O impacto das plataformas de dados industriais na fabricação

A ascensão das plataformas de dados industriais foi estimulada pelo crescente uso da IoT na indústria de manufatura. Esses enormes volumes de tipos e fontes de dados díspares incentivaram os fabricantes a implementar plataformas para coletar e padronizar dados em suas muitas máquinas e sistemas.

Ao fazer isso, essas "Plataformas de Dados Industriais" permitem maior eficiência operacional, visibilidade completa da produção e ajudam a impulsionar iniciativas de melhoria contínua.

Mas o que exatamente são essas plataformas, como elas foram desenvolvidas e qual é o impacto esperado na indústria de manufatura?

O que é uma plataforma de dados industriais?

As Plataformas de Dados Industriais coletam, padronizam, contextualizam, armazenam e tornam acessíveis dados de equipamentos e sistemas em um ambiente industrial.

As empresas de manufatura usam sistemas MRP e MES há décadas. Mas com o surgimento da Internet das Coisas Industrial, análises avançadas, inteligência artificial (IA), Machine Learning (ML) e dispositivos de borda, a quantidade de dados aumentou exponencialmente, juntamente com novos recursos de análise. Essa explosão resultou na necessidade de uma abordagem de várias soluções para processar, armazenar e analisar a grande quantidade de dados e fornecer insights em tempo real aos usuários finais.

Uma plataforma de dados industriais consiste na coleta, padronização, contextualização, armazenamento e entrega de dados. Ao executar soluções na borda ou perto dela, os dados podem ser organizados, limpos e parcialmente estruturados antes de serem enviados para a nuvem. O resultado é um sistema de gerenciamento de dados mais simplificado e com maior eficiência. Essa via de mão dupla combina várias tecnologias, de modo que as necessidades de uma empresa de ponta a ponta sejam atendidas para gerenciamento de dados.

Como surgiu a necessidade de plataformas de dados industriais?

A ascensão dos dados como uma mercadoria valiosa apresentou alguns problemas nos últimos anos. As tecnologias ficaram sobrecarregadas, resultando em bancos de dados fragmentados e isolados.

Por exemplo, embora a aquisição de dados fosse quase instantânea, muitas vezes residia em vários bancos de dados espalhados por uma empresa. Para aumentar a confusão, esses bancos de dados eram frequentemente gerenciados por vários provedores de serviços, criando um problema de latência ou interoperabilidade - uma das coisas que a IIoT e a tecnologia da Indústria 4.0 foram projetadas para eliminar.

Os gerentes de dados perceberam a necessidade de uma estrutura consolidada e em camadas onde todos os bancos de dados, comunicação, conectividade e análise residissem em um só lugar. Essa consolidação evitaria o armazenamento em silos de dados e garantiria que todos os dados coletados estivessem disponíveis para análises preditivas e descritivas. Também permitiria uma melhor governança corporativa de dados e uma melhor colaboração entre os usuários.

Requisitos da plataforma de dados industriais

Uma análise da McKinsey sugere que uma plataforma de dados industriais de última geração com análises avançadas seja construída com os seguintes níveis:

• Nível de aplicativos:agendamento, sensores, planejamento, operações, CRM, KPIs
• Nível de análise e relatórios:captura de dados em tempo real, visualização de dados em tempo real e aplicativos de visualização personalizados, relatórios de BI
• Nível de mensagens e middleware:Gateway de sensor, mecanismo MOM
• Data Tier:operações, dados de sensores, data warehouse, metadados, sistema ERP

Existem alguns requisitos críticos para qualquer plataforma de dados industriais, incluindo:

Integração e Conectividade

Qualquer plataforma de dados industriais exigirá conectividade flexível e confiável.

Existem centenas de soluções no mercado que utilizam a conectividade tradicional de dispositivos por cabo e linhas T1. Há também muitos provedores de dispositivos que usam conectividade Wi-Fi ou celular.

