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Big Data na Indústria 4.0: Tudo que você sempre quis saber a respeito

Aprenda tudo que você precisa saber sobre como o big data pode agregar ao contexto da Indústria 4.0

Como nosso título já entrega, vamos falar aqui sobre big data na indústria 4.0. Mas afinal, você entende bem sobre esses termos?

A Indústria 4.0 já é considerada uma buzzword e tem provocado grande curiosidade e interesse nas pessoas. Todos buscam saber mais a respeito dos aspectos que rodeiam o conceito. Este que está quase sempre associado a outros conceitos como o de “big data”, “internet das coisas (IOT)”, “cloud computing”, dentre outros.

Nesse contexto, 72% das indústrias vêem no uso de Big Data e análise de dados enorme potencial para melhorar as relações com os clientes. E assim, consequentemente, trazer melhorias para todo o ciclo de vida de seus produtos.

E mais! 35% das empresas que já adotam o modelo de indústria 4.0 já esperam ganhos acima dos 20% para os próximos cinco anos.

Ficou curioso para entender o papel da big data na indústria 4.0?

Então fique tranquilo! Neste texto iremos dar enfoque à relação fundamental do big data na Indústria 4.0. Destacando assim, como melhor utilizar a enorme quantidade de dados existentes na atualidade, de forma a melhorar a tomada de decisões das indústrias.

Continue lendo e aprenda tudo a respeito desse tema tão atual e relevante!

Para entender big data na indústria 4.0 vamos separar um pouco os conceitos…

Vamos entender os termos separadamente, para que possamos em seguida aprender mais sobre como a indústria 4.0 se relaciona com o conceito de big data.

Big Data

O termo “big data” pode ser definido como:

Conjuntos de dados extremamente amplos e que, por este motivo, necessitam de ferramentas específicas para lidar com grandes volumes, de forma que toda informação nestes meios possa ser encontrada, analisada e transformada em valor, em tempo hábil.

Podemos dizer em poucas palavras que, todo o imenso volume de dados (estruturados ou não) que impactam a nossa sociedade todos os dias na atualidade fazem parte do conceito de big data.

O importante aqui não é necessariamente a quantidade de dados que você gera, mas sim o que é feito com todos estes. Deve-se ter em vista que quanto mais dados, mais possibilidades podem ser encontradas. Uma análise eficiente de big data (big data analytics) é essencial para a obtenção de insights preciosos para melhorar as direções estratégicas em vários aspectos. Otimização de tempo e de recursos são apenas alguns dos benefícios que uma empresa pode usufruir ao melhor analisar os dados, e estes já representam grandes vantagens, não é mesmo?

Apesar de todo a atenção dada ao termo nos últimos tempos, o conceito de big data existia há bastante tempo. Porém, oficialmente apenas em 2001 com a publicação do analista e pesquisador Doug Laney o mundo entendeu um pouco mais sobre Big Data a partir dos 3 V’s, que posteriormente se transformaram nos 5V’s do big data  (leia mais clicando aqui).

Os Vs do Big Data

Os V’s são as condições para que se considere estar lidando com um problema de big data. Por exemplo, se uma organização possui dados em extremo volume, gerados a partir de fontes diversas, em formatos variados e em alta velocidade, tais dados podem vir a gerar valor para a empresa, e então se estaria diante de um problema de big data.

Podemos assim, explorar cada um dos aspectos chamados de 5 Vs do big data, e compreendê-los separadamente:

  • Volume:  O ponto inicial a ser observado quando se tem um problema de big data é, se o volume de dados gerados é grande o suficiente para que tecnologias clássicas não estejam sendo satisfatórias no processamento adequado. Estamos falando aqui em terabytes de dados. As possibilidades trazidas pelo big data permitem que volume signifique uma maior gama de possibilidades, e não um problema.

 

  • Velocidade: Refere-se à velocidade com que os dados são gerados e armazenados. A partir disso, as informações devem ser processadas e analisadas com uma velocidade correspondente. Tendo em vista que, vários dados só tem utilidade se analisados.

 

  • Variedade: Diz respeito aos diversos formatos em que os dados se apresentam. As informações podem vir de fontes como transações comerciais, mídias sociais, sensores, além de informações transmitidas entre máquinas. Em virtude disso, esses dados se apresentam em formatos que vão desde bancos de dados padronizados até documentos não estruturados, e-mail, áudio, vídeos, e textos. 

 

  • Veracidade: Refere à obtenção de informações verídicas condizentes com a realidade daquele instante. Um dos grandes aspectos quando se lida com dados é que estes sejam verdadeiros no momento em que forem analisados. Alinhado com o aspecto ‘velocidade’, que destaca a necessidade de análise dos dados em tempo real.

