Caso da Apollo Tyres mostra como IA industrial pode reduzir retrabalho

Caso da Apollo Tyres mostra como IA industrial pode reduzir retrabalho

Em 10 de setembro de 2026, a AWS descreveu a solução criada pela Apollo Tyres para a instabilidade que surgia após cada troca de configuração na linha de extrusão. Na planta apresentada, eram 30 a 35 trocas de configuração por dia e a partida gerava material fora de especificação até que o operador ajustasse a velocidade. O desperdício aparecia na troca de configuração O cenário não era uma falha abstrata de dados. Era perda de material, energia, capacidade e tempo de equipe. A empresa reuniu histórico de receitas, formulação do composto de borracha, condições ambientais e medições de peso e largura para estimar a velocidade inicial e corrigir o processo durante a produção. O controle fechou o ciclo O desenho combina um modelo preditivo processado próximo ao equipamento com um sistema de controle avançado (APC). A previsão sugere o ponto de partida; balanças e medidores acompanham o perfil do material; o controlador ajusta a velocidade quando encontra desvio. O operador continua com supervisão, e a arquitetura inclui limites, autenticação, registro e gestão do ciclo de vida do modelo. Na comparação divulgada pela AWS, o retrabalho de partida caiu aproximadamente 26%, o tempo de estabilização caiu 40% e cerca de 20 horas de produção foram recuperadas por mês. A fonte afirma ainda que a linha partia de um retrabalho equivalente a 5% a 6% do volume. Esses números pertencem à planta e à configuração descritas; não devem ser tratados como previsão para outra fábrica. O dado precisa chegar a uma decisão Um modelo sem medição contínua apenas recomenda. Para controlar um processo, a empresa precisa saber qual variável pode ser alterada, qual tolerância é segura, quem interrompe o ciclo e como explicar o ajuste. Também deve separar melhora do algoritmo de mudanças na equipe, na receita, no equipamento ou no volume. Teste uma perda bem definida Comece por uma linha, uma classe de troca de configuração e uma métrica de perda. Reúna histórico suficiente para comparar retrabalho, tempo de estabilização, produto dentro da especificação e intervenção do operador. Valide o resultado com a equipe de processo antes de automatizar o setpoint. Fontes consultadas AWS for Industries. “How Apollo Tyres Uses AI-Driven APC for First Time Right Tyre Extrusion”. 10 de setembro de 2026. Acessar a publicação Quer mapear uma perda operacional mensurável? Converse com a DG5i para identificar uma etapa crítica, escolher a métrica e desenhar um teste controlado. Agendar conversa