Plataformas de Dados Industriais: Aumentando Eficiência, Visibilidade e Melhoria Contínua na Fabricação

A ascensão das plataformas de dados industriais foi impulsionada pelo uso crescente de IoT na indústria de fabricação. Esses enormes volumes de tipos e fontes de dados díspares incentivaram os fabricantes a implementar plataformas para coletar e padronizar dados em suas muitas máquinas e sistemas.

Ao fazer isso, estas "Plataformas de Dados Industriais" permitem maior eficiência operacional, visibilidade completa de produção e ajudam a impulsionar iniciativas de melhoria contínua.

Mas o que exatamente são essas plataformas, como foram desenvolvidas e qual seu impacto esperado na indústria de fabricação?

O que é uma Plataforma de Dados Industriais?

Plataformas de Dados Industriais coletam, padronizam, contextualizam, armazenam e tornam acessíveis dados de equipamentos e sistemas em um ambiente industrial.

Empresas de fabricação usam sistemas MRP e MES há décadas. Mas com a ascensão da Internet Industrial das Coisas, análises avançadas, inteligência artificial (IA), Machine Learning (ML) e dispositivos edge, a quantidade de dados aumentou exponencialmente, junto com novas capacidades de análise. Essa explosão resultou na necessidade de uma abordagem multi-solução para processar, armazenar e analisar a vasta quantidade de dados e entregar insights em tempo real aos usuários finais.

Uma plataforma de dados industriais consiste em coleta de dados, padronização, contextualização, armazenamento e entrega. Ao executar soluções na borda ou próximo a ela, os dados podem ser organizados, limpos e parcialmente estruturados antes de serem enviados para a nuvem. O resultado é um sistema de gestão de dados mais simplificado com maior eficiência. Esta via de mão dupla combina múltiplas tecnologias, para que as necessidades ponta a ponta de uma empresa para gestão de dados sejam atendidas.

Como a Necessidade de Plataformas de Dados Industriais se Desenvolveu?

A ascensão dos dados como uma commodity valiosa apresentou alguns problemas nos últimos anos. Tecnologias ficaram sobrecarregadas, resultando em bancos de dados fragmentados e isolados.

Por exemplo, enquanto a aquisição de dados era quase instantânea, ela frequentemente residia em numerosos bancos de dados espalhados pela empresa. Para aumentar a confusão, esses bancos de dados eram frequentemente gerenciados por vários provedores de serviço, criando um problema de latência ou interoperabilidade - uma das coisas que IIoT e tecnologia da Indústria 4.0 foram projetadas para eliminar.

Gerentes de dados perceberam a necessidade de uma estrutura consolidada e em camadas onde todos os bancos de dados, comunicação, conectividade e análise residissem em um só lugar. Essa consolidação impediria o isolamento de dados e garantiria que todos os dados coletados estivessem disponíveis para análises preditivas e descritivas. Também permitiria melhor governança corporativa de dados e melhor colaboração entre usuários.

Requisitos de Plataforma de Dados Industriais

Uma análise da McKinsey sugere que uma plataforma de dados industriais de ponta com análises avançadas seja construída com as seguintes camadas:

• Camada de Aplicações: Agendamento, sensores, planejamento, operações, CRM, KPIs
• Camada de Análise e Relatórios: Captura de dados em tempo real, visualização de dados em tempo real e aplicações de visualização personalizadas, relatórios BI
• Camada de Mensageria e Middleware: Gateway de Sensores, Motor MOM
• Camada de Dados: Operações, dados de sensores, data warehouse, metadados, sistema ERP

Existem alguns requisitos críticos para qualquer plataforma de dados industriais, incluindo:

Integração e Conectividade

Qualquer plataforma de dados industriais exigirá conectividade flexível e confiável.

Existem centenas de soluções no mercado que utilizam conectividade tradicional de dispositivos via cabo e linhas T1. Também existem muitos provedores de dispositivos que usam conectividade Wi-Fi ou celular.

