Top 10 Tendências de Engenharia Industrial em 2024

O panorama industrial está em constante evolução, exigindo inovação e adaptação por parte dos fabricantes. O ano de 2024 seguirá esta tendência, pelo que é essencial que os fabricantes mantenham uma abordagem orientada para o futuro.

Dos avanços ao nível das PCB até à implementação de medidas de Inteligência Artificial (IA) e controlo de qualidade, este guia explora as dez principais tendências de engenharia que moldam a produção industrial, bem como a indústria de automação e sistemas de teste, ao longo deste ano e, potencialmente, de anos futuros.

Estes avanços vão além da simples resposta aos desafios atuais, detendo o poder de redefinir a própria natureza da produção.

Quais são as grandes tendências a que os fabricantes devem estar atentos? Para responder a esta questão, exploramos os principais desenvolvimentos da engenharia industrial que prometem transformar a indústria de produção em 2024 e nos próximos anos.

A miniaturização dos dispositivos eletrónicos exige avanços nas Placas de Circuito Impresso (PCB). Estas inovações incluem o recurso a novos materiais, técnicas de miniaturização e a integração de capacidades de Internet das Coisas (IoT) e Inteligência Artificial (IA) diretamente nas PCB.

Tal como acontece com a maioria dos produtos, os veículos modernos dependem de uma variedade de sensores e tecnologias para melhorar a experiência do utilizador. Características como sistemas sofisticados de assistência ao condutor (ADAS), navegação e capacidade de autocondução, sistemas de entretenimento imersivos e funcionalidades de conectividade só são possíveis devido à constante inovação ao nível das PCB.

A automação de fim-de-linha (EoL) está a passar por uma transformação significativa impulsionada por uma poderosa combinação de tecnologias e aplicações. Sistemas robóticos, tecnologias de inspeção alimentadas por IA e soluções de manutenção preditiva contribuem significativamente para esta transformação nos vários processos que a automação EoL engloba, como: testes e inspeções, embalamento, classificação e logística, gestão de dados, etc.

Os avanços tanto de hardware quanto de software resultaram numa vasta gama de robôs de produção. Como a indústria 5.0 realça a importância da colaboração entre humanos e máquinas, robôs altamente especializados lidam com tarefas exigentes, enquanto robôs colaborativos (cobots) com capacidades avançadas de deteção, visão e manipulação, trabalham em segurança ao lado dos humanos, abrindo novas possibilidades para processos de produção mais flexíveis e ágeis.

Embora existam discussões em curso sobre se a IA e a Indústria 4.0 e 5.0 substituirão ou não o trabalho humano, uma coisa é certa: esses avanços otimizam a produção, elevam a qualidade do produto e melhoram a eficiência de modo geral.

Sistemas de inspeção alimentados por IA, algoritmos de machine learning (ML) e ferramentas de monitorização em tempo real estão a transformar o controlo de qualidade, passando de um processo reativo para um processo proativo, economizando tempo e dinheiro para os fabricantes, enquanto garantem consistência e melhoria contínua na qualidade do produto.

Os algoritmos de IA analisam dados históricos do equipamento para realizar manutenção preditiva, prevendo potenciais falhas antes que ocorram. Essa abordagem preventiva minimiza o tempo de inatividade não planeado e estende a vida útil das máquinas, economizando tempo e recursos valiosos para os fabricantes. Da mesma forma, a IA é integrada nos processos de controlo de qualidade para garantir uma produção consistente e sem defeitos. Os algoritmos de IA podem gerar casos de teste, enquanto o ML ajuda a identificar padrões e irregularidades nos dados de teste, o que resulta em processos de teste mais eficientes e precisos e, em última instância, na maior qualidade dos produtos e aumento da satisfação do cliente.

Sensores interligados, análise em cloud, monitorização remota e dispositivos conectados alimentados pela Internet das Coisas (IoT) vêm sendo tendências proeminentes na indústria há já alguns anos, e 2024 não é exceção.

Existem várias razões para o foco nestas tecnologias:

• Proliferação de sensores: Os sensores têm vindo a tornar-se cada vez mais acessíveis, facilitando a recolha de dados.
• Comunicação aprimorada: As redes de comunicação estão-se a tornar mais rápidas e confiáveis, o que torna a transmissão de dados mais eficiente.
• Inovação orientada por dados estatísticos: Os fabricantes estão a desenvolver formas mais eficazes de usar os dados recolhidos pelos sensores para objetivos de manutenção preditiva.

O aparecimento e proliferação das redes 5G fornece aos fabricantes a largura de banda e a velocidade necessárias para transmitir mais dados dos dispositivos para os servidores centrais. Essa informação adicional capacita os fabricantes para avançarem na prevenção de períodos de inatividade custosos.

À medida que os sistemas de automação se tornam cada vez mais interligados, é essencial a aplicação de medidas robustas de cibersegurança. Esta tendência foca-se na implementação de protocolos de criptografia, segmentação de rede e sistemas de deteção de intrusão para proteger dados sensíveis e prevenir ameaças.

Com a tendência da integração generalizada da IA nos sistemas de produção, os fabricantes devem desenvolver estruturas robustas e estabelecer políticas e protocolos abrangentes para proteger a integridade e a segurança dos dados em todos os sistemas.

