Otimização da produção orientada por dados na Rockfon

Em muitos ambientes industriais de produção, as perdas de desempenho nem sempre são visíveis. No contexto da automação industrial, estas perdas permanecem frequentemente ocultas quando os dados de produção são incompletos ou subjetivos.

A produção varia entre turnos, surgem paragens sem uma explicação clara e as iniciativas de melhoria baseiam‑se muitas vezes na experiência, em pressupostos ou em registos manuais, em vez de dados objetivos.

A Rockfon, parte do Grupo ROCKWOOL, enfrentou exatamente este desafio na sua unidade de produção em Wijnegem. Uma das suas linhas de produção apresentava um output altamente inconsistente: alguns turnos decorriam sem problemas, enquanto outros eram afetados por paragens frequentes e aparentemente inexplicáveis. O registo manual de downtime fornecia apenas informação parcial e subjetiva, dificultando a identificação das causas reais.

Para passar de pressupostos a factos, a Rockfon precisava de dados de produção objetivos e fiáveis.

NÍVEL INICIAL TÍPICO DE OEE

Quando o comportamento da produção não é medido de forma objetiva

POTENCIAL DE MELHORIA DE DESEMPENHO

Através de dados de produção objetivos em tempo real

MELHORIA DE OEE NA ROCKFON

Alcançada num único dia – sem introdução de novas máquinas

Em ambientes industriais, as perdas de desempenho são frequentemente subestimadas quando o comportamento da produção não é medido de forma objetiva.

Uma parte significativa das perdas de eficiência resulta de paragens curtas, variações de velocidade e pequenas perturbações que permanecem invisíveis nos registos manuais. Como consequência, as ações de melhoria baseiam‑se muitas vezes em pressupostos e não em dados concretos.

O estabelecimento de uma visibilidade objetiva da produção em tempo real constitui, por isso, um primeiro passo crítico para estabilizar o output e possibilitar melhorias sustentáveis de desempenho, tal como demonstrado no caso da Rockfon.

*Imagem representativa de um projeto anterior de uma linha de embalagem automatizada desenvolvida pela ACE Belgium para a Rockfon. A otimização de OEE descrita neste artigo foi implementada numa linha diferente, controlada por relés.*

O desafio: output inconsistente e downtime invisível

A Rockfon produz perfis metálicos para sistemas de tetos acústicos utilizando tecnologia de perfilagem por rolos. Grandes bobinas de material em banda são moldadas através de rolos de guia, cortadas à medida e depois encaminhadas para o processo de embalagem.
Embora a linha fosse mecanicamente capaz de assegurar um output estável, o seu desempenho variava significativamente entre turnos. As causas permaneciam pouco claras:

os eventos de downtime eram registados de forma inconsistente
os dados eram subjetivos e incompletos
algumas perturbações eram demasiado curtas ou subtis para serem detetadas
as ações de melhoria baseavam‑se maioritariamente na experiência e não na medição

Além disso, a Rockfon enfrentava um risco comum a muitos fabricantes: a perda gradual de conhecimento operacional à medida que operadores experientes se aproximam da reforma. Operadores com décadas de experiência sabiam intuitivamente quando era necessária lubrificação ou quando um componente podia causar problemas, mas esse conhecimento era difícil de documentar, transferir e aplicar de forma estruturada.

O objetivo da Rockfon era claro:

transformar intuição e experiência em conhecimento de produção objetivo e mensurável.

We desperately needed objective data to identify the cause of the outage

Niels Hermans

Process Engineer, Rockfon

Do comportamento da produção aos dados

ACE project team at Rockfon, pictured in front of another production line for Rockfon.

Para responder a este desafio, a Rockfon recorreu à ACE Belgium. Com base numa colaboração de longa data, incluindo projetos anteriores de automação completa de linhas de embalagem para a Rockfon, a ACE propôs uma abordagem pragmática, orientada por dados e focada numa digitalização de baixo limiar.

Em vez de introduzir uma solução MES complexa ou realizar alterações mecânicas significativas, o objetivo inicial foi tornar mensurável o comportamento da produção existente.

