P&G utiliza IoT e análise preditiva para aperfeiçoar fraldas Pampers

A gigante dos bens de consumo embalados recorreu ao Microsoft IoT e à análise de ponta para capturar dados em tempo real sobre os processos de fabricação e antecipar falhas iminentes antes que danifiquem as fraldas.

Se há itens de uso diário que você deseja que sejam à prova de falhas, as fraldas certamente estão entre eles. É por isso que a Procter & Gamble Co. faz de tudo para garantir a fidelidade de seus produtos Pampers.

Mas quando jogar fora milhares de fraldas danificadas durante o processo de fabricação se torna uma ocorrência diária, algo precisa ser feito para aliviar os resultados financeiros. Foi então que a P&G decidiu colocar os dados em prática para melhorar o seu negócio de fabricação de fraldas.

“Estamos sempre analisando quais são as maiores fontes de nossas perdas e onde as coisas poderiam funcionar melhor”, diz Jeff Krietemeyer, diretor sênior de TI de Serviços e Soluções Globais de Cuidados com Bebês da Procter & Gamble, cuja equipe começou a planejar uma solução em final de 2021 para corrigir as falhas de fabricação mais caras, especialmente aquelas que afetaram as fraldas.

As fraldas são feitas de polpa fofa, plásticos, grânulos absorventes e elásticos, e diferentes processos – como fluxo de cola quente e ligação térmica – são usados ​​durante vários aspectos do processo de fabricação altamente mecanizado.

Mas as coisas dão errado e, quando isso acontece, a Procter & Gamble agora emprega sua plataforma Hot Melt Optimization para detectar obstáculos e colocar o processo de volta nos trilhos. O projeto, que rendeu à Procter & Gamble o prêmio CIO 100 de 2023 por inovação e liderança em TI, teve um impacto profundamente material no chão de fábrica.

A Hot Melt Optimization emprega um método proprietário de coleta de dados usando sensores proprietários na linha de montagem, que, quando combinado com a análise preditiva da Microsoft e a nuvem Azure para fabricação, permite que a P&G produza fraldas perfeitas, reduzindo perdas devido a danos durante o processo de fabricação.

Desde a implementação da solução em 11 fábricas, a P&G estima ter eliminado 70% das fraldas defeituosas que têm de ser descartadas. Os executivos não revelam o montante exato poupado todas as semanas, mas está na faixa dos sete dígitos.

Durante o processo de fabricação da fralda, o fluxo de cola quente é liberado de uma válvula solenóide automatizada de maneira altamente precisa para garantir que as camadas da fralda congelem adequadamente.

“As fraldas voam pela linha de fabricação em alta velocidade durante o processo de montagem, então você precisa dessa aplicação superprecisa de colas que são adesivos hot melt”, diz Krietemeyer, acrescentando que as colas são seguras para a pele humana.

Entretanto, se a temperatura e a pressão do fluxo de cola forem imprecisas, ou se a cola ficar entupida na válvula e não for corrigida a tempo, as fraldas resultantes deverão ser descartadas.

Para resolver esses problemas, a Procter & Gamble trabalhou em estreita colaboração com a Microsoft para implantar a plataforma de análise IoT e Edge da Microsoft, sua nuvem Azure para fabricação e seus sensores IoT, análise de borda e modelos de aprendizado de máquina.

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

A caminho de uma dessas fábricas no Missouri, Kietermeyer explicou ao CIO.com que a combinação de IoT e plataforma de borda, sensores e mecanismo de regras de análise de borda foi empregada com sucesso para resolver anomalias de pressão e temperatura e os problemas de hardware de válvula que podem ocorrer em o processo de fabricação de fraldas.

“A equipe do projeto explorou vários algoritmos, incluindo o treinamento de modelos de redes neurais, e descobriu que o Microsoft AI Rules Engine alcançou os melhores resultados”, acrescentou Kietermeyer.

Na linha de montagem, a P&G emprega controladores industriais lógicos programáveis ​​Rockwell e outros sensores para monitorar de perto e registrar dados de temperatura e pressão do fluxo de cola. Os dados são alimentados em plataformas analíticas e códigos desenvolvidos internamente para identificar erros ou anomalias que devem ser corrigidas em tempo real – sem deixar a fabricação offline. Isso garante que a produção de cada instalação exceda o que foi alcançado antes do lançamento do Hot Melt Optimization.