Indústria 4.0 traz desafios e oportunidades para o setor do alumínio

Todos os segmentos industriais estão sendo impactados pelo digital. Realidade nos negócios, as novas tecnologias abrem caminhos diversos, desafiadores e ricos em oportunidades.

“Trata-se de um processo contínuo de mudança, uma jornada onde cada empresa deve ter a capacidade de avaliar e usufruir o que considera melhor para agregar valor para o negócio”. Essa é a visão de Vitor Mori, diretor na empresa de consultoria Gartner.

O diretor admite que a imersão no digital é complexa. “Fazemos muitas pesquisas e questionamos os líderes das indústrias sobre quais são os inibidores para se tornar digital”, afirma.

Entre os principais apontamentos dos CEO’s, estão:

• A falta de unidade da liderança de gestão executiva;
• Falta de criatividade e visão;
• Preocupação com a segurança cibernética;
• Inflexibilidade dos ativos correntes;
• A ausência de talento e capacidade adequada.

Diante de tantos desafios, como viabilizar essa mudança no setor do alumínio, visando à eficiência interna, a redução de custos e melhorando a experiência do cliente e do colaborador?

“Esse novo contexto exigirá um equilíbrio maior entre inovação e a competência atual dentro da indústria”, opina Mori.

Neste sentido, a Indústria 4.0 demanda uma orquestração bem alinhada entre a operação da fábrica com outras áreas do negócio e a tecnologia. Ou seja, as organizações terão de encontrar formas de trabalho colaborativas e ter ciência de que inovar não é necessariamente utilizar a nova tendência dentro da indústria, mas fazer aquilo que nunca foi feito antes.

Estágio atual da indústria do alumínio
A Companhia Brasileira de Alumínio (CBA) é uma das empresas do setor que está realizando o mapeamento e a definição das iniciativas.

“Estamos determinando a nossa rota tecnológica, as competências das pessoas, tudo integrado ao planejamento estratégico e dentro do nosso orçamento para 2020”, afirma Luis Carlos Maldaner, gerente de Tecnologia da Informação (TI).

Na opinião de Maldaner, a jornada digital deve sempre partir do entendimento de quais são os objetivos e os resultados buscados pela empresa.

“É preciso saber como os processos funcionam, se ainda fazem sentido ou não, tanto na área corporativa como industrial”, afirma. A partir daí, verificar quais são as tecnologias que irão atender às “dores” existentes nesses processos.

“A tecnologia não precisa ser disruptiva, porque o mundo do alumínio não é. O nosso modelo é de construção e evolução”, opina.

Hydro
A Hydro, por sua vez, conta com um planejamento e roadmap específicos para essa mudança.

“Nós tratamos o tema como transformação digital. O digital se refere às tecnologias que precisamos para sustentar o plano e a transformação está ligada as pessoas”, explica Daniel Marques de Moraes, gerente de Transformação Digital e TI.

A empresa está finalizando as principais ações de infraestrutura necessárias para fazer novos modelos de projetos, além dos que já estão em andamento. Hoje, 55 mil sensores capturam dados dentro das plantas da Alunorte (refinaria de alumina) e Mineração Paragominas (mina de bauxita), ambas no Pará. A estimativa é que esse universo seja de 400 mil sensores. Com isso, será possível fazer vários modelos de aplicação, usando tecnologia e análise de dados.

Segundo Daniel, o digital é diferente da automação clássica, onde bastava fazer o business case, verificar se o retorno era maior que o custo de um equipamento e se ele resolveria um determinado problema. “No digital, é preciso inserir o aprendizado no meio desse processo”, alega. “Muitas vezes, estamos trabalhando com tecnologias que nunca tivemos contato. Então, escolhemos uma área pequena, trazemos a tecnologia — sempre mirando uma dificuldade ou desafio — e validamos a funcionalidade  antes de abrir para uma escala maior”, complementa.

Novelis
Seguindo sua estratégia global, a Novelis já está no segundo ano do seu programa oficial de inovação.

“Temos diversos projetos sendo desenvolvidos para melhorar a operação da empresa, seja para trabalhar com o aumento da produtividade, da eficiência operacional ou na redução de custos”, explica Thiago Mikail de Oliveira, Head de Digital.

Os projetos — alguns replicáveis em várias plantas — envolvem a refusão, laminação a quente, a frio e o armazenamento. Uma das iniciativas atende por “DNA das Bobinas de Alumínio” e é desenvolvido na Europa. A partir de ferramentas da indústria 4.0/Advanced Analytics é possível entender qual relação entre fatores leva a mudanças estruturais em propriedades mecânicas do alumínio.

Outros dois exemplos de projetos são o de otimização de fluxo de material produzido, desenvolvido na América do Norte; e o de previsão dinâmica de ocorrência de defeitos superficiais na laminação a quente, que está sendo feito na Coreia.

Segundo Thiago Mikail, a principal dica para as empresas que estão iniciando a jornada é ouvir bastante o que existe no mercado, porém, em determinado momento se fechar e refletir sobre o que realmente pode gerar valor. Além disso, desenhar um roadmap que faça sentido para a empresa.

“O mercado é bastante difuso, tem muitas iniciativas acontecendo ao mesmo tempo, muitas delas só pela tecnologia e não para gerar valor para a empresa e para o acionista”, conclui.

Ainda de acordo com o especialista, a Novelis procura maneiras de evoluir, mas não de forma disruptiva: isso envolve investimentos na capacidade das pessoas em nível operacional e gerencial, entre outros aspectos como plataforma e infraestrutura, além de governança, comunicação e mudanças no gerenciamento.

Exemplo de tecnologia adaptada
Em 2015, a consultoria Mckinsey comprou a QuantumBlack, empresa especializada em análise de dados das corridas de Fórmula 1. Atualmente, essa técnica, a princípio inusual para a indústria, é aplicável em diversas fábricas e, inclusive, auxilia o setor do alumínio.

“A disponibilidade de dados para quem usa essa tecnologia aumentou exponencialmente. A matemática já existia, mas o jeito de aplicá-la é novo”, explica Thomaz Cortes, Associate Partner da Mckinsey.

O profissional conta que existem três formas de utilizar a análise de dados nas indústrias:

• A partir do modelo avançado, para entender melhor o fenômeno;
• De forma preditiva, quando não é possível descrever, mas prever o que vai acontecer (como falhas na operação de máquinas, por exemplo);
• De maneira prescritiva, para chegar à melhor solução para um problema.

“Primeiro, o modelo é voltado para o impacto: como melhorará a operação e criar valor para o negócio. Depois, é necessário criar uma capacidade de o cliente entender as métricas, absorver e executar com as próprias pernas”, ressalta Cortes.