 

  • Valor: Algumas pessoas dizem que, este aspecto é que torna o big data analytics relevante. Refere-se principalmente à importância de se estabelecer objetivos ao se adotar o big data analytics. Empresas armazenam e analisam uma grande quantidade de dados constantemente. Porém, isso não terá relevância se não for possível gerar valor com esse processo. O valor também diz respeito à observância que as organizações devem ter do custo x benefício envolvido em toda a operação.Os vs do Big data na indústria 4.0

Indústria 4.0

Também conhecida como a 4ª Revolução Industrial, o termo Indústria 4.0 define essencialmente um conjunto de mudanças singulares nos processos e na forma como serão fabricados os produtos que consumimos. Com enorme potencial de promover grande aumento no valor da cadeia organizacional e em todo o ciclo de vida dos produtos. Assim como, de alguma maneira, as demais revoluções  industriais anteriores o fizeram. No  contexto da Indústria 4.0, o mundo físico e o virtual estarão unidos através da conexão com a Internet. Permitindo assim, aprimoramento nos avanços conquistados na 3ª Revolução Industrial, marcada pela automatização dos processos com a implantação de produtos eletrônicos e TI em processos industriais.

A indústria 4.0 abrange importantes inovações nos campos de automação, controle e tecnologia da informação aplicadas aos processos industriais. A partir dos seus seus principais aspectos, a indústria 4.0 busca tornar os processos de produção cada vez mais autônomos e eficientes, trazendo o conceito de “smart factories” (fábricas inteligentes).

Ilustração de disseminação de dados no contexto do big data na indústria 4.0

Alguns dos aspectos fundamentais na indústria 4.0 são:

  • Sistemas Cyber-Físicos:  São mecanismos de controle e/ou monitoramento baseados em algoritmos computacionais. São fortemente integrados à internet e aos seus usuários. No contexto dos sistemas cyber-físicos, os componentes físicos e de software estão profundamente entrelaçados. Cada um opera em suas diferentes escalas temporais e espaciais, exibindo múltiplas e distintas modalidades de comportamentos e interagindo entre si de inúmeras maneiras. Estas variam com o contexto em que estão inseridos.

 

  • Big data analytics: Processo de análise de grandes e diversas quantidades de dados. Com base na análise, esse processo consegue descobrir padrões ocultos e correlações antes desconhecidas. Além disso, consegue também ser a ferramenta chave para prever tendências de mercado, preferências dos consumidores, dentre muitas outras informações úteis para as organizações. (Leia mais em nosso texto exclusivo sobre o assunto clicando aqui)

 

  • Internet das Coisas (Internet of Things – IoT): É um conceito tecnológico que representa a conexão dos diversos objetos, não apenas os que estamos acostumados (smartphones, computadores, tablets, etc) com a Internet. É uma verdadeira expansão da conectividade. Combinando estes objetos com o conceito de sistemas automatizados surge um grande potencial para auxiliar na coleta de informações em tempo real. Além de sua análise, há possibilidades de estratégias para ações em resposta, conforme a necessidade presente em cada contexto. Leia mais sobre como a Internet Industrial das coisas (IIoT) pode impactar o segmento industrial clicando aqui.

 

  • Internet dos Serviços (Internet of Services – IoS): Indo além da Internet das coisas, esse conceito não apenas “monitora os objetos”. Representa basicamente uma solução que pode ser usada para extrair dados de determinado processo. E assim, fornece informações essenciais sobre a maneira que os dispositivos estão funcionando. Proporcionando, assim um maior controle e maior inteligência nas ações necessárias.

Big data na indústria 4.0 ? Como uma pode colaborar com a outra?

No dia atuais, as indústrias vêm gerando um volume bastante expressivo de dados. E essa quantidade só cresce em volume e velocidade, tornando cada vez mais necessário o uso de técnicas especializadas para lidar com a situação.

Como complicador, as indústrias não têm conseguido dar vazão às análises dos dados gerados pelos seus diversos sensores, atuadores e sistemas. Isso vêm tornando o problema ainda mais evidente.

Apenas como exemplo podemos citar os milhões de eventos registrados durante a operação de uma planta industrial qualquer, que são estocados aos milhões.

Apesar do ideal trazido pelo big data parecer promissor, pouco se usa desses dados de maneira proativa. Muitas vezes só são lembrados em momentos de incidentes, quando precisam ser analisados manualmente.

Daí a relevância de um tratamento de dados eficiente, visando excelência no uso dos dados coletados. É aí que o big data na indústria 4.0 se torna fundamental para resolver problemas dessa natureza.

