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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Uma prova disso vem de um estudo recente, patrocinado pela Cisco e desenvolvido pela International Data Corporation (IDC). O estudo afirma que 73% das organizações latino-americanas já estão usando ou planejam implementar alguma forma de armazenamento em nuvem (cloud). Dados como estes reforçam então a relevância do tema "computação em nuvem" para os mais diversos setores. Porém, é quando chega nas indústrias que a mágica realmente acontece. E é nesse ponto que começamos a falar em cloud na Indústria 4.0.

Então, se você não conhece profundamente nenhum dos dois termos, e/ou gostaria de entender porque a cloud computing (computação na nuvem) representa um dos pilares essenciais da indústria 4.0, continue lendo esse texto e descubra tudo que você precisa saber!

Cloud computing: O que é?

Cloud computing é um termo em inglês, traduzido livremente como "computação na nuvem". O conceito já ganhou espaço em grandes indústrias e corporações, mas apenas recentemente vêm chegando em pequenas empresas.

Resumidamente o conceito refere-se a capacidade de computação infinitamente disponível e flexível. Dessa forma, a infraestrutura de hardware e rede é enxergada pelos usuários como um serviço onde se paga apenas pelo devidamente utilizado.

Essa flexibilidade permite então otimizar e muito os recursos computacionais. Isso por que apenas o recurso estritamente necessário é utilizado para uma determinada aplicação. Ao se necessitar de mais recursos, a infraestrutura se adapta a nova demanda de maneira automática.

O usuário não precisa se preocupar com questões como, por exemplo, espaço de armazenamento, tamanho da banda larga, poder de processamento ou segurança das aplicações e dados. Com a implementação da cloud computing, todas estas demandas de tecnologia da informação são satisfeitas efetivamente.

A ideia da cloud é justamente a de expansividade. Deixar a infraestrutura transparente para o usuário, para que, de acordo com a necessidade, a cloud consiga disponibilizar maior infraestrutura e se adequar ao volume recebido.

Tudo isso garante, especialmente para corporações, a utilização eficiente de recursos. Bem como ainda reflete diretamente na economia de custos e de tempo.

Pode parecer a princípio algo complexo ou distante de você. Porém, grande parte dos conteúdos consumidos hoje em plataformas de streaming e mídias sociais advém de serviços e aplicações baseados na cloud computing.

Algumas das vantagens da Cloud na Indústria 4.0

Agilidade e facilidade no compartilhamento de dados

Como a cloud não é um local físico, é possível que várias pessoas tenham acesso de diversos locais diferentes aos mesmos arquivos, desde que sejam autorizadas.

No caso de uma empresa/indústria, isso garante grande agilidade. A cloud permite que os funcionários consigam interagir com o conteúdo armazenado na nuvem em tempo real.  Sendo possível assim auxiliar na colaboração e integração entre departamentos, permitindo uma comunicação rápida e otimizada.

Monitoramento com mobilidade

A cloud promove um maior controle das operações e acompanhamento de demandas em tempo hábil. Mesmo que não se esteja observando fisicamente de perto.

Isso permite um melhor aproveitamento dos insights e melhoria na tomada de decisões, visto que o gestor tem acesso a dados que o permite monitorar a performance da empresa/indústria com flexibilidade e eficiência.

Economia

Com a implementação da cloud computing, a indústria ganha também com economia. A partir dela, há economia na aquisição de helpdesks (serviço de apoio e suporte à problemas técnicos) e servidores.

Além disso, o tempo gasto para obtenção de informações também será otimizado. Isso se deve à possibilidade de acesso a dados com maior flexibilidade, conforme comentado anteriormente.

Nuvem privada ou Private cloud

Os conceitos comentados até o momento se referiram à cloud como composta pelo provedor da solução e o utilizador (pessoa, empresa ou indústria). Esse sistema refere-se, essencialmente, ao conceito de “nuvem pública” (ou public cloud). Porém, existem ainda outros tipos de armazenamento em cloud.

