A frase “dados são o novo petróleo”, é muito utilizada atualmente. Assim como o petróleo, ferramentas de extração também são necessárias para a obtenção dos dados.

Diferente do líquido viscoso que tem sua exploração feita há anos, a mineração de dados em larga escala é um evento recente que começa a ser adotado em diversos setores, muitas vezes de maneira artesanal. A informação sobre o uso de dados está presente em todos os eventos naturais e não naturais no mundo, mas capturar a informação e transformá-la em um dado confiável é tarefa complexa. Além disso, dados diferentes podem ser obtidos da mesma fonte, como, por exemplo, um equipamento industrial que pode ter sua temperatura, vibração e pressão medidas.

Como obter esses dados? Entre as soluções, estão dispositivos de medição que conectados formam o conceito de internet das coisas (IoT). Estes dispositivos coletam dados em tempo real (algumas vezes mais de uma variável ao mesmo tempo) e se comunicam via internet, seja para trocar informação ou armazenar as informações. Essa geração massiva de dados traz novos desafios, como monitoramento, armazenagem e segurança, que resulta em grande procura por profissionais aptos a realizarem está tarefa (engenheiros de dados).

Tal o petróleo após extração, dados precisam passar por tratamento de modo a extrair todo o seu potencial, para que seja base de decisões assertivas a serem tomadas, entre elas, a manutenção preditiva de equipamentos.

Atualmente existem dois tipos de manutenção realizada pelas indústrias, a reativa e a preventiva. Na primeira, ações são tomadas após a ocorrência de erros, o que é definitivamente a pior estratégia, pois, ocasiona paradas inesperadas na produção com tempo de manutenção variável, resultando na perda de dinheiro e recursos, além de, em alguns casos, poder gerar danos irreparáveis nos equipamentos. A segunda opção de manutenção, prevê a revisão e manutenção das máquinas de tempos em tempos. O problema desse método é encontrar o espaçamento ideal entre as manutenções, para que não tenha frequência maior do que a necessária, pois, também ocasiona parada na produção.

O cenário ideal é monitorar a saúde dos equipamentos para interpretar os indícios de falha antes mesmo que ela ocorra, aparelhos modernos de medição conseguem dados em tempo real, se comunicam com o poder de interpretação de grandes volumes de dados por algoritmos de Inteligência Artificial, o acompanhamento da atividade dos instrumentos pode ser realizado de maneira rápida, garantindo paradas preventivas determinadas. Muitas falhas dão indícios antes de acontecerem e a ideia é deixar um modelo de machine learning olhando para os dados enquanto são gerados, procurando por esses padrões específicos.

Internet of Things vai facilitar a tomada de decisão baseada em dados que, por estarem conectados à rede global, podem ser visualizados de maneira segura em qualquer lugar, através de aplicativos no celular ou computadores remotos, garantindo aos gerentes de processo maio

Desde a primeira Revolução Industrial que deu os embasamentos necessários a segunda, com o surgimento da produção em massa e linha de produção, até a terceira, com o avanço e a automação de máquinas, a tecnologia ganha força na indústria e mostra que seu papel é cada dia mais relevante. Hoje, a Indústria 4.0 vem à tona contrariando aqueles que acreditavam que a tecnologia já havia evoluído ao seu nível máximo. Mas o que é essa indústria e de que forma esse conceito vem afetando as companhias?

Com o avanço da tecnologia nos setores da indústria, cada vez mais máquinas ganham vida desempenhando funções arrojadas, inclusive aquelas que pareciam pertencer apenas ao intelecto humano. Algoritmos complexos ensinam máquinas a trabalharem com velocidade assustadora e as tornam mais inteligentes e muito mais precisas. Esse é o resultado que se obtém quando a indústria e a tecnologia atingem níveis tão altos de desenvolvimento que fica difícil falar de um sem citar o outro.

A partir desse contexto, é possível identificar que a Indústria 4.0, só existe atualmente em sua forma mais atualizada devido aos avanços tecnológicos que surgiram nas últimas décadas. Esses avanços são os maiores responsáveis para a existência dos chamados “Pilares da Indústria 4.0”, ou seja, uma cadeia de princípios, dentre eles tempo real e descentralização, que caracterizam o projeto alemão que deu origem ao conceito que é explorado hoje. E os destaques estão na “IoT” (“Internet of Things”) e no “Machine Learning”.

A Internet das Coisas, como é conhecida aqui no Brasil, é um conceito que se refere à conexão de itens físicos à rede de computadores, estejam eles onde estiverem. Isso facilita a execução de atividades uma vez que os aparelhos conectados podem ser controlados através de um único dispositivo. E é exatamente essa realidade que transformou a “IoT” em um dos principais responsáveis pela Indústria 4.0. É através dela que máquinas são capazes, por exemplo, de gerar relatórios de desempenho para softwares de gestão na nuvem, sendo possível a manutenção e a prevenção de falhas.

Além desse conceito, outro grande responsável pelo crescimento da indústria é o Aprendizado de Máquina, ou “Machine Learning”. Esse método é originado na Inteligência Artificial, tecnologia que permite que máquinas aprendam tarefas a partir de diferentes entradas de dados e desenvolvimentos de experiências, e tem como característica a identificação de padrões através da análise de dados para uma tomada de decisão precisa, usando o mínimo da intervenção humana. Com a aplicação de Aprendizado de Máquina é possível otimizar processos pesados de análise de dados, unindo estatística e metodologia de redes neurais para possibilitar a identificação de oportunidades de negócios ou a realização de manutenções preventivas que evitam riscos já conhecidos.

Por fim, fica fácil perceber o quanto a tecnologia vem influenciando de forma positiva os diversos setores da economia, mas principalmente aqueles que dependem muito mais de agilidade e precisão na execução de tarefas e nas tomadas de decisão. Por isso, as diferentes indústrias vêm aplicando os principais e mais avançados métodos conceituais tecnológicos com o objetivo de atingir o máximo de desempenho, com o mínimo de esforço ou intervenção humana, para garantir que os índices de erros se aproximem de zero nos processos decisórios

r visibilidade da operação, mesmo de longe.

Indústrias 4.0 já fazem parte da realidade. Em um meio competitivo no qual as margens são pequenas e o volume é altíssimo, otimizar a manutenção representa uma vantagem competitiva com alto poder de impacto no ganho das indústrias.


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