Por Paula Rooney

Se há artigos do quotidiano que queremos que sejam à prova de falhas, as fraldas estão certamente entre eles. É por isso que a Proctor & Gamble (P&G) se esforça ao máximo para garantir a lealdade dos seus produtos Pampers.

Mas quando deitar fora milhares de fraldas danificadas durante o processo de fabrico se torna uma ocorrência diária, algo tem de ser feito para aliviar os resultados. Foi então que a P&G decidiu pôr os dados a trabalhar para melhorar o seu negócio de fabrico de fraldas.

“Estamos sempre a analisar quais são as principais fontes das nossas perdas e onde é que as coisas podem funcionar melhor”, afirma Jeff Krietemeyer, diretor sénior de TI da Procter & Gamble’s Global Baby Care Services & Solutions, cuja equipa começou a planear uma solução no final de 2021 para resolver as falhas de fabrico mais dispendiosas, especialmente as que afetam as fraldas.

As fraldas são feitas de pasta fofa, plásticos, grãos absorventes e elásticos, e são utilizados diferentes processos – como cola quente e termofixação – durante vários aspetos do processo de fabrico altamente mecanizado.

Mas as coisas correm mal e, quando isso acontece, a Proctor & Gamble utiliza agora a sua plataforma Hot Melt Optimisation para detetar falhas e retomar o processo. O projeto, que valeu à Proctor & Gamble um prémio CIO 100 2023 pela inovação e liderança em TI, teve um impacto material profundo na fábrica.

A Hot Melt Optimisation emprega um método de recolha de dados utilizando sensores próprios na linha de montagem que, combinados com a análise preditiva da Microsoft e a nuvem Azure para fabrico, permite à P&G produzir fraldas perfeitas, reduzindo as perdas devido a danos durante o processo de fabrico.

Desde a implementação da solução em 11 fábricas, a P&G estima ter eliminado 70% das fraldas defeituosas que precisam de ser eliminadas. Os executivos não querem revelar o montante exato poupado todas as semanas, mas este situa-se na ordem dos sete dígitos.

Análise de fraldas baseada em dados

Durante o processo de fabrico das fraldas, uma válvula automatizada liberta um jato de cola quente com grande precisão para garantir que as camadas da fralda solidificam corretamente.

“As fraldas voam pela linha de produção a alta velocidade durante o processo de montagem, pelo que é necessária uma aplicação muito precisa de cola quente”, explica Krietemeyer, que acrescenta que as colas são inofensivas para a pele humana.

No entanto, se a temperatura e a pressão do fluxo de cola forem incorretas, ou se a cola ficar presa na válvula e não for corrigida a tempo, as fraldas resultantes têm de ser deitadas fora.

Para resolver estes problemas, a Procter & Gamble trabalhou em estreita colaboração com a Microsoft para implementar a plataforma de análise IoT Edge da Microsoft, a sua nuvem Azure para fabrico e os seus sensores IoT, modelos de análise e aprendizagem automática.

A plataforma resultante foi testada durante nove meses numa fábrica da P&G antes de ser implementada em metade das fábricas da Pampers nos EUA.

A caminho de uma dessas fábricas no Missouri, Kietermeyer explicou à CIO.com que a combinação da plataforma IoT Edge, dos sensores e do motor de regras de análise de ponta foi aplicada com êxito para resolver anomalias de pressão e temperatura e problemas de hardware das válvulas que podem ocorrer no processo de fabrico de fraldas.

“A equipa do projeto explorou vários algoritmos, incluindo o treino de modelos de redes neurais, e descobriu que o motor de regras de IA da Microsoft alcançou os melhores resultados”, acrescentou Kietermeyer.

Na linha de montagem, a P&G utiliza controladores lógicos programáveis industriais Rockwell e outros sensores para monitorizar de perto e registar dados de temperatura e pressão do fluxo de cola. Os dados são introduzidos em plataformas analíticas e código desenvolvido internamente para identificar erros ou anomalias a serem corrigidos em tempo real, sem interromper a produção. Isto assegura que a produção de cada instalação excede o que era alcançado antes da implementação da Otimização do Hot Melt.

A medição do fluxo de dados foi configurada utilizando uma base de dados de controlo industrial denominada Influx Historian. Os dados são transmitidos para o modelo de análise Edge da Microsoft através de um sistema de streaming e pré-visualização Grafana. O sensor e o software podem detetar se algo está errado e, dentro de algumas horas, fazer a correção automaticamente.

“Estes microcontroladores industriais funcionam a uma velocidade muito elevada e são muito exigentes”, afirma Kietermeyer. “Conseguir que funcionem com muita precisão para fazer sempre a fralda perfeita requer muito esforço e inspeção, e não há um especialista disponível 24 horas por dia para monitorizar a linha. E mesmo que houvesse, ele ou ela precisaria de tempo livre. Foi daí que surgiu a ideia do projeto”.