Especificamente no segmento corporativo é mais popular o uso do que se chama de “nuvem privada” (ou private cloud). O usuário possui praticamente as mesmas vantagens da nuvem pública. Porém, os sistemas e equipamentos presentes nesse caso se localizam e se mantém dentro da infraestrutura e do domínio da própria empresa/indústria.

A private cloud considera principalmente a cultura presente na corporação, a fim de que aspectos como objetivos e políticas internas sejam respeitados.

Além disso, a segurança e privacidade são algumas das principais razões que levam à adoção de uma nuvem privada. Outra motivação é a capacidade de adaptação desse tipo de nuvem às necessidades da corporação.

É vital que as empresas/indústrias contratem profissionais e/ou consultorias especializadas para implementar e cuidar da manutenção da private cloud. Os benefícios que podem ser obtidos (a médio e longo prazo) com uma implementação bem sucedida são inúmeros e compensam os altos gastos iniciais. Porém, uma implementação mal executada pode ter grandes impactos negativos no negócio.

Nuvem híbrida ou Hybrid Cloud

Considera-se estar diante de uma “nuvem híbrida” (ou hybrid cloud) quando certas aplicações a arquivos são direcionados à nuvem pública e outras ficam sob a responsabilidade da nuvem privada.

Normalmente, informações que exigem maior segurança são as direcionadas para a nuvem privada. Flexibilidade das operações e maior controle dos custos são algumas das características que podem levar as corporações a adotarem o modelo híbrido de nuvem.

Essa tendência têm se fortalecido cada vez mais por permitir que as empresas/indústrias usufruam dos benefícios tanto da nuvem pública quanto de uma nuvem privada. A implementação da nuvem híbrida pode vir a atender necessidades constantes, mas também demandas temporárias.

Um dos principais desafios e também um tabu no ambiente corporativo é à segurança dos dados. Isso se reforça ao falar no uso de nuvens públicas. Alguns empresários ainda acreditam que a nuvem não seja um local seguro. Visto que não se localiza dentro da companhia e foge ao controle dela.

Empresas de grande porte e mais preocupadas com a segurança de suas informações certamente optarão por implementar sua própria nuvem privada. Assim, empresas menores terão que correr atrás e buscar serviços de nuvens privadas para não serem deixadas para trás.

Do que se trata o conceito de Indústria 4.0?

Gestores dos mais diversos segmentos já perceberam os potenciais da implementação da cloud em suas áreas de atuação. Apenas em 2015, a implantação de cloud cresceu 49% na América Latina. Seguindo essa perspectiva, o setor industrial é um dos segmentos que têm mais potencial de ser grandemente beneficiado com a cloud na indústria 4.0.

Ao falar em Indústria 4.0 (ou Quarta revolução industrial) estamos nos referindo a um conjunto de mudanças singulares nos processos e na forma como serão fabricados os produtos que consumimos. Isso trará considerável aumento no valor da cadeia organizacional e em todo o ciclo de vida dos produtos.

Nesse novo contexto, tudo que está presente em uma indústria e em seu modelo operacional é conectado digitalmente. As pessoas participam apenas realizando a supervisão, e o trabalho é feito, exclusivamente, pelas máquinas. Proporcionando assim uma cadeia de valor altamente integrada. Desse modo, vemos que a grande inovação aqui é a interconectividade.

Algumas características da indústria 4.0

• Capacidade de operação em tempo real: aquisição e tratamento de dados de forma instantânea, permitindo a tomada de decisões em tempo real.

• Virtualização: propõe a existência de uma cópia virtual das fábricas inteligentes, permitindo o monitoramento remoto de todos os processos por meio dos inúmeros sensores espalhados ao longo da planta.

• Descentralização: a tomada de decisão poderá ser feita em tempo real pelo sistema cyber-físico. Isso se dará sempre de acordo com as necessidades da produção. Além disso, as máquinas receberão comando e poderão fornecer informações sobre seu ciclo de trabalho.

