, seja para dar informação antecipadamente ao operador, seja para aumentar a eficiência energética das operações. Em Caçapava, estamos explorando como podemos usar a latência e capacidade de transmissão de dados de 5G para levar para nuvem operações que hoje são on premises(internas) e também troca de informações entre aplicações”, disse.
A Nestlé Brasil tem em sua planta de Caçapava um modelo de inovação aberta para aceleração da produção. A companhia suíça vem incorporando, ao longo dos últimos anos, novas linhas, robôs, automação e realidade aumentada, com benefícios em produtividade, eficiência e aproveitamento de pessoas, atingindo ganhos importantes por meio da transformação digital.
Também foram implementados novos processos usando óculos de realidade virtual que conectam o colaborador da unidade com qualquer pessoa em qualquer país. Com essa tecnologia, é possível realizar treinamentos para implementar máquinas recém-chegadas e novas linhas, receber orientações sobre ajustes de equipamentos, melhorias e manutenção remota, tudo sem sair da unidade. O equipamento permite que uma pessoa de fora tenha a visão de dentro da planta, podendo, inclusive, realizar manutenção de forma remota. Agora, com o 5G implementado, todo esse ecossistema digital se tornará ainda mais confiável, disponível e abrangente.
“5G é tecnologia habilitadora; uma vez que tenho projetos na nuvem, mais dispositivos conectados, tenho mais dados e fica mais fácil treinar modelos, porque a base de tudo é dado. Também enxergo o 5G como habilitador que vai num futuro próximo me permitir ter mais dados e com isso modelos com maior acurácia”, avaliou Gustavo Moura.
IA em ascensão
Dentro da Nestlé, a inteligência artificial é usada em diferentes departamentos. Como exemplos, Moura citou o caso no time de vendas que adotou IA para fazer provisionamentos e apontar o pedido ideal para cada cliente. É facilitador, segundo ele. A área de finanças está usando IA para melhorar o prognóstico melhor e a tomada de decisões. Em manufatura, os projetos têm foco nas operações.
Seria IA, então, um divisor de águas para a indústria 4.0? “Acho que está só no começo de uma jornada; a gente vai experimentar diversos avanços. Quando a gente fala em IA, posso quebrar em segmentos: machine learning, aprendizado profundo e combinação de machine e deep learning. É tudo novo e tem muito potencial. Quanto mais as fábricas avançam, mais dados você tem e, com dados em mãos, temos modelos mais eficientes e complexos”, apontou o gerente, afirmou que, sim, IA é um divisor de águas na indústria. Mas ele alerta: não será o último e virão outras tecnologias. IA contribui bastante para ter novos recursos e soluções para tornar as fábricas mais eficientes, sustentáveis e produtivas.
Implantação
Em meados de 2019, começo de 2020, a Nestlé começou a dar bastante ênfase em explorar os dados, se tornando data-driven, para basear suas tomadas de decisões em dados. O primeiro passo para tanto foi usar dados para aumentar o número de feedbacks que obtinha em determinada malha de processo e, assim, começar a ter modelo preditivo. “Quando tenho mais informações, que alimentam malha de controle, mais consigo prever o que vai acontecer. A partir disso, o sistema se ajustava definindo novo set point,” disse. Isso leva a um processo mais estável e com menos oscilações. Foi o início da experiência com a tecnologia.
Um ano depois, no começo de 2021, a Nestlé começou os primeiros experimentos de recolher conjuntos de dados de seis, sete meses de histórico e analisar padrões. Começaram as primeiras aplicações de colocar machine learning. Nessa fase, quando se identificava determinado comportamento fora do usual, passou-se a emitir um alerta para o operador que tomava decisões. Ele poderia, por exemplo, ajustar controle ou fazer uma parada técnica. O projeto começou em processos de secagem, como leite em pó e café solúvel. Também houve experimentações para instalação de sensores em motores e máquinas para acompanhar a vibração de motor. “Há disparo de alertas para time de manutenção que podem atuar e corrigir. Assim, saímos de preventiva para preditiva”, detalhou Moura.
Hoje, a companhia está replicando modelos e os testando em processos, além de buscar modelos mais complexos. São provas de conceito para monitorar algumas condições de linha de produção, como uso das imagens de câmera que tem deep learning e que emite alertas para algumas condições. “Temos plantas de tecnologia para começar a descrever o comportamento de alguns processos para ter gêmeo digital e simular algumas coisas da produção antes da produção acontecer. Em agosto deste ano, conseguimos construir gêmeo digital para uma das linhas de Dulce Gusto. Coletamos informações da linha e conseguimos criar um gêmeo digital que me permite entender algumas condições e analisá-las. Estamos encontramos correlações, que, dificilmente, conseguiríamos usando apenas ferramentas tradicionais”, adiantou.
O aumento produtividade está entre os principais benefícios. “É o quanto consigo produzir a mais usando menos ou diminuindo a quantidade de recursos em um sentido mais amplo como energético, número de pessoas envolvidas, movimentações que teríamos para entregar aquele recurso”, apontou. Para produtos com tíquete médio baixo e grande rotatividade, é a área de manufatura, onde as margens são estreitas, a estrela do processo. “Estamos em um segmento no qual as margens são estreitas; tudo que eu conseguir reduzir faz diferença, porque, quando coloca em escala, em produção, vira algo representativo”, explicou.
Conseguir fazer um produto gastando menos significa aumentar a vantagem competitiva. “ Sempre há preocupação grande em que a tecnologia gera de valor agregado. Não queremos ter a tecnologia por ter; ela tem de ser encarada como meio, é como posso usar de IA para poder aumentar a produtividade na fábrica”, detalhou o gerente.
Outro ponto observado é a autonomia obtida a partir do maior uso de tecnologia. Isso significa deixar informações disponíveis; a informação certa, no momento certo para as pessoas tomarem as melhores decisões. “Buscamos usar IA para aumentar a autonomia do nosso operador. Queremos que este colaborador, que está no chão da fábrica tomando decisões, tenha as informações as mais visuais e fáceis e no momento certo para tomar as melhores decisões possíveis”, definiu Moura.
É o que ele chama de jornada do preditivo. “Estamos evoluindo bem, cada vez mais, a gente está falando do conceito de preditivo. Por exemplo, linhas mais novas, últimos processos e máquinas já colocamos no edital que queremos requisitos como digital by design, sensores e instrumentos que nos permitam monitorar as condições”, completou.
