Elevando o ROI: Como a Qualidade Superior de Dados Impulsiona o Sucesso do IoT

Gastos globais de tecnologia em Internet das Coisas (IoT) devem atingir $1,2 trilhão (€1 trilhão) em 2022, com manufatura discreta ($119 bilhões, €108 bilhões), manufatura de processo ($78 bilhões, €70,8 bilhões), transporte ($71 bilhões, €64,5 bilhões) e utilities ($61 bilhões, €55,4 bilhões) liderando o caminho.

O mercado da Indústria 4.0 está preparado para crescimento substancial, e até o final da década, mais de 60% dos fabricantes devem estar totalmente conectados, aproveitando tecnologias como RFID, wearables e automação, observa Ramya Ravichandar, VP Products na FogHorn.

Apesar de projeções otimistas, iniciativas de IoT e IIoT ainda enfrentam obstáculos que podem erodir confiança do cliente e travar a transição de piloto para implantação em larga escala. Embora limites de conectividade, preocupações de segurança e viés de dados sejam frequentemente citados, a qualidade dos próprios dados é fator decisivo no sucesso do projeto.

O que é Qualidade de Dados — e Por Que Importa para IoT

Qualidade de dados é a pedra angular de implementação eficaz de IoT, influenciando resultados de três maneiras principais:

1. Apenas dados precisos e relevantes podem informar decisões sólidas baseadas em dados.
2. Dados de baixa qualidade tornam analytics e modelos de machine learning ineficazes, levando a erros custosos e ROI ruim.
3. O ressurgimento de IA e ML amplificou o clássico problema "garbage-in, garbage-out".

Dados de alta qualidade alimentam treinamento e refinamento de modelos ML, capacitando fábricas a tomar decisões baseadas em evidências. Por exemplo, modelos de manutenção preditiva construídos em datasets limpos podem detectar falhas iminentes de turbinas a vapor antes que causem tempo de inatividade catastrófico, protegendo tanto usinas quanto a rede mais ampla.

Por outro lado, dados sujos — ausentes, incompletos ou errôneos — forçam organizações a erros caros e demorados. TDWI estima que empresas dos EUA perdem aproximadamente $600 bilhões (€545 bilhões) anualmente com problemas de qualidade de dados. Cientistas de dados gastam cerca de 80% de seu tempo em preparação de dados para garantir que modelos entreguem insights acionáveis.

Empresas preparadas para o futuro devem adotar processos robustos que garantam completude, validade, consistência e correção em todos os fluxos de dados, melhorando assim qualidade de insights, impulsionando implantações bem-sucedidas de IoT e desbloqueando ROI máximo.

Papel do Edge Computing no Aperfeiçoamento da Qualidade de Dados

Sensores industriais geram vastos volumes de dados variados — vídeo, áudio, vibração, acústico e mais. Alinhar, limpar, enriquecer e fundir esses fluxos é essencial para entregar uma visão abrangente das operações. Edge computing se destaca neste ambiente ao capturar e processar dados em tempo real, estruturando-os para extração imediata de valor.

Dispositivos habilitados para edge localmente limpam e formatam dados brutos, melhorando treinamento e implantação de modelos ML precisos. Pesquisa da indústria prevê que até 2025, 59% das implantações de IoT incorporarão processamento edge.

Por exemplo, fábricas podem usar analytics de edge para monitorar saídas de sensores em tempo real, sinalizar valores fora de limites predefinidos e automaticamente interromper produção de unidades defeituosas — aumentando assim qualidade do produto e reduzindo tempo de inatividade.

Soluções de edge transformam fluxos brutos de baixa qualidade em insights acionáveis de alta qualidade que gerentes de operações podem usar para maximizar rendimento, utilização de máquinas e eficiência geral.

Organizações estão cada vez mais reconhecendo que edge computing não apenas entrega analytics em tempo real, mas também eleva qualidade de dados ao limpar e enriquecer informações na fonte, levando a melhores resultados operacionais.

Autor: Ramya Ravichandar, VP Products, FogHorn