Alcançando as alturas da IoT

Donna Prlich, diretora de produto da Pentaho
Finalmente estou lendo O Morro dos Ventos Uivantes, diz Donna Prlich, diretora de produto da Pentaho , um livro que na época da publicação foi considerado inovador e altamente polêmico por seu enredo sombrio e distorcido e personagens cruéis.

Emily Brontë escolheu esses elementos da história para fazer uma observação sobre a hipocrisia no contexto da era vitoriana da Grã-Bretanha, com sua pretensão de decência obscurecendo muito da miséria humana que estava por trás.

O que Wuthering Heights tem a ver com a IoT, você pode muito bem perguntar? É um exemplo poderoso da importância do contexto. Em outro tempo e lugar, um editor provavelmente teria descartado a obra-prima de Brontë como muito controversa. Em vez disso, ao entrar em sintonia com o zeitgeist da época, o livro enfeitiçou até mesmo seus detratores mais severos e se tornou um dos mais lidos e debatidos por gerações.

Bem como na Grã-Bretanha do século 19, hoje vivemos em tempos políticos e econômicos muito turbulentos, marcados por uma importante revolução industrial liderada pela tecnologia. Nesse contexto, o planejamento tornou-se muito difícil. A única coisa que as empresas sabem com certeza é que precisam estar preparadas para uma série de resultados diferentes.

É por isso que acredito que a IoT, com todos os seus desafios e complexidades, está se destacando agora. Seu enorme potencial de análise de dados pode dar a visibilidade de planejamento necessária para surfar nesta onda socioeconômica atual, em vez de ser afogado por ela.

Colocando o valor da IoT no contexto

Para realizar o potencial da IoT, no entanto, temos que explorar totalmente todos os dados. Um estudo recente da McKinsey “Desbloqueando o potencial da Internet das Coisas” revelou que “a interoperabilidade entre os sistemas IoT é necessária para capturar 40% do valor potencial”.

Crucialmente, o estudo também revelou que, quando você adiciona o contexto de big data às implementações de IoT como parte de um processo analítico, pode ganhar pelo menos outros 20% em valor. Apesar dessas descobertas, a maioria dos dados coletados em implementações de IoT hoje não é usada e, portanto, não é totalmente explorada.

Para colocar os dados de IoT em um contexto que forneça insights significativos, eles precisam ser combinados com outros dados - não dados com 20 minutos ou dois dias, mas o mais próximo possível do tempo real. Para ilustrar, deixe-me oferecer dois exemplos de como isso pode ser valioso em duas indústrias tradicionais de margem fina - açúcar e transporte marítimo.

Adoçando a eficiência da cadeia de suprimentos

Um de nossos clientes é um grande fabricante e distribuidor global de açúcar. Nesse mercado de commodities, o sucesso depende de até que ponto a produção é otimizada tanto para a oferta quanto para a demanda. Para ajudar a alcançar isso, o cliente construiu uma linha de processamento e refino robótico de açúcar, começando com a matéria-prima até a produção dos produtos acabados. Em cada estágio da produção, os sensores geram muitas informações nessa linha de processamento.

Uma peculiaridade do açúcar é que suas propriedades variam consideravelmente dependendo da fonte - os cupcakes no Peru têm um sabor muito mais doce do que os dos Estados Unidos. O desafio desta empresa é que ela ganhou eficiências consideráveis ​​no processo de refino e distribuição, mas ainda precisa se ajustar às variações na qualidade do açúcar. Se o açúcar chega a um destino e não tem o gosto esperado, a empresa tem um grande problema nas mãos.

Só quando a empresa conseguiu combinar dados mais qualitativos sobre o tipo de matéria-prima - a fonte geográfica, a concentração de açúcar, a rota de transporte - junto com seus dados de sensor é que conseguiu obter aquela vantagem extra tão necessária em um mercado de commodities.

Cracas são uma chatice (cara)!

Caterpillar Marine Asset Intelligence tem monitorado frotas de navios para os setores da Marinha dos EUA, Defesa Estrangeira e Comercial por muitos anos. O Cat Asset Intelligence coleta e analisa os dados do sensor para todos os equipamentos críticos a bordo de uma embarcação.

Esses dados ajudam a prever se um ativo a bordo irá falhar, para que possa ser corrigido antes que isso aconteça. Os dados operacionais fornecem informações acionáveis, permitindo que os proprietários e operadores planejem sua manutenção, onde quer que a embarcação esteja, para evitar paralisações e atrasos. Esse é o caso de uso clássico de manutenção preditiva.

Nos últimos dois anos, o armador também quis reduzir seus altos custos de manutenção ao longo do tempo. Ele começou a olhar para mais informações que saíam dos sensores sobre coisas como consumo de combustível, arrasto e os ângulos que os cascos estavam navegando para o mar.

A empresa percebeu que, ao longo do tempo, os navios acumulam uma grande quantidade de cracas e outras espécies marinhas, que criam muito arrasto. Um cliente estava limpando os cascos de seus navios uma vez a cada dois anos. Usando o software Asset Intelligence, eles dobraram essa frequência, economizando US $ 10 milhões em dois anos na manutenção de oito navios - que é exatamente o que eles fizeram.

Então, se você está preocupado com alturas que são uivantes ou o tipo que você pode alcançar com a IoT, lembre-se de que o contexto faz a diferença entre uma história cotidiana e uma obra-prima.

A autora deste blog é Donna Prlich, diretora de produtos da Pentaho