A MachineMetrics, por exemplo, é especializada na conexão e coleta de dados de máquina. Nosso sistema flexível permite conectividade de dispositivos em equipamentos OEM com integrações diretas de máquinas, sensores e dispositivos IoT, retrofit de equipamentos automatizados e até mesmo a conexão de dispositivos analógicos.

Isso permite a conectividade da máquina com qualquer marca e modelo de equipamento, garantindo que os fabricantes possam coletar, padronizar e contextualizar todos os dados de sua máquina.



Isso permite que os dados sejam usados ​​em outros sistemas que exigem dados de produção precisos para realizar sua funcionalidade principal, como um CMMS ou um MES.

A integração com outros dispositivos, fontes de dados e processos também é importante. Quanto mais agnóstica a conectividade e a solução do dispositivo, maior o ecossistema e maior a aquisição de dados.

A capacidade de integrar e analisar dados de qualidade de equipamentos analógicos juntamente com dados adquiridos de dispositivos integrados OEM significa que o fluxo de dados para a plataforma de dados industriais está disponível para análises avançadas.

A capacidade de processar ou processar parcialmente os dados na borda significa que os dados em lote e em fluxo são mais facilmente integrados à plataforma de dados. Isso reduz a latência e permite que a análise da plataforma gaste menos tempo limpando, processando e organizando dados.

Leitura útil:Edge Computing vs. Cloud Computing na manufatura

Padronização e contextualização de dados

Os dados estão no centro de qualquer plataforma de dados industriais. Como tal, a forma como é preparado é fundamental. As plataformas de dados precisam de dados padronizados para dedicar mais poder de processamento a análises e insights preditivos e descritivos.

A plataforma MachineMetrics Machine Data, por exemplo, usa um mecanismo automatizado de transformação de dados para transformar dados de máquinas e equipamentos em estruturas de dados padrão. Isso ajuda a capacitar relatórios e análises mais consistentes. Os dados padronizados são úteis em dados de sensores personalizados, estado da máquina, alarmes, substituições, diagnósticos, velocidade e modos da máquina.

Dados padronizados podem ser analisados ​​mais prontamente onde soluções preditivas e prescritivas podem ser adicionadas. Essa contextualização dos dados é uma das promessas mais significativas da IIoT, permitindo uma série de opções no chão de fábrica e no nível de fabricação. Dados contextualizados usam ações pré-configuradas para executar tarefas sem intervenção humana, resultando em tempo de inatividade reduzido.

Ainda confuso sobre a Internet Industrial das Coisas? Leia nosso guia completo sobre IIoT.

Escalabilidade

A capacidade de se conectar facilmente a uma plataforma de dados industriais é fundamental. Mas qualquer plataforma avançada também deve ser escalável.

Em muitas empresas, os dados de fabricação vêm de uma ampla gama de equipamentos. Às vezes, este equipamento é adquirido de diferentes OEMs. Outras vezes, uma fábrica pode consistir em várias etapas de processamento e exigir equipamentos diferentes. Existem também inúmeras empresas usando equipamentos ao longo de gerações - de equipamentos analógicos a dispositivos com capacidade de IoT incorporada.

Uma plataforma de dados industriais deve acomodar entradas de todas essas fontes e crescer à medida que o negócio cresce. Ter dispositivos totalmente integrados e dados padronizados permite um dimensionamento mais fácil à medida que mais ativos de máquina são adicionados à plataforma.

Extensibilidade

O software de fabricação tradicional era muitas vezes fragmentado, isolado e sofria de falta de interoperabilidade. A capacidade de capturar, preparar e analisar dados em tempo real gera um valor significativo.

Uma plataforma deve ser totalmente extensível para que seus recursos analíticos sejam usados ​​por dados de outros sistemas de software dentro da empresa, como um CMMS. Plataformas como MachineMetrics oferecem uma plataforma extensível para conectar via API a muitos sistemas legados, incluindo MES e ERP.

