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. Estes valores esperados estão estimados acima dos 20% para os próximos cinco anos.

Ficou curioso para entender o papel do 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 já existia anteriormente. 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 Vs, que posteriormente se transformaram nos 5Vs do big data.

Os Vs do Big Data

Os Vs 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. Se isso ocorre, então se estaria diante de um problema de big data.

Assim, podemos 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. Estes documentos podem ser caracterizados como e-mails, áudios, 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.

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.

No contexto da Indústria 4.0, o mundo físico e o virtual estarão unidos através da conexão com a Internet. Isto permite o aprimoramento nos avanços conquistados na 3ª Revolução Industrial. Tal revolução foi 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 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).

Desta forma, 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. Dessa forma, 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: É o processo de análise de grandes e diversas quantidades de dados. Com base na análise, este 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.

• Internet das Coisas (Internet of Things – IoT): É um conceito tecnológico que representa a conexão de diversos objetos, não apenas os que estamos acostumados (smartphones, computadores, tablets, etc), com a Internet. É uma verdadeira expansão da conectividade. Então, 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. Dessa forma, proporciona um maior controle e maior inteligência nas ações necessárias.

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

Como já foi dito. nos dias atuais as indústrias vêm gerando um volume bastante expressivo de dados. E essa quantidade só cresce em volume e velocidade. Tal crescimento torna 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 vem 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, normalização, combinação, estruturação e organização dos dados para análise. Esse processo 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, ele auxilia no data mining (mineração de dados), servindo como uma peneira inicial no processo de análise.

• Data mining (mineração de dados): é o 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. Nesse sentido, 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.

Dessa forma, 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.

Com isso, ao se considerar o big data como modelo de tomada de decisões na indústria 4.0, alguns aspectos de melhoria são esperados, tais como:

• Redução de paradas na produção: De acordo com uma 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. Isso implica em evitar 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 de maneira independente. Isso trará para a indústria um 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).

Mas que dupla e tanto!

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

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

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

Por isso não deixe de conferir nossos próximos conteúdos, tem muito mais conteúdo relevante para você.

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Um dos ensinamentos fala então que:

“para suceder na guerra, a pessoa deve deter todo o conhecimento de suas fraquezas e virtudes, além de todo o conhecimento das fraquezas e virtudes do inimigo. A falta deste conhecimento pode resultar na derrota.”

Então, qual a relação com o business intelligence? Atualmente, com a quantidade de informação absurda que é gerada diariamente, você acredita que possui conhecimento total sobre ela? Pode ser tanto do seu negócio, quanto de terceiros.

As grandes indústrias estão apostando em tecnologias para terem maior conhecimento das informações e atingirem o próximo nível. São tecnologias interligadas como business intelligence, indústria 4.0, IIoT e big data analytics.

Sendo assim, vamos apresentar mais sobre o que é esse business intelligence (BI) e como ele pode ser explorado na sua empresa. Aqui você verá os seguintes tópicos sobre BI:

• O que é;
• Como funciona;
• Importância;
• Benefícios;
• Exemplo real em indústrias.

O que é Business Intelligence?

Como definição, podemos então dizer que o termo Business Intelligence se refere à quaisquer tecnologias, aplicações e práticas que envolva coleta, integração, análise e apresentação de dados/informações empresariais.

Sendo assim, o propósito é auxiliar em melhores tomadas de decisões pelos líderes da empresa.

Como funciona o processo

Sabendo melhor o que é, vamos entender o processo. A primeira etapa de um processo de BI consiste então na captura de dados brutos. Esses dados podem vir de diferentes fontes e a tecnologia de BI permite integrar toda essa informação em um único lugar.

A integração é a chave do sucesso de uma atividade de um processo de BI. É importante que haja variedade e volume de dados para que insights resultantes do cruzamento desses dados possam ser possíveis.

Com todos esses dados armazenados em um único lugar, é então possível fazer uma análise completa para ter informações mais precisas.

É como lapidar um diamante bruto ou fazer um filtro. Você transforma uma grande massa de dados com pouca utilidade, quando separadas, em insights valiosos para seu negócio.

Esses insights são apresentados para você através de relatórios, dashboards e outras formas de apresentação. Com isso, você tem agora em mãos informações nunca antes imaginadas que podem levar sua indústria para um nível elevado.

É essencial que o BI consiga transformar esses dados em informação. E muitas vezes, mudar a maneira como enxergamos os dados é suficiente para um novo entendimento do negócio.

