Industrial DataOps:desbloqueando dados e análises para a indústria 4.0

Qual ​​é a relevância e a importância das operações de dados industriais?

Do ponto de vista da fabricação, os dados e as operações em relação aos dados desempenham um papel na criação e manutenção de uma instalação competitiva, inovadora e ágil, sem acarretar altos riscos ou outros encargos, como estoque excessivo. Ter dados por si só não é suficiente para ficar à frente – está tudo no que você faz com eles. Como uma abordagem para análise de dados, o DataOps visa reduzir o tempo para análises de alta precisão usando automação, controle estatístico de processos e metodologias ágeis para que os fabricantes possam usar os dados coletados mais rapidamente e com maior grau de confiança.

Para um fabricante, um bom DataOps pode significar a diferença entre dominar um mercado em ascensão e manter um estoque redundante devido à entrada involuntária no mercado no lado oposto de uma tendência. Ele pode ajudar os fabricantes a se manterem atualizados sobre as demandas em constante mudança, informações sobre a cadeia de suprimentos e logística que podem ter grandes impactos nos negócios e qualquer outra coisa que use dados de forma rápida e com alto grau de precisão.

Os dados em si são um recurso bruto que pode ser comparado ao petróleo bruto. Por si só, não há muito a ver com isso em sua forma básica. Mas tanto o petróleo quanto os dados contêm potencial. Assim como refinamos petróleo em gás e depois o queimamos para alimentar supercarros e foguetes, os dados podem ser refinados por meio de processos otimizados no Industrial DataOps, convertendo dados brutos em análises que podem ser usadas para impulsionar decisões de negócios com rapidez e precisão científica.

O papel do DataOps na Indústria 4.0 é pegar todas as informações criadas e coletadas por máquinas, como dispositivos IIoT, e condensá-las efetivamente em um “combustível” de negócios refinado e utilizável para impulsionar a tomada de decisões, em vez de ser deixado em um data warehouse, não examinado.

O que são operações de dados industriais?

Industrial DataOps é uma maneira de gerenciar como os dados são tratados dentro de uma organização com foco na velocidade e usabilidade. Isso pode incluir processos, automações e fluxos de trabalho relacionados ao refinamento de dados em análises utilizáveis. Isso é especialmente importante diante de fluxos de dados cada vez maiores que se tornaram muito difíceis de lidar para muitas empresas. O DataOps fornece uma maneira de gerenciar dados de forma sistemática e eficaz para que sejam utilizados em toda a sua extensão a uma velocidade que manterá a análise resultante ainda relevante para a empresa.

Os quatro C’s da metodologia Industrial DataOps, de acordo com o Manufacturing Leadership Council:

1. Dados conectados são onde os silos se desfazem e os dados se misturam. Isso permite uma análise mais profunda e complexa que de outra forma seria inviável. Os dados conectados usam IIoT, nuvem e tecnologia de ponta (as tecnologias que sustentam o que oferecemos na MachineMetrics).
2. Dados selecionados são quando os dados são reunidos em um formato que se tornará utilizável. Os engenheiros de dados coletam essencialmente bits de dados relevantes e os limpam para análise para garantir que os resultados sejam os mais precisos possíveis. Eles pegam grandes conjuntos de dados e os reduzem ao que é relevante para uma determinada questão ou cenário.
3. Dados contextualizados adicionaram camadas de informações e conhecimentos para fornecer um contexto que os números sozinhos não mostram. Se uma linha de fabricação inicia e para três vezes em quinze minutos logo após uma falha de equipamento, há uma grande chance de que cada “início” esteja realmente testando as peças substituídas quanto à funcionalidade, precisão e alinhamento. Um especialista do setor pode identificar isso e oferecer contexto, enquanto, pelos números, isso pode ser facilmente mal interpretado.
4. Cyber-confidencial refere-se à necessidade de a segurança cibernética ser dimensionada em paralelo ao aumento da conexão e personalização. Os dados do cliente devem ser protegidos a todo custo, mas isso pode complicar as coisas para os profissionais de segurança e governança de dados.

As empresas estão se afogando em dados inutilizáveis

Como mencionado acima, muitas empresas estão afundando sob o peso de seus armazenamentos de dados. Sem uma maneira de contextualizar e selecionar dados, muitos acumulam os números que trabalharam duro para coletar sem um método para eliminar a sobrecarga e realmente usar as informações para a tomada de decisões. Isso é especialmente verdadeiro para os primeiros usuários de equipamentos da Indústria 4.0 que esperavam resultados plug-and-play após a coleta de dados. Em vez disso, as empresas descobriram que muitos dos dados que coletaram não contêm as informações necessárias para entendê-los, conectá-los a outros fluxos de dados ou usá-los para análise – pelo menos em sua forma atual. Em essência, eles têm depósitos de petróleo bruto e nenhuma refinaria ou equipamento que possa extrair seu valor, nem a gasolina pura que eles pensavam que estavam comprando. Alguns desses dados contêm informações do cliente, colocando a empresa em risco de valor agregado zero.

Para superar isso, as empresas precisam gerenciar o fluxo de informações, bem como padronizar, normalizar e contextualizar os dados. Com o software certo de conectividade, segurança e ambiente de análise, as empresas podem transformar fluxos de dados em insights, em vez de fardos a suportar.

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.

O DataOps também busca melhorar a qualidade e a velocidade, bem como a previsibilidade e a escalabilidade, mas o foco do DataOps está na análise de dados, e não na engenharia de software.