Mas com MachineMetrics, a extensibilidade vai além da conectividade da API. A plataforma permite extensibilidade com dispositivos de borda para reduzir a latência e processar ou analisar parcialmente os dados no nível da máquina. Isso aumenta o valor dos dados e torna o uso dos recursos do sistema mais eficiente. Os operadores podem contar com insights em tempo real para otimizar os processos.

O alcance de dados também é estendido por meio de interfaces de operação intuitivas e personalizáveis. Técnicos, operadores e gerentes têm acesso a visualizações avançadas onde são mais necessários. Eles podem adicionar seus próprios insights e ver o status da máquina exibido pelo fuso, máquina ou nível de fábrica.

Vantagens de uma plataforma de dados industriais

Existem várias vantagens de usar uma plataforma de dados industriais. Eles incluem:

1. Dados consolidados:em uma plataforma de dados, os dados são consolidados em um local na nuvem. Essa consolidação significa que todos os bancos de dados podem usar o mesmo serviço para fornecer insights e sugerir estratégias de negócios e otimização de processos.
2. Acesso aprimorado:como os ativos de dados são hospedados em um único provedor de serviços e usam os mesmos mecanismos de análise, os usuários podem acessar os dados de forma rápida e fácil do chão de fábrica. O valor das IHMs, tablets móveis, telefones e PCs significa que a tomada de decisões é mais rápida e orientada por dados.
3. Aplicativos valiosos:como as operações de dados são divididas em camadas na plataforma, os usuários têm acesso a relatórios personalizáveis ​​e KPIs em tempo real. Eles também podem aumentar o zoom para visualizar máquinas e fusos específicos ou diminuir o zoom para visualizar o desempenho geral da fábrica.
4. Operações Aprimoradas:A análise em tempo real das condições da máquina pode levar a novas estratégias dentro da gestão, bem como possibilitar a automação. Por exemplo, programas de manutenção preditiva que usam o desempenho e as condições reais da máquina podem reduzir significativamente os custos de manutenção e reduzir o tempo de inatividade.
5. Maior segurança:muitas empresas arriscam a segurança com dispositivos e softwares de IoT ad hoc e fragmentados. As soluções integradas significam que, embora os dispositivos IoT possam não ter segurança total, a plataforma de dados pode gerenciar significativamente a segurança por meio de autenticação e autorização do dispositivo. Isso reduz o risco de um ataque bem-sucedido.
6. Custos reduzidos:como os dispositivos de IoT e a análise profunda de dados usam monitoramento em tempo real, eles podem automatizar ou semi-automatizar muitos processos. Essa automação reduz a mão de obra, libera capacidade, diminui o número de variáveis ​​e testes manuais necessários para verificações de qualidade e otimiza as estratégias de manutenção. Uma plataforma com soluções integradas leva a processos otimizados, maior produtividade e menos desperdício.

Qual ​​será a influência das plataformas de dados industriais?

Estima-se que mais de 175 zettabytes de dados utilizáveis ​​serão gerados até 2025. As plataformas de dados industriais não serão apenas influentes; eles também se tornarão essenciais. Eles criarão dados compartilhados em muitos setores com dados exclusivos e necessidades analíticas.

No momento, a maioria dos fabricantes depende de sistemas MES e ERP legados para gerenciar suas operações, mas essas soluções têm dificuldades com a coleta de dados. Vemos esse mercado mudar rapidamente à medida que os maiores players tentam adicionar soluções para habilitar a conectividade do dispositivo, e os novos participantes oferecem soluções simplesmente pontuais para rastrear apenas o mínimo.

O MachineMetrics foi projetado especificamente para coletar dados de máquina e permitir a ação. MachineMetrics integra dados, dispositivos, software e análise em uma solução poderosa. A análise em tempo real fornece insights acionáveis ​​enquanto você mantém o controle total sobre seus dados. Para descobrir como nossa plataforma pode oferecer uma vantagem competitiva, reserve uma demonstração hoje.