Em conjunto com a Siemens, a ACE desenvolveu uma solução baseada num Industrial Edge Controller. Apesar de a linha de produção ser controlada por relés e não incluir originalmente um PLC, foi possível realizar a captação de dados objetivos.

Foi adicionado um PLC exclusivamente como coletor de dados. Este recolhia sinais elétricos dos sensores da máquina e transmitia‑os para o Industrial Edge Controller, um PC industrial com sistema operativo próprio, capaz de executar aplicações Siemens e de terceiros.

Utilizando a plataforma Siemens’ Industrial Edge platform, a Rockfon conseguiu registar e visualizar dados objetivos de produção em tempo real, obtendo uma visibilidade imediata sobre o comportamento e o desempenho da máquina.

*Imagem da equipa de projeto da ACE Belgium na Rockfon, em frente a outra linha de produção de um projeto anterior de automação de embalagem.*

With the Industrial Edge Controller, we can capture data even on a production line without an existing PLC

Koen Aerts

Senior Project Leader, ACE Belgium

Resultados rápidos através de visibilidade objetiva

O impacto desta abordagem tornou‑se visível quase de imediato.
Num único dia após a implementação:

a Overall Equipment Effectiveness (OEE) aumentou de 60% para 80%
A produção aumentou 33%
as principais causas de downtime tornaram‑se claras e acionáveis

Um dos primeiros insights ilustrou claramente o valor dos dados. Durante o avanço das ferramentas de corte, doze pequenos interruptores tinham de ser ativados em simultâneo. Dois desses interruptores encontravam‑se desalinhados, provocando paragens desnecessárias da linha. Sem dados objetivos, teria sido extremamente difícil identificar esta causa.
Graças aos dados em tempo real, a Rockfon conseguiu identificar rapidamente o problema, eliminar o downtime desnecessário e estabilizar a produção.

Esta aplicação orientada por dados foi também apresentada no Siemens Best Application Contest 2025–2026, como exemplo de relevância industrial prática.

The line’s output has increased dramatically, and this is just the beginning

Bart Verlinden

Head of Engineering, Rockfon

Apoiar os operadores, não monitorizar

Para além da melhoria de desempenho, a abordagem orientada por dados também apoiou os operadores no chão de fábrica. Com maior visibilidade sobre o que estava a acontecer na linha, os operadores deixaram de reagir constantemente às paragens.

O sistema não foi percecionado como uma ferramenta de controlo, mas como um apoio prático, ajudando a reduzir a frustração e permitindo intervenções mais rápidas e eficazes.

Ao tornar visível o comportamento da produção, a Rockfon deu também um passo importante na preservação do conhecimento operacional, transformando anos de experiência em dados que podem ser partilhados e reutilizados.

Um passo em direção à fábrica digital

Este projeto piloto dá continuidade ao percurso mais amplo de automação da Rockfon que incluiu anteriormente a automação completa de linhas de embalagem desenvolvidas e instaladas pela ACE Belgium.
Com dados de produção fiáveis agora disponíveis, a Rockfon está a lançar as bases para futuras melhorias:

manutenção preditiva com base em dados adicionais de sensores
reporte padronizado e comparação entre linhas de produção
análise de custos e orçamentação mais rigorosas
melhor planeamento e utilização de recursos

O que começou como um piloto orientado por dados tornou‑se um passo fundamental rumo a um ambiente de produção preparado para o futuro e suportado digitalmente.

Conhecimento de engenharia em vez de pressupostos

Em muitos ambientes de produção, os problemas de desempenho são abordados com base em pressupostos, experiência ou observações isoladas. Esta abordagem tende a limitar as melhorias aos sintomas, em vez de abordar as causas‑raiz.

O caso da Rockfon demonstra como os dados objetivos de produção podem alterar esta dinâmica. Ao tornar o comportamento da produção mensurável, os fabricantes obtêm uma base estruturada para diagnosticar problemas, estabilizar o output e melhorar a eficiência, mesmo em linhas de produção existentes e tradicionais no âmbito da automação industrial.

Os dados objetivos criam clareza.

A clareza apoia uma melhor tomada de decisão.

Melhores decisões permitem um desempenho sustentável.

Teremos todo o gosto em ajudar!

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