Somos todos inovação: Realcafé estabelece parceria com Findeslab – Realcafé
Parceria desafia empreendedores a buscarem soluções inovadores para a Realcafé
Gerar inovação e estimular empresas e empreendedores para que busquem soluções que desenvolvam os seus próprios negócios. Essa é a premissa principal do Programa Findeslab, uma iniciativa da Federação das Indústrias do Espírito Santo (Findes) e do Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial (Senai), que o Grupo Tristão fez questão de estabelecer parceria desde 2020.
O objetivo do Findeslab vai além facilitar o acesso da indústria capixaba à inovação, pois promove a inovação aberta. E, para isso, o Programa permite que cada empresa coloque dois desafios por ano. No último ano, a Realcafé propôs que os empreendedores envolvidos resolvessem dois desafios, o Armazém 4.0; e o Monitoramento das variáveis para otimização de processo e determinação de causa/diagnóstico de falhas com soluções por meio de Inteligência Artificial e Internet das Coisas (IA/IOT).
Sobre o Armazém 4.0, o Gerente de Tecnologia da Informação da Realcafé, Artur Emanuel Macedo Jacobina, explica que a primeira expansão da fábrica foi feita utilizando as construções civis já existentes, o que gerou um fluxo de produtos semiacabados e embalagens pouco otimizado entre as áreas de sua produção, envase e suprimentos, e agora com expansão atual novas necessidades serão geradas.
"Esta movimentação gera custos de mão-de-obra, tempo, embalagens intermediárias e dificuldades para implementação de rotinas automatizadas de movimentação, controle, armazenagem e carregamento de containers e caminhões em dois armazéns separados de produtos acabados", acrescentou o Gerente sobre o desafio que foi proposto.
Já o Monitoramento das variáveis para otimização de processo e determinação de causa/diagnóstico de falhas com soluções por meio de Inteligência Artificial e Internet das Coisas é uma forma de estimular a inovação dentro da empresa. Isso porque, segundo Jacobina, as variações de processo, assim como análise e diagnósticos de falhas, dependem de análise humana, demandando tempo e conhecimento pessoal e as novas tecnologias de tratamento e aquisição de dados podem otimizar esse processo.
"Não há Machine Learning ou tomada de decisão com Inteligência Artificial na empresa atualmente. Por isso, por vezes, encontramos dificuldades para obter informações como concentração do extrato de café na extração ou vibração de equipamentos", acrescenta.