Engenheiro de Produção com IA: Qualidade e Manutenção Preditiva

Sobre o curso

Módulo 1: Fundamentos da Qualidade 4.0 e Inteligência Artificial na Indústria (16h)

Foco do Módulo: Estabelecer a base da transição da produção tradicional para ecossistemas ciberfísicos e operações conduzidas por dados.

Nomenclaturas de Estruturas (Aulas):
- Evolução da Qualidade e Manutenção: Da Era da Inspeção à Qualidade 4.0.
- Sistemas Ciberfísicos e os Pilares da Indústria 4.0.
- Letramento de Dados e Analytics para Engenheiros de Produção.
Exemplos Práticos: Transição da cultura organizacional com base no roteiro prático para um projeto piloto de 90 dias, focando na escolha de um problema de dor objetiva com indicadores mensuráveis e criação de um MVP (Produto Mínimo Viável) de modelo preditivo.
Tecnologias e Apps Associados: Plataformas de Big Data e computação em nuvem (Cloud Computing) para armazenamento e mineração inicial de dados.

Módulo 2: Digitalização e Automação das Ferramentas da Qualidade (16h)

Foco do Módulo: Atualizar as ferramentas clássicas (CEP, FMEA, Ishikawa, PDCA) utilizando programação e sistemas inteligentes.

Nomenclaturas de Estruturas (Aulas):
- Ciclo PDCA 4.0: Integração de dados em tempo real nas etapas de Planejamento e Execução.
- Automação do FMEA (Análise de Modos e Efeitos de Falha) com Python.
- Controle Estatístico de Processo (CEP) guiado por Machine Learning.
Exemplos Práticos: Integração da linguagem de programação Python com o Excel para manipular dados de entrada, calcular pontuações de RPN (Número de Prioridade de Risco) e gerar relatórios automatizados, reduzindo erros humanos no preenchimento do FMEA.
Tecnologias e Apps Associados: Linguagem Python integrada ao Microsoft Excel; Softwares baseados em Inteligência Artificial e Processamento de Linguagem Natural para análise de causa raiz e gestão de dados, como Tableau, IBM Watson Analytics, RapidMiner e Logz.io.

Módulo 3: Inspeção Avançada e Visão Computacional no Controle de Qualidade (16h)

Foco do Módulo: Como o processamento de imagens e sons revoluciona o diagnóstico e o controle de não conformidades.

Nomenclaturas de Estruturas (Aulas):
- Visão Computacional para Inspeção de Microdefeitos.
- Integração Sensorial: Snapshot Diagnostics Visuais e Acústicos.
- Sistemas ERP em Nuvem e a Rastreabilidade Ponta a Ponta.
Exemplos Práticos:
- Uso de câmeras de alta resolução em uma fábrica de rádios de primeiros socorros para detectar defeitos como botões trocados ou etiquetas desalinhadas, falhas frequentemente invisíveis ao olho humano, garantindo precisão superior a 99%.
- Uso do próprio smartphone do técnico para diagnósticos instantâneos (snapshot diagnostics), utilizando o aplicativo para fotografar ou gravar o áudio de uma máquina e usar técnicas de machine listening na nuvem para detectar variações de ruído que indicam desgastes internos.
Tecnologias e Apps Associados: Aplicativos mobile de IA acústica/visual e soluções nativas em nuvem voltadas à integração de manufatura, como o Methos Cloud ERP.

Módulo 4: Manutenção Preditiva Inteligente e Monitoramento de Ativos (16h)

Foco do Módulo: Ultrapassar a manutenção preventiva padrão e criar rotinas baseadas em sensores de anomalias com predição de vida útil.

Nomenclaturas de Estruturas (Aulas):
- Internet das Coisas (IoT) Aplicada à Manutenção de Chão de Fábrica.
- Previsão de Anomalias com Redes Neurais Artificiais.
- Otimização Logística e Gestão de Inventário de Peças.
Exemplos Práticos:
- O caso da BMW de Regensburg, que utiliza sensores nos transportadores de veículos para medir padrões de energia e identificar o desgaste de peças de motores, classificando a gravidade para evitar paradas na linha de montagem.
- A aplicação da AES para monitorar turbinas em parques eólicos e hidrelétricos avaliando vibração, temperatura e velocidade do vento para prever falhas com 90% de precisão.
Tecnologias e Apps Associados: Softwares de manutenção informatizada (CMMS/EAM) como o Engeman®, que organizam dados de IoT, processos e ordens de serviço geradas autonomamente.

Módulo 5: IA Agêntica, Robótica e Gêmeos Digitais (16h)

Foco do Módulo: A adoção de ecossistemas robóticos, modelagem por simulação e algoritmos que agem ativamente sobre o sistema produtivo.

Nomenclaturas de Estruturas (Aulas):
- Gêmeos Digitais (Digital Twins) e Tecnologias de Autocura (Self-healing).
- IA Agêntica e Sistemas Multiagentes na Execução de Processos.
- IA Física: Cobots (Robôs Colaborativos) e Realidade Aumentada.
Exemplos Práticos:
- Uso de Gêmeos Digitais para a “autocura” de processos, onde a IA, ao identificar um eixo desalinhado, recalibra ativamente setpoints e redireciona fluxos de energia para evitar agravamento de defeitos.
- Utilização de Cobots e drones em campo com edge computing para inspecionar áreas de alto risco, calor extremo ou gás sem expor o humano, enviando alertas contínuos ao banco de dados.
Tecnologias e Apps Associados: Robôs móveis colaborativos, Plataformas de Gêmeos Digitais que permitem análises e simulações “What-if”, Óculos de Realidade Aumentada (RA) com visão computacional para suporte de especialistas remotos.

Módulo 6: Governança, Green Maintenance e Estratégia Competitiva (16h)

Foco do Módulo: Gerenciamento, compliance, avaliação de custos da qualidade e otimização ambiental.

Nomenclaturas de Estruturas (Aulas):
- Manutenção Sustentável (Green Maintenance) e Metas ESG.
- Governança de Dados, Cibersegurança e Autonomia Supervisionada.
- O Fator Humano: Gestão da Mudança e Transição Cultural.
Exemplos Práticos:
- Aplicação de algoritmos de Green Maintenance para corrigir desperdícios energéticos que chegam a 15% em motores desalinhados, avaliando o custo e o impacto de reparar ou substituir componentes industriais, impulsionando a economia circular.
- Uso de IA integrada a circuitos de CFTV e sensores vestíveis para medir níveis de estresse e postura do trabalhador, emitindo alertas imediatos contra fadiga e ausência de EPIs em áreas críticas.
Tecnologias e Apps Associados: Dispositivos Wearables (vestíveis) para colaboradores; Tecnologias como Blockchain e Cloud Computing para criar um banco de dados confiável, transparente, e blindado contra ataques virtuais ou perdas físicas das planilhas de qualidade.

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