Perspectivas para o desenvolvimento de IoT Industrial
Suren Arustamyan de JeraSoft Hoje, quase todas as organizações industriais estão se esforçando para embarcar no próximo estágio da evolução digital - para usar a Internet das Coisas Industrial (IIoT), voltada para a análise de big data e para melhorar a eficiência da produção e a confiabilidade do trabalho e produtividade em todo o cadeia de mantimentos. O desenvolvimento de uma plataforma IIoT flexível que fornece um link seguro entre os locais de produção e a organização dos processos de produção garante a operação bem-sucedida das empresas de manufatura.
Ao mesmo tempo, às vezes eles precisam mudar os próprios processos de produção para melhorar e simplificar a troca de informações e a interação entre grupos funcionais, bem como cooperar com especialistas externos para reabastecer os recursos internos, afirma Suren Arustamyan, COO da JeraSoft .
Hoje, para o desenvolvimento de negócios bem-sucedido, as empresas precisam tomar as decisões certas na hora certa com base em informações confiáveis. A tomada de decisão é auxiliada pelo uso de recursos de IIoT, como aprendizado de máquina e big data e tecnologias de automação para criar um “sistema no sistema”.
Todas essas ferramentas podem alocar, receber, analisar e transferir dados de maneira precisa e consistente para obter maior eficiência, gerenciamento mais confiável e melhor controle de qualidade em toda a cadeia de suprimentos.
Ao mesmo tempo, na Internet das Coisas Industrial, são utilizadas tecnologias existentes, como computação de alto desempenho, sensores inteligentes, aplicativos móveis, plataformas em nuvem e digitalização empresarial, o que permite transformar dados em conhecimento que é utilizado em prática.
Esta abordagem é baseada em vários elementos-chave:
- Cooperação razoável e segura
- Análise preditiva
- Gerenciamento de dados e controle no local
- Recursos e dispositivos inteligentes e de plug-in
Uma estratégia de IIoT eficaz é construída na consolidação de dados provenientes de uma infinidade de sistemas distintos, em armazenamento em nuvem, o uso de análises de alto nível e na atração de especialistas terceirizados para trabalho remoto. Ao mesmo tempo, as decisões da analítica preditiva permitem transformar o workflow:substituir o início manual, que é realizado após a ocorrência de problemas, para automático, alertando para uma situação de perigo.
Tal abordagem ajuda a evitar paralisações, aumenta a produtividade do trabalho e a segurança da produção, e também oferece uma oportunidade de monitorar o que está acontecendo nos locais de produção, mesmo nos locais mais remotos e nas empresas de subcontratados e fornecedores, e também para controlar a transferência de mercadorias localizadas em qualquer parte do mundo.
Desenvolvimento de um esquema de implementação de IIoT eficaz
Para maximizar a implementação e uso efetivos de IIoT, os usuários precisam levar em consideração algumas características de sua implementação:primeiro, a centralização de dados é realizada e a integração de aplicativos para amostragem e processamento dessas informações.
Nesse caso, os aplicativos podem estar localizados na nuvem, em vez de no próprio sistema de gerenciamento, o que elimina os requisitos de manutenção dentro da empresa e dá acesso a dados adicionais vindos de vários locais de produção ou mesmo de setores separados.
Para aplicativos IIoT, aumentando sua eficácia com o uso de tecnologias em nuvem, incluindo aplicativos que incluem sistemas de controle de processo avançado (APC), monitoramento baseado em condição (CBM), preservação de dados históricos corporativos e soluções e planejamento móveis.
Ao implementar IIoT em um fluxo de trabalho, as empresas industriais consolidam dados de diferentes fontes usando integração aberta e tecnologias de comunicação, por exemplo , a Arquitetura Unificada OPC (UA) - uma arquitetura unificada desenvolvida pela Fundação OPC consórcio da indústria. Isso fornecerá suporte para os protocolos de comunicação existentes e os equipamentos já instalados serão integrados com segurança à arquitetura IIoT. Então, as empresas serão capazes de transferir dados de setores individuais para toda a empresa e aplicar análises inteligentes para extrair informações significativas.
Além disso, é importante que, ao processar os dados recebidos, as empresas apliquem seus conhecimentos em um campo específico e as informações recebidas de especialistas externos.
Devido a um conjunto de dados mais profundo, as empresas serão capazes de desenvolver e usar modelos analíticos mais avançados na nuvem. Para obter informações mais detalhadas, eles serão capazes de implantar esses modelos analíticos em dispositivos de ponta, dimensionando os dados conforme necessário.
A implantação oferece novas oportunidades para atender às diversas necessidades dos locais de produção individuais e de toda a empresa como parte de suas operações. Além disso, no monitoramento e na análise, é possível utilizar os serviços de um leque mais amplo de especialistas.
O autor deste blog é Suren Arustamyan, COO da JeraSoft
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