A computação de borda e IIoT estão mudando a maneira como pensamos sobre os dados?

Conforme observamos o que está acontecendo nas empresas industriais, há uma evolução interessante ocorrendo - que tem implicações importantes à medida que as empresas dão seus primeiros passos em direção à Internet das coisas industrial (IIoT).

Tradicionalmente, as equipes de tecnologia operacional (OT) tendem a pensar em seu ambiente em termos do equipamento de automação dentro de seu ambiente, hardware e software. Eles podem se descrever como uma "loja Rockwell" ou uma "loja Siemens". Eles se identificaram com as ferramentas que tornaram a automação possível.

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Mas isso está começando a mudar. Agora estamos vendo um número crescente de organizações onde os engenheiros estão focados menos nas ferramentas e mais nos dados que são gerados por seus sistemas de automação. Essa evolução reflete o crescente reconhecimento de que os dados e análises avançadas oferecem oportunidades incríveis para desbloquear o valor do negócio. Cada vez mais, as pessoas estão focadas em dados em vez de aplicativos. Essa é uma grande mudança de mentalidade.

O que está impulsionando essa mudança? Em parte, está sendo impulsionado pelo crescimento explosivo dos dados como resultado do aumento da inteligência computacional na ponta, mais perto dos processos de produção.

Quais são os quatro “eus”?

Esta é a primeira etapa na progressão para uma verdadeira infraestrutura IIoT - uma progressão que chamo de "os quatro 'eus". Tudo começa com o Insightful, usando análises de negócios para gerar insights e eficiências. Eles podem então progredir para Intelligent, conectando elementos em toda a infraestrutura para permitir a otimização em tempo real. O estado final é invisível, onde as decisões são tomadas em tempo real com base na inteligência artificial (IA), sem intervenção humana.

A maioria das empresas industriais está no estágio Informado, embora as empresas voltadas para o futuro estejam pensando estrategicamente sobre seu roteiro para as fases mais avançadas. Alguns setores estão progredindo mais rápido do que outros com base em seu retorno sobre o investimento percebido. Por exemplo, as indústrias de alimentos e bebidas estão adotando ativamente as tecnologias IIoT. Eles reconhecem o valor de usar a análise de dados em tempo real para ajudar a garantir não apenas a eficiência da produção, mas também a segurança e a qualidade de seus produtos, o que é crítico para o valor de suas marcas. Outros setores altamente regulamentados estão vendo o valor dos dados de produção para ajudar a garantir a conformidade.

Alguns setores da “velha escola”, por outro lado, podem demorar para reconhecer o valor dos dados em termos de otimização de sua eficiência ou obtenção de vantagem competitiva. Conforme a tecnologia avança, prevejo que essas limitações começarão a reconhecer a análise em tempo real como um componente essencial de uma empresa industrial moderna - ou se verão tentando recuperar o atraso.

Para as empresas que “entendem”, esse crescimento dos dados - e sua crescente importância para os negócios - é um catalisador para modernizar sua infraestrutura. Essa infraestrutura precisa ser escalonável para acomodar o crescimento acelerado dos dados e flexível para permitir novas maneiras de usar a análise de dados em tempo real. À medida que se tornam mais dependentes dos dados, eles precisam pensar em como proteger esses dados valiosos. Isso significa ver a disponibilidade e integridade dos dados como um requisito principal, não como uma reflexão tardia.