• Orientação a serviços: utilização de arquiteturas de software orientadas a serviços, aliado então ao conceito de Internet of Services.

• Modularidade: produção de acordo com a demanda, acoplamento e desacoplamento de módulos na produção. O que oferece então flexibilidade para alterar as tarefas das máquinas facilmente.

• Interoperabilidade: Capacidade de comunicação através da Internet das coisas (leia sobre Internet das coisas industrial - IIOT, clicando aqui), em especial, aplicada aos chamados sistemas cyber-físicos (sistema composto por elementos computacionais colaborativos que visam controlar objetos físicos).

Importância da cloud na indústria 4.0

É possível perceber que toda a transformação digital vivida atualmente está se expandindo também para o setor industrial. Mesmo que no Brasil isso ocorra de maneira mais tímida.

Todas essas mudanças convergem para a construção da Indústria 4.0, que busca revolucionar toda a maneira de produzir no ambiente fabril. O conceito de “fábrica do futuro”, controlada por robôs e com o mínimo de intervenção humana, é a grande proposta da quarta revolução industrial.

Será que ainda se precisa de convite para entrar nessa?

Alguns dos aspectos já citados que reforçam a fundamental importância da cloud na indústria 4.0 são a agilidade nos processos, flexibilidade - por permitir controle e acesso de dados em qualquer lugar de qualquer dispositivo - facilidade no compartilhamento de dados e consequente colaboração eficiente entre departamentos.

A cloud na indústria 4.0 têm seu papel destacado por facilitar consideravelmente a implementação e escalabilidade de sistemas para análise de dados, armazenamento, dentre outros. Além disso, permitirá a redução do tempo de implementação e otimização de recursos fundamentais para a indústria 4.0.

Nesse contexto, grande parte dos recursos de tecnologia da informação utilizados serão armazenados e processados pela cloud computing. Podemos dizer, portanto, que as tecnologias de cloud são uma das mais importantes sustentações e requisitos fundamentais para as indústrias rumo à Indústria 4.0.

Considerações finais

Estamos chegando ao final de mais um artigo, e espero que tenha aprendido muito!

Vamos recapitular o que foi visto aqui?

O texto abordou:

1. O conceito de Cloud computing
2. Tipos de cloud - Pública, Privada e Híbrida
3. Vantagens do uso da cloud na indústria 4.0
4. Uma breve explanação da Indústria 4.0
5. Algumas características da Indústria 4.0
6. A importância da Cloud na indústria 4.0

Ufa! Muitas informações, mas de grande relevância. Mas, se ainda restou alguma dúvida sobre o conteúdo tratado aqui, pode me contatar pelo debora.silva@logiquesistemas.com.br. Ficarei bem feliz em te ajudar!

Caso você conheça alguém que gostaria de aprender tanto quanto você sobre a cloud na indústria 4.0, compartilhe esse texto nas suas mídias sociais e espalhe esse conhecimento!

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!

Esse dispositivo se chama Amazon Echo e atende pelo nome de Alexa. É a aposta da Amazon para conectar tudo na sua casa através da internet das coisas (IoT - Internet of Things).

The Industrial Internet of Things (IIoT), ou ainda internet industrial das coisas, é a aplicação da internet das coisas na indústria. Esse conceito também está completamente relacionado à indústria 4.0.

Logo, se a IoT é um conceito tecnológico que representa a conexão dos diversos objetos da nossa vida cotidiana com a rede mundial de computadores, IIoT tem o mesmo objetivo, só que para indústrias.

A aplicação é por meio de uma rede de computadores inteligentes, dispositivos e objetos que coletam, através de sensores, e compartilham grandes quantidades de dados.

A revolução permitirá então a aquisição e acessibilidade de enormes quantidades de dados. E tudo isso em grande velocidade e muito mais eficiente que antes.

Internet industrial das coisas em números

Ainda não se convenceu da importância da internet industrial das coisas? Vamos então apresentar alguns dados que mostram por que isso é uma grande tendência com implicação significativa na economia global.

