Capacitando Especialistas de Domínio com Ciência de Dados para Insights de Manufatura Mais Inteligentes

Análises avançadas e inteligência artificial estão remodelando a manufatura, mas dados brutos sozinhos oferecem valor limitado. Mike Loughran, CTO para o Reino Unido e Irlanda na Rockwell Automation, enfatiza que contexto e expertise de domínio são essenciais para transformar dados em insights de negócios acionáveis.

Enquanto mercados de consumo viram personalização impulsionada por IA — de anúncios direcionados a recomendações baseadas em localização — a manufatura pode desbloquear benefícios semelhantes. Análises entregam decisões oportunas, baseadas em dados, que revelam insights críticos quando eles mais importam.

Benefícios Claros

Transformação digital apoiada por análises pode elevar a receita em até 10%, reduzir custos operacionais em até 12% e aumentar a eficiência de ativos em até 30%. Esses números refletem ganhos reais relatados por organizações que adotaram operações centradas em dados.

Implementar análises na manufatura apresenta desafios únicos. O modelo prevalente de "nuvem centralizada" muitas vezes falha porque altos custos de largura de banda de rede e latência impedem a tomada de decisão em tempo real. Executar modelos na borda, perto de onde os dados se originam, é tipicamente mais eficaz.

Gerenciando Altos Volumes de Dados

Fabricantes geram fluxos massivos de dados de planta em tempo real e registros de historiadores. No entanto, apenas um pequeno subconjunto pode ser relevante para um caso de uso específico. Integrar fontes heterogêneas — cada uma com protocolos distintos e tecnologias legadas — requer agregação de dados sofisticada e um modelo de dados unificado para esclarecer relacionamentos.

Insights devem alcançar o stakeholder certo ou sistema automatizado dentro de uma janela curta para permanecerem acionáveis. Alcançar isso exige conhecimento profundo tanto dos processos subjacentes quanto das técnicas de análise — uma combinação rara em um indivíduo.

Transformação bem-sucedida depende de parceria com especialistas que entendam tanto operações de manufatura quanto análises. Tais parceiros trazem herança da indústria, familiaridade com hardware de processo e tecnologia operacional, e alinhamento com seus objetivos de negócios.

Simplificando a Ciência de Dados na Prática

Ferramentas que capacitam engenheiros de controle e processo a conduzir análises — sem dependência constante de cientistas de dados — são essenciais. Dois requisitos principais surgiram de nossas conversas de transformação digital: trabalhadores digitais e capacidades de machine learning.

Empresas podem simplificar a análise de dados através de quatro passos:

1. Identificar atributos operacionais críticos.
2. Definir estruturas de dados lógicas.
3. Implementar práticas de captura de dados de alta velocidade.
4. Reutilizar modelos através da camada de informação para velocidade e eficiência.

Esta abordagem acelera resultados equipando engenheiros com ferramentas robustas de ciência de dados.

Nossa plataforma ThingWorx Analytics simplifica o fluxo de trabalho de ciência de dados para engenheiros de automação e controle. Ela identifica as tags mais preditivas, aplica auto-machine-learning para selecionar algoritmos ótimos e avalia múltiplos cenários para determinar a melhor combinação de modelos — tudo sem intervenção manual.

Esta simplificação capacita especialistas de domínio a extrair valor latente de dados coletados, anunciando a era do cientista de dados cidadão.

O autor é Mike Loughran, CTO para o Reino Unido e Irlanda na Rockwell Automation.

Sobre o autor

Mike Loughran serviu a Rockwell Automation por mais de 14 anos, progredindo de vendas de software ao C-suite, onde lidera estratégia de tecnologia para o Reino Unido e Irlanda.