Portanto, para uma melhor compreensão dos dados, é necessário que a parte de visualização seja bem elaborada. Para isso, ter dashboards que consigam sintetizar toda a informação em um único lugar inspira novos insights valiosos.

Importância do Business Intelligence

Entendendo o processo de BI, qual seria a importância dele para minha indústria?

1- A importância simplesmente por automatizar um processo. Caso fosse realizado por capacidades humanas, seria impossível interpretar milhares de dados gerados diariamente.

2- Integração de dados de diferentes fontes em um único lugar, facilitando então o acesso.

3- Ter uma visão completamente nova da sua empresa, visto que agora você possui acesso a dados que você jamais imaginou ter e poderá tomar decisões em cima disso.

4- Permite ter uma visão histórica, atual e preditiva das operações do negócio. O banco de dados armazena as informações, os relatórios promovem uma visão atual e a partir deles você pode tentar prever o futuro.

Benefícios

Mesmo sabendo o processo e entendendo a importância do business intelligence, nós queremos saber de fato como isso pode trazer um retorno financeiro para nossa empresa, não é verdade?

Pensando nisso, vamos listar agora como a aplicação dessa tecnologia pode impactar financeiramente seu negócio:

1- Analisar uma grande quantidade de dados permite que você tome decisões mais precisas para o seu negócio. Com maior assertividade maior a probabilidade de ter um bom retorno.

2- Aumenta a eficiência operacional dos processos. Com a extração de dados automatizada, permite então que as pessoas foquem mais na execução.

3- Permite alcançar novas áreas antes não explorada pela empresa, visto que agora se tem acesso a dados que nem se imaginava existir. Aumenta a probabilidade de inovação.

4- Tendo uma visão atual precisa, permite prever os resultados futuro com maior precisão. Dessa forma, é possível alocar os esforços corretos para determinado projeto, aumentando as chances de sucesso.

Exemplo real de business intelligence nas indústrias

Um exemplo real de business intelligence nas indústrias é um software de gerenciamento de alarmes. Nas indústrias é muito comum ter vários alarmes para sinalizar possíveis anormalidades nos processos.

Essa quantidade é tão grande que são sinalizados milhares de alarmes diariamente, dependendo do tamanho da indústria. Sendo assim, dar conta de toda essa carga manualmente é praticamente impossível para a capacidade humana.

Por isso, o software consegue capturar toda essa informação das diferentes plantas industriais, armazenar em um único banco de dados, analisar e apresentar insights valiosos em formas de relatório e dashboards.

É possível ver então o comportamento em função do tempo (mensal, semanal, etc...), quais alarmes sinalizam com mais frequência, se ocorre avalanche de alarmes (quando a taxa de alarmes é maior do que a capacidade gerenciável) e diversas outras informações.

Conforme vimos na seção sobre o que é business intelligence, um ótimo software deve coletar, integrar, analisar e apresentar dados/informações do negócio.

Conclusão

Chegamos então ao fim do artigo. Esperamos com ele que você tenha uma melhor compreensão sobre o que é o business intelligence e como ele pode atuar na sua empresa.

Grandes empresas já aproveitam esses dados para atuar em novas áreas, inovar e se diferenciar no mercado. Além disso, também se beneficiam da eficiência operacional que automatizar um processo pode oferecer.

Fico completamente disponível para tirar qualquer dúvida através do matheus.romano@logiquesistemas.com.br. Ficarei muito feliz em ajudar!

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Big data refere-se à enorme quantidade de dados (estruturados, não estruturados e/ou semiestruturados) presentes em nossas vidas. Todos estes dados impactam diretamente empresas e indústrias diariamente.

Porém, possuir uma grande quantidade de dados não ajuda se você não souber quais realmente importam e como utilizá-los a seu favor. E é a partir disso que começamos a falar em Big Data Analytics (BDA). Este representa uma estratégia extremamente útil na tomada de decisões mais ágeis e estratégicas.

Continue lendo este artigo e saiba mais sobre a buzzword do momento!

Do que se trata o conceito de Big data analytics?

O big data analytics é definido então como o 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, e outras informações úteis para as organizações. 

O processo de big data analytics tem a capacidade de aperfeiçoar os mais diferentes mercados. Sendo assim, nos ajuda a tomar decisões de negócio bem mais informadas e assertivas. Isso é possível pois o big data analytics consegue lidar eficientemente com um grande volume de dados complexos, ao contrário de soluções de Business Intelligence, por exemplo.

Como surgiu?