As estimativas independentes mais conservadoras colocam os gastos com IIoT em todo o mundo em US$ 20 bilhões em 2012, com gastos esperados para atingir US$ 500 bilhões até 2020.

Em contrapartida, as previsões mais otimistas apresentam que o valor gerado pelo investimento em IIoT chegará a US$ 15 trilhões do PIB global até 2030.

Esses e outros dados podem ser encontrados em um estudo realizado pela Accenture através deste link.

Por exemplo, o grupo Michelin (fabricante de pneus) utiliza sensores dentro dos pneus combinado com análises. Desse modo, os dados gerados permitem ensinar os motoristas de frotas de caminhão como economizar gasolina.

A Taleris (uma joint venture da General Electric-Accenture) implementa análises para ajudar as companhias aéreas a minimizar as interrupções de falhas mecânicas e atrasos climáticos.

Ainda nesse artigo, vamos falar sobre os desafios, o futuro e os benefícios da internet industrial das coisas.

Os desafios da internet industrial das coisas

Apesar de que já existem algumas empresas trabalhando e investindo nessa área, IIoT ainda é um conceito complexo. Os principais desafios são então interoperabilidade, segurança e grande volume de troca de dados.

A interoperabilidade é a capacidade de diversos sistemas e organizações trabalharem em conjunto. Essa característica entre dispositivos de diferentes marcas ainda é um desafio, embora já existam iniciativas de empresas globais para unificar esses sistemas.

Por exemplo, a Dell, Intel e Samsung fazem parte do grupo Open Interconnect Consortium (OIC) para criar um protocolo comum e garantir o bom funcionamento da conexão entre diferentes dispositivos.

A segurança é um desafio porque as empresas precisam saber que seus dados estão seguros. Ainda existe um conservadorismo em relação a segurança hoje.

Além disso, é questionado se todo esse volume de troca de dados gerado será suportado. As empresas prestadoras de serviço precisam garantir a infraestrutura necessária para uma explosão exponencial de dados nos próximos anos.

O futuro da IIoT

Sabendo os principais desafios, vamos então entender o que se espera do mundo e das grandes empresas nos próximos anos.

Para ter sucesso em indústrias digitalmente contestáveis com a internet industrial das coisas, os executivos vão precisar formular novos modelos de negócios, repensar as operações e o core business. Para isso, é necessário introduzir inteligência nos produtos, serviços, processos e mais.

Os executivos também vão precisar abrir suas operações de fabricação, instalação de produtos e no projeto de produtos para novas tecnologias de informação.

Se não identificar e explorar essas oportunidades, novos entrantes e startups vão começar a influenciar e capturar seus clientes.

De acordo com a pesquisa realizada pela Accenture, no futuro, empresas de sucesso vão utilizar a internet industrial das coisas para capturar crescimento através de três abordagens:

1- Maximizar a receita aumentando a produção e criando modelos de negócio híbridos.

2- Alimentar a inovação com tecnologias inteligentes.

3- Transformar a força de trabalho para a internet industrial das coisas.

Vamos discutir agora sobre cada um dos pontos.

Maximizar a receita aumentando a produção e criando modelos de negócio híbridos

A IIoT oferece oportunidades para as empresas se atualizarem e oferecerem novos serviços. Além disso, ainda permite que as mesmas melhorem produtos e até mesmo entrem em novos mercados.

Para o futuro, se aposta em modelos de negócios híbridos para maximizar a receita. Isso implica em adicionar serviços digitais para os produtos pré-digitais. Lembram da Michelin? Então vamos retomá-la como exemplo.

Case Michelin

A Michelin está ajudando os gerentes de frota de caminhão a reduzir o consumo e custos com combustível. Além disso, permitem também que eles paguem pelos pneus baseado em quilômetros rodados. Observe a figura abaixo:

Na imagem, serviços de informação são os que vendem ou gerenciam dados e insights. Serviços de equipamento é a venda de manutenção de produto ou otimização de serviços ou venda de produto no modelo de pagamento as-a-service.

