As máquinas no chão de fábrica não são ferramentas físicas. Muitos agora estão conectados e monitorados em tempo actual. O próximo passo vai além: criar versões digitais dessas máquinas que possam ser testadas e analisadas sem afetar o ativo actual.
Os gêmeos digitais estão começando a desempenhar um papel mais importante nas fábricas. Do rastreamento básico à simulação, os gêmeos digitais estão se tornando parte das operações diárias das empresas que gerenciam grandes frotas de equipamentos. Empresas como a LG CNS estão trabalhando neste espaço combinando dados de IoT com plataformas de software program para construir modelos virtuais.
Muitas empresas industriais iniciaram a sua jornada digital com rastreamento de ativos. Sensores foram adicionados às máquinas para monitorar a localização e dados básicos de saúde, o que ajudou a reduzir as perdas e deu aos operadores uma visão mais clara do que estava acontecendo no terreno. Os gêmeos digitais baseiam-se nos mesmos dados, mas os utilizam de maneira diferente. Em vez de apenas mostrar o standing atual, eles criam um modelo digital ao vivo de uma máquina.
As estimativas da indústria sugerem que mercado international em gémeos digitais poderá atingir cerca de 28,9 mil milhões de dólares em 2025, enquanto cerca de 40% das organizações estão a testar projetos e uma percentagem menor está em fases de implementação mais avançadas. O rastreamento físico mostra o que está acontecendo agora. Um gêmeo digital pode ajudar a mostrar o que pode acontecer a seguir.
Dados em tempo actual como base
Sensores colocados nas máquinas coletam informações como temperatura e carregam os dados enviados para uma plataforma central onde podem ser processados e analisados. É aqui que trabalham empresas como a LG CNS. Em vez de construir máquinas, eles se concentram em conectar sistemas e reunir dados para que possam ser usados de forma consistente.
Lacunas nos dados ou atrasos na transmissão podem deixar os modelos fora de sincronia com as condições reais. Os dados de máquinas conectadas podem ajudar a melhorar o desempenho e reduzir o tempo de inatividade por meio de monitoramento e análise em tempo actual. Os gêmeos digitais vão além, permitindo que as equipes testem as decisões antes de aplicá-las em operações reais.
Onde os gêmeos digitais criam valor
O valor dos gêmeos digitais fica mais claro quando se observa como eles são usados na prática.
- Manutenção preditiva: em vez de esperar que uma máquina falhe, os operadores podem usar o modelo digital para detectar sinais precoces de desgaste. Mudanças na vibração ou no calor podem indicar que uma peça pode quebrar. Os reparos podem então ser agendados antes que ocorra uma falha. Isto reduz o tempo de inatividade e ajuda a evitar paradas repentinas na produção.
- Uso e eficiência de energia: as máquinas nem sempre funcionam com as configurações mais eficientes. Um gêmeo digital pode simular várias condições operacionais para determinar como o consumo de energia muda. Com o tempo, isto pode ajudar a reduzir o consumo de energia, o que é uma preocupação para as fábricas que enfrentam custos de energia mais elevados. De acordo com a Agência Internacional de Energia, a indústria é responsável por cerca de 37% do consumo international de energia. Mesmo pequenos ganhos na eficiência das máquinas podem ser importantes em escala, e pesquisas do setor vinculam o uso de gêmeos digitais a um melhor desempenho operacional.
- Planejamento operacional: Os gêmeos digitais também permitem que as equipes testem cenários sem afetar os sistemas ativos. Por exemplo, uma fábrica pode modelar o que ocorre se a velocidade de produção aumentar quando uma máquina for forçada a ficar off-line para reparos. Isso ajuda os planejadores a tomar melhores decisões sem correr o risco de atrasos ou danos.
- Gerenciando a complexidade em sistemas: Um dos principais desafios na construção de gêmeos digitais é a combinação de sistemas envolvidos. Muitas fábricas ainda utilizam máquinas mais antigas que não foram projetadas para serem conectadas. Os formatos de dados podem variar e alguns sistemas podem não se comunicar facilmente com outros. A integração torna-se uma tarefa importante. A LG CNS e empresas similares trabalham para vincular esses sistemas para que os dados possam fluir de forma consistente. A edge computing também pode ajudar, processando alguns dados mais perto da máquina, reduzindo atrasos e melhorando os tempos de resposta.
Riscos e limites a considerar
A precisão dos dados é uma preocupação. Se os dados que alimentam o modelo estiverem incompletos ou atrasados, o gêmeo digital pode fornecer uma imagem falsa do desempenho de uma máquina. Isso pode levar a decisões erradas. A segurança é outro problema. Conectar máquinas a redes aumenta o número de pontos de entrada para ataques. Os sistemas industriais nem sempre foram concebidos com este nível de conectividade em mente.
Há também o custo de construção e manutenção desses sistemas. A configuração de sensores e camadas de integração requer tempo e investimento. Em alguns casos, o retorno pode levar anos para aparecer.
LG CNSpatrocinador Platinum da IoT Tech Expo North America 2026, deverá discutir como dados e análises de máquinas apoiam casos de uso de gêmeos digitais em ambientes industriais.
Máquinas como um ativo digital
A mudança em direção aos gêmeos digitais reflete uma mudança mais ampla na forma como as máquinas são vistas. São ativos físicos que necessitam de manutenção e fontes de dados que podem ser analisados e utilizados para orientar decisões. Essa mudança pode afetar o modo como grandes operações são planejadas e mantidas. Os gêmeos digitais não substituem a necessidade de equipamentos físicos, mas acrescentam uma nova camada de conhecimento.
À medida que mais empresas adotam a IoT e ferramentas baseadas em dados, a linha entre máquinas físicas e sistemas digitais continua a se confundir. O que começou como um simples rastreamento está caminhando para uma simulação completa, onde as máquinas podem ser testadas e melhoradas antes que qualquer alteração seja feita no mundo actual.
(Foto por Simão Kadula)
Veja também: Como os dados em tempo actual estão mudando a manutenção das máquinas
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