Os benefícios das operações de dados industriais

Com o cerne do DataOps sendo um sistema para coletar e usar dados de forma eficaz, existem inúmeros benefícios tangíveis para os fabricantes. Aqui estão alguns dos principais benefícios para organizações industriais que permitem um programa de operações de dados bem-sucedido:

• A colaboração e a comunicação aumentam ao eliminar os silos e diminuir os limites entre os departamentos de uma forma que leva todos a trabalharem juntos.
• Tempo de produção mais rápido e maior flexibilidade vêm de insights mais rápidos e ciclos de teste curtos por meio do uso de automação.
• Qualidade e confiabilidade ganham um impulso do DataOps porque há monitoramento constante de problemas e gargalos antes, durante e após qualquer mudança importante. É uma melhoria contínua na mesma linha da manufatura enxuta e Kaizen.
• O autoatendimento que reduz a necessidade de especialistas devido ao desenvolvimento e implantação mais fáceis permite que os usuários de negócios desenvolvam suas próprias soluções e as vejam em ação rapidamente.
• Aumento da segurança e gerenciamento do influxo de dados
• Gerenciando inconsistências e adicionando contexto, padronização e normalização aos dados para torná-los utilizáveis

Casos de uso de operações de dados industriais

O DataOps tem uma variedade de aplicativos industriais que trabalham para dar suporte ao cenário de dados complexo e em constante desenvolvimento da Indústria 4.0. Principalmente, o DataOps ajuda a otimizar o uso de dados e análises em todas as organizações, fornecendo visibilidade e facilidade de acesso a diferentes níveis e departamentos de uma organização. Abaixo, abordamos alguns dos principais casos de uso do Industrial DataOps.

Armazenamento de dados e gerenciamento de dados

Data warehousing e gerenciamento de dados são reformulados com DataOps, evoluindo de um cenário complexo cheio de sobrecarga de dados não interpretável e desorganizada para um processo simplificado que permite uma tomada de decisão mais rápida e ágil em tempo real e automação para liberar mentes e outros recursos concentrar-se na conclusão de outros trabalhos. A MachineMetrics pode capturar grandes quantidades de dados de máquinas em todo o chão de produção e, em seguida, transformar esses dados em algo utilizável, por exemplo, formatos organizados e padronizados de informações que podem ser combinados em tempo real para alimentar a tomada de decisões ou acessados ​​pela nuvem para uma análise profunda e perspicaz.

Painéis e relatórios

Painéis e relatórios são um elemento básico da fabricação. Do antigo quadro branco aos displays digitais intuitivos de hoje, a medição e o rastreamento de resultados orientam há muito tempo os próximos passos para os fabricantes. Com os painéis do MachineMetrics, você não precisa se preocupar com imprecisões ou caligrafia ilegível em um quadro branco (ou esquecer de registrar as informações antes que sejam apagadas). o turno atual ou as taxas de utilização da máquina de um ano atrás. Você pode até personalizar sua exibição para o seu público, para que os funcionários possam ver quantas peças precisam ser produzidas e se estão no caminho certo, enquanto executivos e diretores podem ver o quadro geral - tudo com apenas alguns cliques.

O painel de turno atual do MachineMetrics coleta e exibe dados em tempo real sobre as máquinas de chão de fábrica para dar visibilidade aos operadores e gerentes em produção.

Ciência de Dados

Data science e DataOps andam de mãos dadas. Nessa união, a ciência de dados sai do campo experimental e entra no uso diário, oferecendo ROI que as partes interessadas podem ver prontamente. Na MachineMetrics, nossas ferramentas criam pipelines eficazes que ajudam os cientistas de dados a resolver problemas de maneiras nunca antes vistas, especialmente porque eles gastam menos tempo limpando dados, graças ao nosso mecanismo de transformação de dados. Por exemplo, os fabricantes podem aproveitar suas equipes internas ou trabalhar com a equipe de ciência de dados da MachineMetrics para prever e evitar falhas de ferramentas.

Desenvolvimento de aplicativos

O desenvolvimento de aplicativos também ganha um impulso do DataOps, com recursos de simplificação, personalização e comunicação na vanguarda desses benefícios. Com o MachineMetrics, você obtém aplicativos pré-criados prontos para uso que podem fazer com que sua organização veja o ROI rapidamente. Além disso, você pode criar seus próprios aplicativos personalizados para que seus dados funcionem para você do jeito que você deseja. Sem mencionar a capacidade de integração fácil com outros sistemas (ERP, MES, CMMS) para criar fluxos de trabalho automatizados. O céu é o limite.

O que é uma plataforma de DataOps Industrial?

Uma plataforma Industrial DataOps gerencia DataOps em todos os níveis do ciclo de vida dos dados, desde as fontes de dados até o consumo de dados. Essa é uma abordagem simplificada para o gerenciamento de dados que resulta em alta padronização e precisão, bem como retornos ultrarrápidos em comparação com funções de DataOps díspares. Com uma plataforma Industrial DataOps, os dados fluem perfeitamente pelo processo de limpeza e refinamento e em visualizações e relatórios que estão prontos para serem usados ​​para tomar decisões de negócios.



Uma solução de DataOps industrial geralmente inclui a capacidade de processamento de borda local, bem como processamento em nuvem, recursos de segurança em escala adequada a um ambiente industrial para proteger dados, conexões com outros sistemas de TI industriais, limpeza e contextualização de dados e gerenciamento do fluxo de em formação.

As plataformas DataOps têm o objetivo de ajudar os fabricantes a usar seus dados para gerar valor da forma mais rápida e eficaz possível. Por essa lógica, os dados são simplesmente um meio para um fim, com o objetivo final sendo a tomada de decisões que melhora a eficiência da produção. Mas a única maneira de isso ser possível é se houver um programa para que os dados sejam coletados, transformados e acessíveis para orientar essa tomada de decisão. É aqui que as plataformas de DataOps industriais prosperam.