DIGITALIZAÇÃO 35 Entre essas tecnologias, destacam-se: 1) Automatização, 2) Robotização, 3) Análise de dados (grandes volumes), 4) Virtualização, 5) Inteligência Artificial (IA) e Internet das Coisas (IoT). Todos estes elementos convergem para melhorar processos, aumentar a eficiência operacional e promover uma integração mais profunda entre os diferentes sistemas que, combinados, oferecem um ambiente industrial mais inteligente e interconectado. Nestes contextos de atuação, a digitalização, através de sensorização, de processos e produtos, para a obtenção de dados, assume particular relevância. A sensorização de estruturas/componentes e processos é fator indispensável ao processo de digitalização industrial, pois é através da sensorização que capacitamos um processo ou produto para a obtenção de dados e comunicação com a envolvente. É através da aplicação de diferentes técnicas de sensorização que o processo, ou o próprio componente/ estrutura, adquire as características necessárias à monitorização do seu desempenho e a uma consequente valorização dos dados obtidos, em serviço ou em produção, através da aplicação de diferentes técnicas de processamento de sinal ou de análise de dados. Indiscutivelmente, este é um dos caminhos mais promissores para conferir inteligência e interatividade aos processos e produtos. Esta abordagem oferece a estes sistemas a capacidade de comunicar, através de interfaces criadas especificamente para os diferentes propósitos, com os diversos atores da cadeia produtiva ou utilizadores finais. Essa interconectividade não apenas aprimora a eficácia operacional, mas também abre novas possibilidades para a personalização e adaptação dinâmica de produtos e serviços às demandas específicas do mercado. Além disso, a virtualização de componentes e processos através de técnicas de simulação numérica, tanto do processo quanto do produto, desempenha um papel crucial para a criação de Digital-Twins necessários, por exemplo, para a otimização em tempo real dos processos produtivos, utilizando técnicas de otimização numérica ou, alternativamente, aplicando métodos de Inteligência Artificial (IA). De facto, a integração de dados experimentais (reais) com dados numéricos (virtuais) com o aprimoramento da sua inter-relação, aliado ao aumento do poder computacional e à maior maturidade das metodologias numéricas para processamento de dados, criam possibilidades de monitorização e controlo do comportamento de componentes/estruturas e processos. Essa convergência desbloqueia possibilidades sem precedentes, que até agora eram impossíveis de serem atingidas. O PIEP tem direcionado esforços para a implementação dos conceitos de digitalização aos diversos setores onde atua. Neste artigo serão focados diferentes casos de estudos, nos quais se pretende demonstrar e evidenciar o potencial das diferentes técnicas de digitalização aplicadas pelo PIEP e a estratégia que estamos a adotar neste contexto aplicacional. CASE STUDY 1 – Virtualização e simulação numérica do processo produtivo A simulação do processo de moldação por injeção pode ser aplicada na fase de desenvolvimento do projeto de peça e do molde para obter uma validação das geometrias em termos de aplicabilidade do processo, bem como identificar e minimizar potenciais defeitos. Desta forma, e com a implementação destas estratégias avançadas no processo de desenvolvimento de peças e moldes, é possível obter uma redução do custo, uma otimização da eficiência no desenvolvimento do molde, bem como agilizar o processo de manufatura e teste do molde, contribuindo para uma diminuição do time-to-market do produto. Ao aplicar ferramentas avançadas de simulação do processo de injeção, é possível realizar análises detalhadas do comportamento do polímero e da influência das condições do processo. Esta abordagem proporciona uma compreensão mais aprofundada das variáveis críticas, como temperatura, pressão e taxa de corte aplicadas no fluxo de material durante a injeção, contribuindo para a identificação de possíveis causas de defeitos no produto final. Também, e como campo futuro de aplicação, as técnicas de simulação numéricas do processo de injeção começam a ser ponderadas para auxílio na otimização on-line do processo produtivo (1). Como técnica de virtualização de produto, a digitalização 3D tem aplicação em diversos tipos de processos de inúmeras indústrias, tornando-se uma ferramenta fulcral na obtenção do produto inicialmente idealizado. Os scanners de digitalização 3D não se destacam apenas como ferramentas inovadoras no processo de desenvolvimento, mas também desempenham um papel crucial no controlo geométrico em ambientes de chão de fábrica. A integração direta desta tecnologia nas linhas de montagem possibilita a obtenção de informações em tempo real sobre a qualidade dos processos de montagem e produção. Esta capacidade oferece às empresas a oportunidade de realizar ajustes imediatos, alinhando-se de forma ágil e precisa às exigências dinâmicas da indústria 4.0 (2) (3). Esta abordagem aprimora a eficiência operacional, mas também contribui para a implementação de práticas de produção adaptativas, permitindo uma resposta instantânea a variações no processo e garantindo padrões de qualidade consistentes ao longo da produção. O uso estratégico de scanners 3D como instrumentos de controlo na linha de produção representa um avanço significativo no alcance dos princípios da Indústria 4.0. Ao nível do processo de desenvolvimento de produto, o scanner de digitalização 3D é uma ferramenta
RkJQdWJsaXNoZXIy Njg1MjYx