À medida que as iniciativas de sustentabilidade e ESG (Ambiental, Social e Governança) se tornam cada vez mais importantes para os fabricantes, os processos sustentáveis e os esforços de neutralidade carbónica tornam-se mais críticos do que nunca, numa tentativa de minimizar o impacto ambiental e atender à crescente procura do mercado. Além das normas governamentais, os fabricantes podem prever mais requisitos ESG de clientes comerciais que procuram parceiros com uma pegada sustentável.

Esta mudança de paradigma passa pelo desenvolvimento de materiais ecologicamente sustentáveis, implementação de tecnologias energeticamente eficientes e aplicação de princípios de economia circular em sistemas de automação e teste. Tudo isto com o objetivo de reduzir o desperdício durante o processo de produção.

A Realidade Aumentada (AR) e a Realidade Virtual (VR) têm vindo a transformar os processos fabris, contribuindo para o progresso da era da eficiência aprimorada, segurança melhorada e inovação acelerada.

• Revolução na Formação: AR e VR estão a redefinir o processo de formação e treino dos trabalhadores. Simulações virtuais criam ambientes livres de riscos para que estes aprendam procedimentos complexos e se familiarizem com as máquinas antes de entrarem no espaço de produção, reduzindo o tempo de formação e melhorando a retenção de conhecimento.
• Aumento de Eficiência e Precisão: A AR permite que os técnicos tenham acesso a assistência remota em tempo real durante as tarefas de manutenção e reparação. Os técnicos podem aceder a informações técnicas e instruções passo a passo através dos dispositivos de AR, o que resulta numa resolução de problemas mais rápida e em reparações mais precisas.
• Otimização de Design e Prototipagem: A VR permite que tanto engenheiros como designers entrem num mundo virtual e interajam com as suas criações em 3D. Essa experiência imersiva facilita a iteração de design, permite a deteção precoce de falhas e simplifica o processo de prototipagem, acelerando os ciclos de desenvolvimento de produtos.
• O Aparecimento das “Dark Factories”: O poder combinado de AR e VR abre caminho para linhas de produção altamente automatizadas, frequentemente referidas como “dark factories”. Essas instalações dependem muito de robôs e automação, com trabalhadores humanos a desempenhar um papel mais analítico de supervisão.

É expectável que a adoção destas aplicações cresça em 2024, melhorando a eficiência, reduzindo erros e aprimorando a segurança dos trabalhadores.

A computação edge está a ganhar tração em sistemas de automação e teste, possibilitando o processamento, análise e tomada de decisão em tempo real.

• Latência Reduzida: A computação edge minimiza os atrasos no processamento de dados, possibilitando a tomada de decisões quase em tempo real em ambientes de produção fabril.
• Segurança Aprimorada: O processamento local melhora a privacidade dos dados e mitiga os riscos de segurança associados à transmissão de dados através da rede.
• Escalabilidade: As soluções de computação edge são altamente escaláveis, ideais para ambientes de produção dinâmicos com exigências de produção flutuantes.
• Análise Edge: Análises sofisticadas fornecem insights mais profundos nos processos de produção em tempo real.
• Integração de Edge na Cloud: A combinação de computação edge e cloud otimiza a utilização de recursos e garante um fluxo de dados contínuo.
• IA e ML na Computação Edge: A integração de IA e ML possibilita a tomada de decisões autónomas e análises preditivas.

Esta tendência capacita os fabricantes para extrair insights acionáveis, otimizar processos de produção e responder rapidamente às exigências dos mercados em constante mudança.

A impressão 3D passou por uma transformação notável, evoluindo de uma ferramenta de prototipagem para uma tecnologia de produção convencional. Os desenvolvimentos nos materiais e técnicas de impressão estão a impulsionar essa mudança, tornando a impressão 3D numa opção viável para uma vasta gama de aplicações. Essa versatilidade capacita os fabricantes para criar protótipos e componentes complexos com menos desperdício.

Uma vantagem significativa da manufatura aditiva é a redução do desperdício em comparação com os métodos tradicionais de subtração. Técnicas tradicionais removem material para criar uma forma, gerando uma quantidade significativa de resíduos. A impressão 3D, por outro lado, constrói objetos camada por camada, minimizando o uso excessivo de material e promovendo a sustentabilidade. Além da prototipagem rápida e do aumento da personalização do produto, a impressão 3D possui ainda um imenso potencial para processos de manutenção e reparação mais rápidos e fáceis.

Em conjunto com os Sistemas Ciberfísicos (CSP), a tecnologia digital twin permite a criação de réplicas virtuais de bens físicos, revolucionando o design, desenvolvimento e teste de sistemas de automação.

Estes modelos virtuais são constantemente atualizados com dados em tempo real transmitidos por sensores incorporados nos CSP. Ao analisar estes dados, o digital twin consegue prever potenciais problemas e permitir a manutenção preditiva, otimizar o desempenho e, essencialmente, atuar como um espelho digital em constante aprendizagem do sistema físico.

Os sistemas digital twin também podem ser usados para simular diferentes designs de sistema e processos de produção no mundo virtual antes da implementação física, permitindo uma otimização do desempenho durante a fase de desenvolvimento inicial.