Rockwell Automation: Pioneira em Monitoramento Remoto e Analytics na Nuvem

Marc Baret, Diretor, Serviços Industriais EMEA, Rockwell Automation discute o futuro da automação para monitoramento remoto e analytics na nuvem.

A automação está mudando rapidamente os trabalhos que fazemos, os lugares onde trabalhamos, e até como definimos trabalho. A Forrester previu que um milhão de empregos de knowledge-work serão substituídos por chatbots, robótica de software, RPA e agentes virtuais apenas em 2020. Isso pode soar como um aviso sinistro, mas o relatório também estima que 331.500 empregos serão adicionados às forças de trabalho dos EUA apenas, elevados por papéis requerendo empatia, intuição e agilidade mental e física.

À medida que a adoção de automação aumenta, ela reforçará conectividade e confiabilidade e ajudará negócios a tornar dados, sistemas e processos mais acessíveis e disponíveis. No entanto, muitas empresas de manufatura estão encontrando sua rota para automação e estratégias de transformação digital sendo desaceleradas por níveis de produtividade e o risco simultâneo de downtime.

Abordar isso é possível através de ferramentas como analytics preditivo e manutenção que atuam como uma extensão virtual de suas equipes. No entanto, implementar estas tecnologias com sucesso requer expertise externa adicional. Para explorar isso mais, aqui estão os cinco principais armadilhas que vemos negócios enfrentarem ao se aproximarem da transformação digital e sugestões para como abordá-las.

Armadilha #1: Riscos de Cibersegurança

Violações de segurança continuam a fazer manchetes principais devido ao impacto sério que podem ter nos negócios. Uma violação não apenas arrisca perda de informação sensível mas também disrupção, downtime e problemas de performance, bem como dano sério à reputação. Isso destaca a importância para negócios melhorarem seus processos de gestão de dados e investirem em sua infraestrutura de TI.

Suporte de manutenção preditiva pode ajudar fabricantes a evitar tais problemas monitorando automaticamente por padrões incomuns e identificando imediatamente sinais potenciais de roubo de dados ou intrusão de rede. Eles também requerem uma abordagem abrangente de segurança que inclua políticas e procedimentos e forneça camadas de defesa ao redor de pessoas, processos e riscos de tecnologia.

Armadilha #2: Ter Muitos Dados

Negócios estão gerando volumes enormes de dados que, quando utilizados corretamente, podem ser um ativo imensamente valioso. No entanto, muitas organizações de manufatura não sabem como fazer o melhor uso de seus dados e, como resultado, não otimizam seus fluxos de trabalho ou processos de produção de uma forma que os permita reunir os melhores insights e resultados.

Ser capaz de entender quantidades massivas de dados é chave para resolver os maiores desafios enfrentados por organizações. Mas as habilidades e capacidades requeridas para fazê-lo raramente são parte das competências centrais de um negócio. É portanto importante fazer parceria com um especialista de dados confiável que possa coletar a informação certa, armazená-la e apresentá-la de uma forma que os permita tomar as decisões de negócio mais efetivas.

Armadilha #3: Gestão Pobre de Dados

Negócios estão acumulando mais dados do que nunca, mas simplesmente ter enormes quantidades de dados não basta. Eles precisam de ferramentas que os ajudem a aproveitar melhor seus dados e entender a informação que têm.

O verdadeiro valor da automação reside na PI que negócios mantêm sobre seus clientes, processos e designs de produtos. Alavancar IA e machine learning permite a eles analisar enormes quantidades de informação, hipótetizar e criar padrões de dados significativos, e treinar modelos de aprendizado para descobrir o desconhecido. Além disso, equipes de dados serão capazes de testar mais casos de uso em tempos significativamente reduzidos, o que os ajudará a dar grandes passos no entendimento de seus dados.

O potencial destes avanços em IA é destacado pela análise da McKinsey que encontrou que as técnicas mais avançadas de deep learning poderiam responder por até $5,8 trilhões em valor anual. Em dois terços dos 400 casos de uso que testou, IA melhorou performance além daquela habilitada por outras técnicas de analytics. Sem esta capacidade de coletar enormes quantidades de dados de múltiplas plataformas e acioná-los efetivamente, fabricantes continuarão a lutar para tirar conclusões efetivas sobre mudanças e produtividade dentro de suas plantas.

Armadilha #4: Não Acompanhar o Ritmo da Tecnologia

A quantidade de buzzwords em torno de transformação digital pode frequentemente ser opressiva e até irritante para negócios que simplesmente querem que a tecnologia funcione. Muitos provedores também demandam vastos investimentos upfront, o que pode ser uma perspectiva assustadora e pode afastar negócios quando um projeto não dá certo. Além disso, ficar preso a um único fornecedor ou deployment pode resultar em empresas ficarem para trás por seus competidores.

É portanto importante trabalhar com provedores que ofereçam um piloto ou protótipo antes de qualquer deployment que represente uma grande mudança tecnológica. Isso fornecerá uma visão passo a passo de como o processo funcionará, fornecerá marcos, e ajudará o negócio a entender como funcionará e qual será seu ROI esperado. Parceiros de tecnologia confiáveis precisam ser extensões de uma equipe se quiserem ajudar negócios a realizar seus objetivos e KPIs.

Armadilha #5: Falta de Expertise

Mesmo com as tecnologias de automação certas no lugar, negócios frequentemente ainda requerem suporte externo de pessoas com experiência e expertise apropriadas. Isso agora pode ser alcançado usando realidade aumentada para fornecer suporte remoto de aplicação e sobrepor informação para engenheiros seguirem.

Como com qualquer deployment de tecnologia, precisa se ajustar à cultura do negócio e o que funciona melhor para suas necessidades específicas. No entanto, negócios que são lentos para se mover nestes tipos de tecnologia emergente correm o risco real de serem deixados para trás.

Abrace o Futuro da Automação

Encontrar os desafios-chave de melhor produtividade e downtime reduzido é possível com as práticas de tecnologia certas e o parceiro de tecnologia certo no lugar. Entendendo as armadilhas comuns delineadas acima, empresas de manufatura podem navegar melhor seu caminho para o futuro da automação. No entanto, digitalização não é algo que eles podem alcançar sozinhos.

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