DataOps Industrial: Impulsionando Vantagem Competitiva com Análises Avançadas na Indústria 4.0

Qual a Relevância e Importância do DataOps Industrial?

Do ponto de vista de manufatura, dados e operações em relação a dados desempenham um papel em criar e manter uma instalação competitiva, inovadora e ágil sem carregar altos riscos ou outros fardos como estoque excessivo. Ter dados sozinhos não é suficiente para se manter à frente — está tudo no que você faz com eles. Como uma abordagem para análises de dados, DataOps é tudo sobre reduzir o tempo para análises de alta precisão usando automação, controle estatístico de processo e metodologias ágeis para que fabricantes sejam capazes de usar os dados que coletam mais rápido e com um grau mais alto de confiança.

Para um fabricante, bom DataOps pode significar a diferença entre dominar um mercado em ascensão e carregar um estoque redundante devido a entrar inadvertidamente no mercado no lado distante de uma tendência. Pode ajudar fabricantes a se manterem no topo de demandas mudando, informação de cadeia de suprimentos e logística que poderia ter impactos maiores no negócio, e qualquer outra coisa que use dados rapidamente e com alto grau de precisão.

Dados em si são um recurso bruto que pode ser comparado a petróleo bruto. Em e de si, não há muito o que fazer com isso em sua forma básica. Mas tanto óleo quanto dados contêm potencial. Assim como refinamos óleo em gasolina e então queimamos para alimentar supercarros e foguetes, dados podem ser refinados através de processos otimizados sob DataOps Industrial, convertendo dados brutos em análises que podem então ser usadas para supercarregar decisões de negócios rapidamente e com precisão científica.

O papel de DataOps na Indústria 4.0 é pegar toda a informação criada e coletada por máquinas, como dispositivos IIoT, e efetivamente condensá-las em "combustível" de negócios refinado e utilizável para impulsionar tomada de decisão, em vez de ser deixado para sentar em um data warehouse, não examinado.

O que é DataOps Industrial?

DataOps Industrial é uma forma de gerenciar como dados são manipulados dentro de uma organização com foco em velocidade e usabilidade. Isso pode incluir processos, automações e workflows conforme eles se relacionam ao refinamento de dados em análises utilizáveis. Isso é especialmente importante frente a fluxos de dados sempre crescentes que se tornaram demasiado difíceis para muitos negócios manipularem. DataOps fornece uma forma de gerenciar dados sistematicamente e efetivamente para que sejam utilizados em sua extensão máxima em uma velocidade que manterá as análises resultantes ainda relevantes para a empresa.

Os quatro C's da metodologia DataOps Industrial, segundo o Manufacturing Leadership Council:

1. Dados Conectados é onde silos se quebram e dados se misturam. Isso permite análises mais profundas e complexas que seriam de outra forma inviáveis. Dados conectados fazem uso de IIoT, nuvem e tecnologia edge (as tecnologias que sustentam o que oferecemos na MachineMetrics).
2. Dados Curados é quando os dados se reúnem em uma forma que se tornará utilizável. Engenheiros de dados essencialmente coletam bits relevantes de dados e os limpam para análise para garantir que resultados sejam tão precisos quanto possível. Eles pegam pools avassaladores de dados e os reduzem ao que é relevante para uma pergunta ou cenário particular.
3. Dados Contextualizados têm camadas adicionadas de informação e expertise para dar contexto que os números sozinhos não mostram. Se uma linha de manufatura inicia e para três vezes em quinze minutos logo após uma falha de equipamento, há uma alta chance de que cada "início" foi na verdade testando as peças substituídas para funcionalidade, precisão e alinhamento. Um especialista da indústria pode identificar isso e oferecer contexto, enquanto, pelos números, isso poderia facilmente ser mal interpretado.
4. Ciber-confidencial refere-se à necessidade de cibersegurança escalar em paralelo a maior conexão e personalização. Dados de clientes devem ser protegidos a todo custo, mas isso pode complicar assuntos para profissionais de segurança e governança de dados.

Empresas Estão Se Afogando em Dados Inutilizáveis

Como mencionado acima, muitas empresas estão afundando sob o peso de seus armazenamentos de dados. Sem uma forma de contextualizar e curar dados, muitos acumulam os números pelos quais trabalharam duro para coletar sem um método para eliminar a sobrecarga e realmente usar a informação para tomada de decisão. Isso é especialmente verdade para adotantes iniciais de equipamentos da Indústria 4.0 que esperavam resultados plug-and-play após coleta de dados. Em vez disso, empresas descobriram que muito dos dados que coletaram não contêm a informação que precisam para dar sentido a eles, conectá-los com outros fluxos de dados, ou usá-los para análise — pelo menos em sua forma atual. Em essência, eles têm armazéns de petróleo bruto e nenhuma refinaria ou equipamento que possa extrair seu valor, não a gasolina direta que pensaram que estavam assinando. Alguns desses dados contêm informação de clientes, colocando a empresa em risco por zero valor agregado.

Para superar isso, empresas precisam gerenciar o fluxo de informação assim como padronizar, normalizar e contextualizar dados. Com a conectividade certa, segurança e software de ambiente de análises, empresas podem transformar fluxos de dados em insights em vez de fardos para carregar.

A Diferença Entre DataOps e DevOps

DevOps é uma fusão de desenvolvimento de software e operações de tecnologia da informação. Seu foco está no desenvolvimento rápido de software em escala com alta qualidade e previsibilidade.

DataOps também busca melhorar qualidade e velocidade assim como previsibilidade e escalabilidade, mas o foco de DataOps está em análise de dados em vez de engenharia de software.