Apesar de toda atenção dada ao termo nos últimos tempos, o conceito de big data existia bem antes da expressão. Muitas décadas atrás, algumas empresas já faziam análises de dados, mesmo que de maneira básica e manual. Mas, ainda assim, o processo já representavam um grande auxílio na obtenção de insights e busca por tendências.

Já em 2001, o conceito de big data ganhou o mundo graças à publicação de uma pesquisa do famoso analista e pesquisador Doug Laney para o Metagroup. Ele formulou o conceito de big data a partir dos chamados Três Vs, que seriam aspectos essenciais para que um processo de análise de dados pudesse ser definido como big data analytics.

Os Vs do Big Data

No universo big data atual fala-se em 5 Vs, e não apenas três como proposto anteriormente. Hoje, além dos convencionais - Volume, Variedade e Velocidade - foram incluídos os aspectos Veracidade e Valor.

Estes Vs são 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 no caso de terabytes de dados.

Atualmente, empresas e indústrias dos mais diversos segmentos têm de lidar com uma enorme quantidade de dados coletados frequentemente. As possibilidades trazidas pelo big data permitem então que volume signifique uma maior gama de possibilidades, e não um problema.

Para melhor explorar o potencial do big data analytics existem diversas soluções data-driven. Por exemplo, uma das ferramentas mais populares para processar grandes volumes de dados rapidamente é o Apache Hadoop.

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 em tempo real.

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.

O big data analytics consegue então analisar toda essa variedade de dados com a eficiência necessária.

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.

5Vs do Big data

Big data analytics nas indústrias

O big data analytics é um processo que têm grande potencial e relevância para os mais diferentes segmentos. Instituições de ensino, saúde, bancos, varejo e até mesmo governos têm se beneficiado do big data analytics. Dessa forma, o ambiente industrial também vem alcançando resultados cada vez mais positivos para o setor através do big data analytics.

O big data analytics consegue fornecer para as indústrias considerável aumento na qualidade e na produção. Além disso, ainda proporciona a diminuição de desperdícios.

É de inestimável importância para gestores de grandes indústrias conseguir analisar a enorme quantidade de dados produzidos diariamente em uma velocidade proporcional. Se a indústria já trabalhar em uma cultura baseada em análise de dados e tiver objetivos bem estruturados para essa análise, o resultado será, com certeza, esplêndido!

Um estudo feito em 2016 pela Honeywell destaca que cerca de 67% dos gestores de indústrias investem atualmente em big data analytics. Muitos destes, apostam na tendência para resolver problemas comuns no dia a dia, mas que sempre geram grandes problema, como paradas não programadas na produção e consequentes perdas no faturamento.

Grande parte desses gestores buscam no big data analytics soluções para aumentar a receita e ganhar vantagem competitiva.

O que significa para a indústria se utilizar do big data analytics?

Apesar do relativo atraso tecnológico presente no setor industrial brasileiro, o cenário vem mudando gradativamente. É possível observar que o setor já tem ciência dos benefícios que novas tecnologias podem trazer para as indústrias.

A utilização de tendências tecnológicas relacionadas à Indústria 4.0 (clique nos termos e leia nossos textos a respeito) como a própria big data analytics e o chamado IIOT (Internet das coisas Industrial), já tem eficácia comprovada na resolução de determinados problemas. 

• 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%.
• 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.
• 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).

Tudo isso é possível pois, conforme já foi comentado, as máquinas trocam informações entre si, correto? O big data analytics é capaz de uma leitura mais precisa desses dados gerados pelos equipamentos (dentre outras fontes), e fornece detalhes que auxiliam no cálculo de métricas como o OEE (Overall Equipment Effectiveness), por exemplo.

Com isso, as indústrias se beneficiam (e muito!) com uma considerável melhora na performance geral na cadeia produtiva.

Considerações finais

Chegamos ao final do artigo! E, se você leu até aqui conseguiu aprender um pouco mais sobre o Big data analytics. Vimos dentro deste conteúdo:

1. A definição;
2. A origem;
3. Características do processo;
4. Sua importância e vantagens para o setor industrial.

Caso tenha lembrado de alguém que irá gostar de ler o conteúdo, compartilhe em suas mídias sociais e espalhe mais conhecimento por aí! Fique atento ao nosso blog e acompanhe os próximos conteúdos. 

Se restou alguma dúvida sobre o assunto basta entrar em contato comigo pelo debora.silva@logiquesistema.com.br, será um prazer conversar com você!