IIoT e análise preditiva

Internet das Coisas Industrial, Indústria 4.0, Fábrica Digital e assim por diante, são palavras da moda que todo executivo de marketing gosta de usar. Mas sua ampla adoção hoje os transformou em tecnologias aplicáveis, permitindo que os fabricantes atinjam a meta universal de maior produtividade.

Tem sido sobre dados desde o início. O chão de fábrica é rico h em dados em todos os aspectos; é apenas uma questão de capturá-lo. Descobriu-se que quase 3% dos fabricantes dos EUA estão acessando seus dados operacionais e extraindo informações benéficas. Para que qualquer mudança de IIoT seja bem-sucedida, as empresas precisam ter clareza sobre seus objetivos e a disponibilidade de recursos humanos para transformá-la em um sucesso.



As metas que são divididas de cima para baixo são as mais razoáveis, permitindo que as equipes subam de forma modular. Além disso, é importante que se forme uma relação de trabalho que permita coerência interdisciplinar, pois afinal a IIoT é uma conjunção de várias funções. Exemplos de recursos trabalhando juntos são engenheiros de plantas, técnicos, SIs e, claro, a administração.

O Predictive Analytics é um aspecto vital da IIoT sem o qual todo o propósito de uma transição é derrotado. Ele permite que os pedaços de dados sejam utilizados e a inteligência seja alcançada em seu verdadeiro espírito. Em poucas palavras, a análise preditiva envolve a melhoria da qualidade dos processos e a previsão de demanda, que permitem aumentar a produtividade de uma organização. Em uma Fábrica Digital, no entanto, o papel é muito mais extenso, estendendo-se a áreas como tempo de atividade da máquina e prevenção de falhas forçadas de equipamentos.

Ao processar dados em tempo real coletados de sensores espalhados por todo o chão de fábrica, a análise preditiva é capaz de fornecer aos operadores informações sobre máquinas propensas a falhas, antes que elas realmente avariem. Isso permite que os operadores programem reparos durante os tempos ociosos, em vez de causar uma interrupção em toda a fábrica.

À medida que o volume de dados coletados aumenta, a extensão da automação também aumenta, permitindo aumentar a inteligência dos processos manuais. Por exemplo, os sistemas podem ser ajustados para desacelerar automaticamente a operação da máquina se a falha estiver se aproximando ou definir um valor limite que permita que a vida útil seja estendida.

Da mesma forma, o upstream de dados também pode permitir que os operadores realizem análises de causa raiz com maior precisão, reduzindo as chances de recorrência de um determinado erro.

Todos esses benefícios não são teóricos, mas na verdade estão sendo colhidos por organizações em todo o mundo. Por exemplo, o uso de análise preditiva na American Electric Power (AEP), permitiu que o reparo de uma turbina a gás ocorresse antes da quebra. O aviso prévio economizou US$ 19 milhões, que teriam sido gastos devido à quebra completa da turbina.

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