O MachineMetrics, por exemplo, especializa-se na conexão e coleta de dados de máquina. Nosso sistema flexível permite conectividade de dispositivos via equipamentos OEM com integrações diretas de máquina, sensores e dispositivos IoT, retrofit de equipamentos automatizados e até mesmo conexão de dispositivos analógicos.

Isso permite conectividade de máquina a qualquer marca e modelo de equipamento, garantindo que fabricantes possam coletar, padronizar e contextualizar todos os seus dados de máquina.

Isso então permite que os dados sejam usados em outros sistemas que exigem dados de produção precisos para realizar sua funcionalidade principal, como um CMMS ou um MES.

Integração com outros dispositivos, fontes de dados e processos também é importante. Quanto mais agnóstica a conectividade e a solução de dispositivos, maior o ecossistema e maior a aquisição de dados.

A capacidade de integrar e analisar dados de qualidade de equipamentos analógicos junto com dados adquiridos de dispositivos OEM embutidos significa que dados transmitidos para a plataforma de dados industriais estão disponíveis para análises avançadas.

A capacidade de processar ou processar parcialmente dados na borda significa que tanto dados em lote quanto em fluxo são mais facilmente integrados na plataforma de dados. Isso reduz latência e permite que análises da plataforma gastem menos tempo limpando, processando e organizando dados.

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Padronização e Contextualização de Dados

Dados estão no coração de qualquer plataforma de dados industriais. Como tal, a forma como são preparados é crítica. Plataformas de dados precisam de dados padronizados para dedicar mais poder de processamento a análises e insights preditivos e descritivos.

A plataforma de Dados de Máquina MachineMetrics, por exemplo, usa um motor de transformação de dados automatizado para transformar dados de máquina e equipamento em estruturas de dados padrão. Isso ajuda a capacitar relatórios e análises mais consistentes. Dados padronizados são úteis em dados de sensores personalizados, estado da máquina, alarmes, overrides, diagnósticos, velocidade e modos de máquina.

Dados padronizados podem ser mais prontamente analisados onde soluções preditivas e prescritivas podem ser adicionadas. Esta contextualização dos dados é uma das promessas mais significativas do IIoT, permitindo uma série de opções no chão de fábrica e no nível de fabricação. Dados contextualizados usam ações pré-configuradas para realizar tarefas sem intervenção humana, resultando em tempo de inatividade reduzido.

Ainda confuso sobre a Internet Industrial das Coisas? Leia nosso guia completo sobre IIoT.

Escalabilidade

A capacidade de conectar facilmente a uma plataforma de dados industriais é crítica. Mas qualquer plataforma avançada também deve ser escalável.

Em muitas empresas, dados de fabricação vêm de uma ampla variedade de equipamentos. Às vezes, esses equipamentos são comprados de diferentes OEMs. Outras vezes, uma fábrica pode consistir em múltiplas etapas de processamento e exigir diferentes equipamentos. Também existem inúmeras empresas usando equipamentos através de gerações - de equipamentos analógicos a dispositivos com capacidade IoT embutida.

Uma plataforma de dados industriais deve acomodar entradas de todas essas fontes e crescer à medida que o negócio cresce. Ter dispositivos totalmente integrados e dados padronizados permite escalonamento mais fácil à medida que mais ativos de máquina são adicionados à plataforma.

Extensibilidade

Software de fabricação tradicional era frequentemente fragmentado, isolado e sofria de falta de interoperabilidade. A capacidade de capturar, preparar e analisar dados em tempo real impulsiona valor significativo.

Uma plataforma deve ser totalmente extensível para que suas capacidades analíticas possam ser usadas por dados de outros sistemas de software dentro da empresa, como um CMMS. Plataformas como o MachineMetrics oferecem uma plataforma extensível para conectar via API a muitos sistemas legados, incluindo MES e ERP.

