Imagem: Shutterstock
O CPQD anunciou essa semana que desenvolveu um projeto piloto de gêmeo digital para a Amanco Wavin, fabricante de insumos de plástico para a construção civil. Utilizando realidade aumentada, internet das coisas e machine learning, a solução promete capacidade de replicar ambientes para estudo em escala virtual e detectar problemas e oportunidades de melhorias em produtos.
A implantação da solução com a Amanco levou três meses. O objetivo foi mostrar o potencial do gêmeo digital para identificar falhas nas linhas de produção de joelhos de PVC, peça muito usada em instalações hidráulicas na construção civil. O projeto piloto adotou uma linha de produção modelo, que visa suportar atividades de aprendizagem e experimentos de melhoria da empresa.
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O gêmeo digital utilizou dados reais de produção para simular resultados e sugerir alterações de melhoria na configuração da linha. Com base nos dados gerados, estimou-se a probabilidade do produto gerado apresentar defeitos.
“O gêmeo digital é um conceito cada vez mais presente no mundo da indústria”, pondera em comunicado Norberto Alves Ferreira, gerente de soluções de IA e IoT do CPQD. “Integrando abordagens de realidade aumentada, inteligência artificial e IoT, é possível mapear no mundo virtual os processos executados no mundo físico, possibilitando diversas simulações para predição de erros.”
Este é o segundo projeto piloto realizado pelo CPQD no âmbito do projeto de Gêmeo Digital, feito em parceria com a Softex com investimento do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI).
Antes do projeto, o CPQD fez uma pesquisa com mais de 20 indústrias de diversos segmentos para entender a perspectiva de adoção dos gêmeos digitais. O levantamento apontou que 50% pretendem usar “réplicas virtuais” de máquinas e implementos críticos, e cerca de 40% o fariam em linhas de produção.
Entre os benefícios esperados pelo uso de gêmeos digitais estão, para 41%, melhorias de eficiência e performance, e para 32% mais produtividade. Outros pontos citados foram redução de custos (9%) e previsão de falhas (9%).
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