Dashboards BI Impulsionam Análises de Fábrica Inteligente: Transformando Dados IoT em Insights Acionáveis

A ascensão da IoT industrial e fábricas inteligentes redefiniu o que as análises devem alcançar: desbloquear dados operacionais de maneiras que gerem resultados de negócios tangíveis. Embora a análise de fábrica inteligente ainda esteja emergindo, o principal obstáculo é extrair tendências significativas da enxurrada de pontos de contato IoT — além de apenas armazenar logs.

Sensores IoT no chão de fábrica geram dados que devem ser tecidos na tapeçaria de dados corporativos mais ampla. A busca por insights deve se tornar um hábito diário, não um exercício pontual.

Trazer dados IoT para fluxos de trabalho rotineiros exige plataformas de análise alimentadas por IA e machine learning, acopladas a conectores que vinculam dashboards BI de TI a operações de fábrica em tempo real.

Por anos, dashboards BI serviram à análise de back-office, mas muitos lutaram para ingerir entradas de IoT industrial até recentemente. Para evitar informações em silos, as organizações precisam de dashboards que suportem nativamente IoT industrial, data lakes ou bancos de dados em nuvem.

"Dados de fábrica inteligente têm muito em comum com dados que vêm de outras funções em um negócio," diz Enno de Boer, sócio da McKinsey. "Para ter valor, eles devem informar a tomada de decisão; caso contrário, coletar dados é inútil."

Ao Longo da Cadeia de Valor

De Boer enfatiza que dados do chão de fábrica devem permear toda a cadeia de valor — do sourcing de componentes à entrega de última milha — para realizar valor real de negócios.

Análises de business intelligence são agora um item básico de TI empresarial, mas aplicá-las a operações permanece desafiador. Apesar dos obstáculos de implementação, o mercado global para análises industriais deve atingir $16 bilhões até 2026, segundo ResearchAndMarkets.com.

Scorecard de Análises de Fábrica Inteligente

Vários fornecedores agora oferecem análises industriais avançadas e dashboards BI. Principais players no espaço de fábrica inteligente incluem ABB, Honeywell, Bosch e Siemens.

Gigantes de TI com forte presença na manufatura — como IBM, Hewlett Packard Enterprise e SAP — são players-chave na captura, processamento, armazenamento e análise de dados de fábrica inteligente. Startups inovadoras de dados como Cloudera e DataStax também visam requisitos especializados.

À medida que a nuvem se torna o hub para análises de fábrica, líderes como AWS, Google Cloud e Microsoft Azure estão construindo pipelines de fluxo de trabalho de dados que alimentam dashboards BI de usuário final da Looker, Microsoft Power BI e Tableau.

Construção de Fábrica Inteligente

Implementar análises de fábrica inteligente é um esforço monumental. Um site de manufatura típico pode gerar mais de 2.200 GB de dados por mês, mas a maioria desses dados permanece não analisada, segundo um relatório de transformação digital da IBM. Dados não analisados alimentam projetos de prova de conceito (POC) de IoT prolongados.

"A maioria dos dados industriais é gerada fora da TI," observa Manish Chawla, gerente geral da IBM para indústrias, energia, recursos e manufatura. Ele ressalta que planejamento ruim pode estender o lead time de POCs. "Pessoas tentaram construir uma cobertura sem fundação," diz ele.

Chawla destaca a colaboração recente da IBM com Siemens e Red Hat para executar análises da plataforma Industrial IoT da Siemens, MindSphere, mais próximo da borda da fábrica.

A SAP está trabalhando para permitir que clientes analisem uma mistura de dados de historian de séries temporais, feeds IoT e dados de negócios. Dominik Metzger, VP e chefe de gestão de produto para manufatura e Industrial IoT na SAP, observa que a padronização no manuseio de dados tornou-se mais econômica e escalável, com data lakes surgindo como um habilitador chave.

A estratégia Indústria 4.0 da SAP — apelidada de Industry 4 — fornece uma arquitetura de referência que abrange fluxos de trabalho de data historians, serviços de borda, nuvem ou sistemas ERP, até capacidades de business intelligence.

Análises Exigem Volume de Dados

A evolução das análises de fábrica inteligente é moldada por forças mais amplas que afetam análises, como o surgimento de IA preditiva e prescritiva. Usuários devem abordar a implantação de análises com cuidado, diz Ed Cuoco, vice-presidente de IA e Análises na PTC.

Para diagnósticos, Cuoco adverte que controle estatístico de processo simples pode ser preferível a modelos complexos de machine learning quando a qualidade ou volume de dados é insuficiente.

A PTC trabalha de perto com usuários finais e parceiros de software para entregar análises da linha de frente da fábrica para usuários de negócios — e às vezes de volta. Um acordo recente integra o framework Smart Factory da Fujitsu com as plataformas Vuforia de realidade aumentada e ThingWorx da PTC para entregar análises diretamente a trabalhadores de operações.

Gráficos Inovadores para Análises

Tecnologia de dados em grafos, outrora um player periférico em análises avançadas, agora é adotada em fábricas e além. Bancos de dados em grafos como o Neo4j's Aura Enterprise contextualizam análises de fábrica inteligente e permitem colaboração cross-team para descobrir eficiências operacionais.

Ao contrário de bancos de dados relacionais que armazenam dados em linhas e colunas, formatos de grafos mapeiam conexões complexas entre elementos de dados. A Neo4j visa setores como automotivo, garantia, análises, cadeia de suprimentos e instrumentos médicos.

No campo médico, uma empresa usou métodos de grafos da Neo4j para rastrear falhas antes do envio, ilustrando como trabalho de detetive pode identificar causas raiz entre subcomponentes.

A Neo4j oferece conectores para dashboards visuais — incluindo Tableau e Tibco Spotfire — e sua própria ferramenta de visualização Bloom.

A DataStax, pioneira do banco de dados NoSQL open source, também suporta manipulação de dados em grafos em sua edição enterprise. Seu software alimenta análises IoT para clientes como a Locstat, baseada na África do Sul, que o usa para análises de sensores em tempo real.

"Visualização está se tornando cada vez mais importante para entender paisagens IoT complexas," diz Matthias Broecheler, tecnólogo chefe da DataStax. Ele acrescenta que algumas decisões de fábrica exigem respostas instantâneas, impulsionando o desenvolvimento de detecção autônoma de anomalias.

Adeus, Silos de Dados

Em fábricas inteligentes, o sucesso depende da colaboração entre gerentes, operadores de campo e equipes de TI — assim como em qualquer transformação de negócios. De Boer alerta que transformações falham quando equipes operam em silos, com apenas uma função impulsionando a mudança.

Democratizar dados significa que todo stakeholder — da sala de diretoria ao chão de produção — deve compreender novas tecnologias e suas aplicações. Para manufatura, o papel de pessoal de operações em defender análises será fundamental.

De Boer destaca programas de academia de análises oferecidos pela Global Lighthouse Network, afirmando que todos os stakeholders se beneficiam da participação.