Mas com o MachineMetrics, a extensibilidade vai além da conectividade API. A plataforma permite extensibilidade com dispositivos edge para reduzir latência e processar ou analisar parcialmente dados no nível da máquina. Isso estende o valor dos dados enquanto torna o uso de recursos do sistema mais eficiente. Operadores podem confiar em insights em tempo real para otimizar processos.

O alcance dos dados também é estendido através de interfaces de operador intuitivas e personalizáveis. Técnicos, operadores e gestores têm acesso a visualizações ricas onde são mais necessárias. Eles podem adicionar seus próprios insights e ver status de máquina exibido por fuso, máquina ou nível de fábrica.

Vantagens de uma Plataforma de Dados Industriais

Existem várias vantagens em usar uma plataforma de dados industriais. Elas incluem:

1. Dados Consolidados: Em uma plataforma de dados, os dados são consolidados em um só lugar na nuvem. Essa consolidação significa que todos os bancos de dados podem usar o mesmo serviço para renderizar insights e sugerir estratégias de negócios e otimização de processos.
2. Acesso Melhorado: Como ativos de dados estão alojados sob um único provedor de serviço e usam os mesmos motores de análise, usuários podem acessar dados do chão de fábrica de forma rápida e fácil. O valor de HMIs, tablets móveis, telefones e PCs significa que a tomada de decisão é mais rápida e orientada a dados.
3. Aplicações Valiosas: Como as operações de dados são em camadas dentro da plataforma, usuários têm acesso a relatórios personalizáveis e KPIs em tempo real. Também têm a capacidade de dar zoom para ver máquinas e fusos específicos ou dar zoom out para ver desempenho geral da fábrica.
4. Operações Melhoradas: A análise em tempo real de condições de máquina pode levar a novas estratégias dentro da gestão, bem como permitir automação. Por exemplo, programas de manutenção preditiva usando desempenho real e condições da máquina podem reduzir significativamente custos de manutenção e tempo de inatividade.
5. Segurança Maior: Muitas empresas arriscam segurança com dispositivos IoT e software ad hoc e fragmentados. Soluções integradas significam que, embora dispositivos IoT possam não ter segurança completa, a plataforma de dados pode gerenciar significativamente a segurança através de autenticação e autorização de dispositivos. Isso reduz o risco de um ataque bem-sucedido.
6. Custos Reduzidos: Como dispositivos IoT e análises profundas de dados usam monitoramento em tempo real, eles podem automatizar ou semi-automatizar muitos processos. Essa automação reduz mão de obra, desbloqueia capacidade, reduz o número de variáveis e testes manuais necessários para verificações de qualidade e otimiza estratégias de manutenção. Uma plataforma com soluções integradas leva a processos otimizados, maior produtividade e menos desperdício.

Quão Influentes Serão as Plataformas de Dados Industriais?

Estima-se que mais de 175 zettabytes de dados utilizáveis serão gerados até 2025. Plataformas de dados industriais não serão apenas influentes; elas também se tornarão essenciais. Elas criarão dados compartilhados em muitas indústrias com necessidades únicas de dados e análise.

Agora, a maioria dos fabricantes depende de sistemas MES e ERP legados para gerenciar suas operações, mas essas soluções lutam com coleta de dados. Vemos este mercado mudando rapidamente à medida que players maiores tentam adicionar soluções para permitir conectividade de dispositivos, e novos entrantes oferecem soluções pontuais simples para rastrear apenas o mínimo.

O MachineMetrics foi especificamente projetado para coletar dados de máquina e permitir acionabilidade. O MachineMetrics integra dados, dispositivos, software e análise em uma solução poderosa. Análises em tempo real entregam insights acionáveis enquanto você mantém controle total sobre seus dados. Para descobrir como nossa plataforma pode dar a você uma vantagem competitiva, agende uma demonstração hoje.