Nesse ponto, podemos falar sobre as principais técnicas e ferramentas para se obter os resultados esperados na análise de dados. Atualmente, são citados diversos termos variando com a fonte da informação, mas todos relacionados à análise otimizada de informações.

Alguns destes são:

  • Data preparation (preparação de dados): é definido como um processo fundamental de coleta, limpeza, normalizalização, combinação, estruturação e organização dos dados para análise. Representa o passo inicial para que o trabalho com Big Data seja bem-sucedido. Isso se deve ao fato de que, o processo busca aumentar a qualidade dos dados. Como consequência auxilia no data mining (mineração de dados) servindo como uma peneira inicial no processo de análise.

 

  • Data mining (mineração de dados): processo de exploração de grandes quantidades de dados visando encontrar anomalias, padrões e correlações para melhorar a tomada de decisões, proporcionando assim, vantagens estratégicas frente à concorrência. Abrange uma variedade de técnicas e métodos em capacidades analíticas diversas, de acordo com a necessidade específica.

 

  • Big Data Analytics:  O foco da análise de big data está na estratégia que será utilizada para gerenciar o grande volume de dados. Utiliza-se geralmente de computação distribuída através da divisão do grande problema em problemas menores. Assim, visando alcançar o objetivo de processar a grande massa de dados. Para melhor explorar o potencial do big data analytics existem diversas soluções data-driven. Uma das ferramentas mais populares para processar grandes volumes de dados é o Apache Hadoop.

 

  • Machine Learning (aprendizado de máquina): representa um método de análise bem mais profunda que se utiliza de algoritmos capazes de armazenar e estruturar conhecimento. Estes algoritmos têm a capacidade de aprender sobre um determinado problema de forma interativa. Esse processo toma como base os dados que são apresentados às máquinas e as condicionam ao aprendizado. Permitindo assim, que computadores encontrem possibilidades ocultas, insights, mesmo quando não estão programados necessariamente para buscar algo específico.

Big Data na Indústria 4.0: já vimos que formam uma super dupla!

Reunindo tudo que já aprendemos até aqui é possível concluir que quando se fala em big data na indústria 4.0, estes não são apenas aliados, mas sim fundamentais um para o outro.

Localizar erros com maior facilidade, realizar ajustes e correções em processos com mais agilidade também são alguns dos inúmeros benefícios que essa dupla pode proporcionar. Coletar, analisar e utilizar os dados com o máximo de eficiência representa ganhos em várias esferas da indústria.

Ao se considerar o big data como modelo de tomada de decisões na indústria 4.0, são esperado aspectos de melhoria tais como:

  • Redução de paradas na produção – Ainda de acordo com a pesquisa da HoneyWell, a análise e cruzamento de dados, possível através do big data analytics, tem o potencial de diminuir tempos de parada de equipamentos em 26%. Além disso, a redução do tempo de paradas não programadas chega a 23%.

 

  • Manutenção Preventiva – o sistema virtualizado será capaz de prever com mais precisão a necessidade de manutenção nos equipamentos. Muito antes mesmo que problemas mais graves possam acontecer.

 

  • Acesso à informações reais e precisas – As análises de dados são feitas em grandes velocidades. Assim, é possível que as indústrias tenham insights mais ágeis e precisos. Estes levam a decisões em tempo real e melhor informadas.

 

  • Redução do número de operadores – o sistema tomará decisões e realizará operações com melhor desempenho, segurança de planta e economia de energia;

 

  • Otimização de custos operacionais – O uso de big data analytics permite uma grande  redução de desperdício de recursos, tendo em vista a possibilidade de previsão de riscos de avaria em equipamentos (análise preditiva).

Mais que dupla e tanto!

O big data na indústria 4.0 são, realmente o casamento perfeito!

Graças à essa aliança indústrias dos mais diversos segmentos poderão diminuir possibilidade de falhas, reduzir o tempo e custos de produção (até mesmo na elaboração de projetos), e consequentemente aumentar sua produtividade.

Aprendemos muito sobre como um pode auxiliar o outro. E, como juntos eles podem trazer benefícios para o segmento industrial.

Não deixe de conferir nossos próximos conteúdos, pois vem muito mais conteúdo relevante para você.

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Tags: Automação Industrial Big Data Big data analytics Eficiência operacional Indústria 4.0 Otimização de Processos Quarta Revolução Industrial Tecnologia

Postado por Débora Silva

Um pouco sobre o autor (a): Graduanda em Comunicação Social com habilitação em Publicidade e Propaganda pela UFRN e uma grande amante da cultura hip hop. Atualmente sou responsável pelo Inbound Marketing da Logique Sistemas.


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