Como Plataformas de IoT Industrial Impulsionam Transformação na Indústria 4.0

O segredo por trás da transformação digital é que muitas iniciativas falham, um fato destacado pela Harvard Business Review. Ainda assim, empresas como Airbnb, Amazon, Netflix e Uber lançaram plataformas com sucesso que remodelam mercados inteiros.

Neste contexto, centenas de plataformas de IoT Industrial prometem ajudar fabricantes, utilities e gerentes de facilities a reinventar seus negócios. A visão da Indústria 4.0 aproveita IoT, gêmeos digitais e machine learning para alimentar a próxima revolução industrial.

O Chief Digital Officer da Schneider Electric, Hervé Coureil, traz uma perspectiva única. Com experiência como CFO e CIO, Coureil enfatiza que a Schneider não está interessada em construir ou vender plataformas por si mesmas. Não se trata tanto da plataforma. Trata-se de como você impacta o mundo com tecnologia digital. Na indústria, a mágica acontece quando você alavanca o poder das plataformas e as aplica usando expertise específica de domínio.

Martin Davis, Managing Partner na DUNELM Associates Ltd., ecoa esta visão, enfatizando pessoas e processos sobre tecnologia pura. Ele diz que empresas industriais devem focar em como você faz as coisas e como elas podem ser feitas de forma diferente. Embora a tecnologia abra novas possibilidades, não é sobre a tecnologia. É sobre como você interage com seus clientes. Davis alerta que comprar uma nova plataforma IoT não é uma bala de prata.

Muitas empresas industriais buscam aprimoramento digital em vez de transformação total. A maioria adiciona monitoramento digital a produtos existentes, como fabricantes de motores a jato vendendo horas de voo em vez de motores — uma exceção notável. Muitas dessas iniciativas são sobre adicionar produtos e serviços digitais a um negócio existente, ex: monitoramento digital de um ativo físico.

A estratégia digital da Schneider foca em resolver problemas do cliente, não oferecer uma plataforma IoT genérica. A empresa deliberadamente se mantém estreita, concentrando-se em eficiência energética e sustentabilidade em data centers, distribuição de energia elétrica, edifícios e processos industriais.

Alocação de recursos é frequentemente negligenciada na transformação digital. Coureil ressalta a necessidade de um processo de decisão claro e contabilidade de custos transparente. A organização digital de 3.000 funcionários da Schneider opera como um centro de custo global, sem chargebacks, o que simplifica avaliar o sucesso de iniciativas e aguça a priorização.

Escalonamento é o verdadeiro desafio. Uma demo pode parecer impressionante, mas como você roda isso em 80 países? Como você escala isso para tantas plantas e mantém performance 24/7?

Há uma tendência crescente de complementar em vez de substituir equipamentos legados. Empresas estão se tornando cautelosas com projetos ambiciosos que sugerem substituições abrangentes, preferindo construção incremental de capacidades.

Manutenção preditiva foi muito hypada, mas o relatório da Bain Beyond Proofs of Concept: Scaling the Industrial IoT mostra que é mais difícil que o esperado, com desafios em extrair insights acionáveis de dados.

Apesar da dificuldade, Davis nota que o retorno é substancial. Muitas organizações ainda focam em manutenção preventiva, enquanto mover para manutenção baseada em condição oferece um caminho mais alcançável. Há muitas oportunidades lá que empresas não estão percebendo.

Um grande obstáculo é integração de dados. Uma plataforma IoT sozinha cria ilhas de dados; para alcançar resultados, todos os dados relevantes devem convergir em um só lugar. O historian existente ou alimentar fontes legadas na plataforma pode fornecer essa visão unificada.

Iniciativas de manutenção preditiva devem repousar em racional de negócio sólido. Se tempo zero de inatividade é crítico, previsões baseadas em redes neurais podem justificar o investimento. Para processos discretos menos críticos, uma abordagem faseada pode ser mais apropriada. Em última análise, a decisão de investimento deve depender do melhor retorno sobre recursos.