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IoT e big data reunidos em casos de uso comercial


Independentemente de com quem você fala, todos concordam que a IoT será a próxima grande "coisa" (sem trocadilhos). O entusiasmo pela IoT é apoiado por:

Vários desses cenários de IoT são muito orientados para o usuário final, por exemplo, impulsionado por crowdfunding e o Movimento Maker. Os exemplos incluem o relógio inteligente Pebble, o produto inovador Tile (um localizador de “Thing”) ou as lâmpadas inteligentes Hue. No entanto, muitos exemplos de IoT são mais focados em aplicações industriais, incluindo gerenciamento de frota, telemática, medição inteligente e redes inteligentes, telessaúde e assim por diante. Neste post, apresentarei dois casos de uso de varejo e logística e da área industrial com um foco particular em como o big data pode ser aproveitado.

Caso de uso 1 da IoT:varejo e logística


Varejo e logística é uma área-chave onde se espera que a IoT tenha um grande impacto como uma tecnologia capacitadora. RFID (Radio Frequency Identification) tem sido usado com sucesso em logística para rastrear contêineres, paletes e engradados já há algum tempo, principalmente em sistemas de circuito fechado e principalmente com mercadorias de alto valor. Os investimentos maciços em tecnologias de IoT prometem ajudar a reduzir os custos de RFID e tecnologias semelhantes, tornando o rastreamento de mercadorias em nível de item um caso de negócios viável. Para os varejistas, isso tem muitas vantagens, incluindo precisão de estoque, redução de despesas administrativas, processos automatizados de check-out do cliente e um sistema antifurto confiável.

Outras tecnologias emergentes são chamadas de “beacons”. Esses beacons são sistemas de posicionamento interno, que podem interagir diretamente com telefones inteligentes modernos, por exemplo, usando Bluetooth de baixa energia (BLE). Uma rede de beacons na loja pode identificar a localização dos clientes em uma loja e enviar notificações push. Por exemplo, um usuário pode criar uma lista de compras em seu smartphone e compartilhá-la com o aplicativo da loja. Ao entrar na loja, o aplicativo da loja exibirá um mapa para o cliente, que destaca todos os produtos de sua lista de compras. Cada vez que o cliente se aproxima de uma posição onde se encontra um grupo de produtos de sua lista de compras, o aplicativo o notifica e faz uma recomendação para uma determinada marca. No ponto de check-out, o sistema poderia identificar todos os produtos no carrinho de compras automaticamente via RFID, criar e confirmar uma fatura e usar o smartphone para processar o pagamento. O sistema de estoque da loja é atualizado automaticamente quando o processo de checkout é concluído.
Fonte:Bosch.IO
O uso de um repositório de dados NoSQL seria de grande benefício para armazenar todos os tipos de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados relacionados ao cliente, incluindo histórico de compras e movimentos pela loja. Algoritmos de análise de dados avançados podem ser usados ​​para analisar os movimentos do cliente e decisões de compra anteriores. Isso permite que o aplicativo IoT gere recomendações de compras que podem ser enviadas por push para o smartphone do cliente enquanto está na loja, ou notificá-lo de ofertas especiais - por exemplo, se o sistema detectar que o cliente está voltando para uma área próxima à loja .

Caso de uso 2 da IoT:Indústria


Indústria 4.0, Fábrica Inteligente e Internet Industrial são alguns dos termos usados ​​para descrever a revolução social e tecnológica que promete mudar o cenário industrial atual. Existem muitos exemplos discutidos e explorados nesta área, desde a otimização da cadeia de suprimentos da IoT até a modularização das linhas de produção com a ajuda de produtos inteligentes.
Fonte:Bosch
Um exemplo interessante que exploro aqui está relacionado ao uso crescente de ferramentas manuais na fabricação, por exemplo, para a montagem de automóveis, aviões, trens e navios. Nos últimos anos, essas ferramentas se tornaram mais poderosas (por exemplo, torque) e agora são equipadas com baterias de longa duração, permitindo que os trabalhadores as utilizem sem as limitações de cabos de alimentação ou uma conexão fixa a um compressor de ar. Isso aumenta muito a flexibilidade, mas também apresenta certos desafios do ponto de vista do processo de manufatura, que podem ser resolvidos com o aproveitamento dos recursos de IoT.

Um dos principais conceitos da IoT é o desenvolvimento de dispositivos inteligentes e conectados de “ponta”. Um exemplo de tal dispositivo IoT é um nut runner equipado com um computador de bordo e conectividade sem fio. O computador de bordo suporta muitos aspectos do processo de aperto, desde a configuração (por exemplo, qual torque usar) até a criação de um protocolo do trabalho concluído (por exemplo, qual torque foi realmente medido). Além disso, o corretor de porcas possui um scanner a laser para identificação de componentes.

Ao integrar um dispositivo de ponta inteligente à IoT, serviços muito poderosos podem ser desenvolvidos que podem ajudar na otimização da cadeia de suprimentos e modularização da linha de produção. Por exemplo, essas ferramentas de aperto inteligentes agora podem ser gerenciadas por um aplicativo de gerenciamento de ativos central, que fornece diferentes serviços:


O sistema de gerenciamento de ativos central pode ajudar a otimizar a manutenção da ferramenta, por exemplo, lendo periodicamente as informações de calibração das ferramentas remotas por meio da WLAN de fábrica. O aplicativo de gerenciamento de ativos pode servir como uma ponte entre as ferramentas de poder e os sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) e MES (Manufacturing Execution System) que controlam o processo de manufatura. Por exemplo, o sistema de gerenciamento de ativos pode distribuir ordens de serviço e configurações para as ferramentas. Além disso, o aplicativo de gerenciamento de ativos pode documentar cada processo de aperto criando lotes de inspeção (por exemplo, usando registros de torque das ferramentas) e associá-los ao BOM (lista de materiais) no sistema ERP.

Tal sistema de documentação de produção pode se beneficiar enormemente de big data e tecnologias NoSQL que permitem a agregação de grandes volumes de dados heterogêneos e multiestruturados sobre o processo de produção, incluindo dados legados de muitos sistemas diferentes, além de imagens e gravações de filmes de diferentes módulos de produção. Em uma época em que os fabricantes podem sofrer enormes custos com grandes recalls de produtos, essa pode ser uma ferramenta muito poderosa.

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