Os Benefícios do DataOps Industrial

Com o cerne do DataOps sendo um sistema para coletar e usar dados efetivamente, existem incontáveis benefícios tangíveis para fabricantes. Aqui estão alguns dos benefícios primários para organizações industriais que habilitam um programa de operações de dados bem-sucedido:

• Impulso à colaboração e comunicação ao quebrar silos e desfocar fronteiras entre departamentos de uma forma que leva todos a trabalharem juntos
• Tempo mais rápido para produção e flexibilidade aumentada vêm de insights mais rápidos e ciclos de teste curtos através do uso de automação
• Qualidade e confiabilidade ambas ganham impulso do DataOps porque há monitoramento constante para problemas e gargalos precedendo, durante e após quaisquer mudanças maiores. É melhoria contínua muito na mesma veia que manufatura enxuta e Kaizen
• Auto-serviço que reduz a necessidade de especialistas devido a desenvolvimento e implantação mais fáceis habilita usuários de negócios a desenvolverem suas próprias soluções e vê-las em ação rapidamente
• Impulsionando segurança e gerenciando o influxo de dados
• Gerenciando inconsistências e adicionando contexto, padronização e normalização a dados para torná-los utilizáveis

Casos de Uso do DataOps Industrial

DataOps tem uma variedade de aplicações industriais que trabalham para suportar a paisagem de dados continuamente em desenvolvimento e complexa da Indústria 4.0. Primariamente, DataOps ajuda a simplificar o uso de dados e análises através de organizações, fornecendo visibilidade e facilidade de acesso a diferentes níveis e departamentos de uma organização. Abaixo cobrimos alguns dos casos de uso primários do DataOps Industrial.

Data Warehousing e Gerenciamento de Dados

Data warehousing e gerenciamento de dados ganham uma reformulação com DataOps, evoluindo de uma paisagem complexa cheia de sobrecarga de dados desorganizados e não interpretáveis em um processo simplificado que tanto permite tomada de decisão mais rápida e ágil na hora quanto automação para liberar mentes e outros recursos para focar em completar outros trabalhos. MachineMetrics pode capturar vastas faixas de dados de maquinaria através de todo o chão de produção, então transformar aqueles dados em algo que é utilizável, ex. formatos organizados e padronizados de informação que podem ser combinados em tempo real para alimentar tomada de decisão ou acessados via nuvem para análise profunda e perspicaz.

Painéis e Relatórios

Painéis e relatórios são um elemento básico de manufatura. Do quadro branco uma vez humilde aos displays digitais intuitivos de hoje, medir e rastrear resultados há muito guia próximos passos para fabricantes. Com painéis MachineMetrics, você não tem que se preocupar com imprecisões ou caligrafia ilegível em um quadro branco (ou esquecer de registrar a info antes que seja apagada.) Em vez disso, você terá acesso a quaisquer dados de produção, seja contagem de peças para o turno atual ou taxas de utilização de máquina de um ano atrás. Você pode até adaptar seu display para sua audiência, para que trabalhadores do chão possam ver quantas peças precisam ser produzidas e se estão no caminho, enquanto executivos e diretores podem ver o quadro geral — tudo com alguns cliques simples.

O Painel de Turno Atual da MachineMetrics coleta e exibe dados em tempo real em máquinas de chão de fábrica para dar operadores e gerentes visibilidade na produção.

Ciência de Dados

Ciência de dados e DataOps andam de mãos dadas. Nesta união, ciência de dados sai do reino experimental e entra no uso diário, entregando ROI que stakeholders podem prontamente ver. Na MachineMetrics, nossas ferramentas criam pipelines efetivos que ajudam cientistas de dados a acelerar através de problemas de formas anteriormente não ouvidas, especialmente desde que gastam menos tempo limpando dados, graças ao nosso motor de transformação de dados. Por exemplo, fabricantes podem alavancar suas equipes internas ou trabalhar com a equipe de ciência de dados da MachineMetrics para prever e prevenir falha de ferramenta.

Desenvolvimento de Aplicações

Desenvolvimento de aplicações também ganha impulso do DataOps, com simplificação, personalização e capacidades de comunicação na frente destes benefícios. Com MachineMetrics, você obtém apps pré-construídos fora da caixa que podem ter sua organização vendo ROI em pouco tempo. Além disso, você pode construir suas próprias aplicações personalizadas para que seus dados trabalhem para você exatamente do jeito que você quer. Sem mencionar a habilidade de integrar facilmente com outros sistemas (ERP, MES, CMMS) para construir workflows automatizados. O céu é o limite.

O que é uma Plataforma DataOps Industrial?

Uma plataforma DataOps Industrial gerencia DataOps em cada nível do ciclo de vida de dados, desde fontes de dados até consumo de dados. Esta é uma abordagem simplificada para gerenciar dados que resulta em alta padronização e precisão assim como turnarounds ultra-rápidos comparado a funções DataOps díspares. Com uma plataforma DataOps Industrial, dados fluem perfeitamente através do processo de limpeza e refino e em visualizações e relatórios que estão prontos para serem usados para tomar decisões de negócios.

Uma solução DataOps industrial geralmente incluiria a habilidade para processamento local edge assim como processamento em nuvem, funcionalidades de segurança em escala adequada para um ambiente industrial para salvaguardar dados, conexões com outros sistemas de TI industriais, limpeza e contextualização de dados, e gerenciamento do fluxo de informação.

Plataformas DataOps têm um objetivo de ajudar fabricantes a usar seus dados para impulsionar valor o mais rápido e efetivamente possível. Por esta lógica, dados são simplesmente um meio para um fim, com o objetivo final sendo tomada de decisão que melhora eficiência de produção. Mas a única forma para isso ser possível é se há um programa para dados serem coletados, transformados e acessíveis para impulsionar aquela tomada de decisão. É aqui que plataformas DataOps Industriais prosperam.