Ao incluir sensores no seu pneu, a Michelin pôde então analisar todos os dados relacionados à ele, tais como: temperatura, pressão, km’s rodados, entre outros.

Com esses dados, ela pode oferecer o serviço de informação para redução do consumo de gasolina, vendendo ou gerenciando os dados e insights relacionados.

Além disso, o cliente com o conhecimento das condições do pneu saberá a hora de realizar manutenção. Dessa forma, a Michelin também entra na jogada oferecendo essa manutenção e otimização de serviços/produtos para melhorar a performance.

Neste ponto, perceba que a Michelin conseguiu criar através de um modelo de negócio híbrido duas novas fontes de receita. Além disso, ela se tornou a fornecedora de informação de maior valor para o cliente. Isso gerou o aumento na quantidade de interações com ele.

A lição que podemos tirar desse exemplo é:

Venda produtos e seus clientes irão interagir com você apenas quando precisarem corrigir ou prevenir problemas. Vendas serviços e você ganha múltiplas oportunidades de contato, cria uma relação de confiança e estabelece uma fidelidade com o cliente.

Alimente a inovação com tecnologias inteligentes

A segunda abordagem apresenta que para colher o máximo dos benefícios da internet industrial das coisas, as empresas vão precisar se destacar em três capacidades tecnológicas. São elas: computação orientada por sensor, industrial analytics e aplicação de máquinas inteligentes.

Ao colocar em prática essas capacidades, as indústrias terão acesso a dados previamente inacessíveis. Essa grande máquina de geração de dados será a oportunidade para criar novas fontes de receita.

Portanto, vamos explorar cada uma dessas capacidades.

1- Computação orientada por sensor

Conforme vimos no exemplo da Michelin, sensores dão à objetos o poder de percepção. Isso possibilita então mensurar condições de temperatura, pressão, velocidade, e diversos outros parâmetros.

Todas essas informações são valiosas para quem busca inovar em serviços, pois geralmente são dados que os clientes não possuem acesso.

2- Industrial Analytics (Análise Industrial)

Os dados gerados através dos sensores permitem que a análise industrial transforme esses dados em insights valiosos. Esses insights servem então para tomada de decisão e planos de ações.

Por exemplo, é comum grandes indústrias possuírem milhares de alarmes que sinalizam constantemente por anormalidades de processos.

Em virtude do grande número de alarmes, torna inviável que o operador consiga dar conta de todos, gerando perdas financeiras.

Por isso, existe a prática de gerenciamento de alarmes. Um software de gerenciamento de alarmes conecta-se ao sistema de controle e consegue extrair todas as informações dos milhares de dados gerados diariamente.

Esses dados brutos são transformados em insights valiosos sobre as condições da planta industrial. Sendo assim, o gerenciamento desses alarmes facilita o trabalho do operador. Isso por que ele irá controlar a planta com maior precisão, aumentando a produtividade e diminuindo as perdas.

3- Aplicando máquinas inteligentes

Com o crescimento da internet industrial das coisas, fabricantes não vão mais construir máquinas que possuem apenas funções mecânicas. Além disso, também será incluso inteligência.

As diversas aplicações que podem ser criadas com essas máquinas inteligente serão a força motriz para a geração de novas correntes de receita. Isso reforça o conceito de modelo de negócio híbrido.

Além disso, com o avanço da tecnologia está sendo possível integrar dispositivos físicos e seu software de acompanhamento com serviços de terceiros (exemplo anterior dos alarmes industriais).

Transformar a força de trabalho para a internet industrial das coisas

Além da análise de dados, a inovação deve ser alimentada para transformar a força de trabalho operacional. A IIoT irá abrir novas necessidades de força de trabalho, assim como tornará outras redundantes.

O que isso quer dizer? Isso explica que trabalhos repetitivos e fluxos de produção que resistiram a automação devem ser substituídos por atividades computadorizadas.

Dessa forma, para aproveitar das melhores oportunidades que a IIoT oferece, as indústrias precisam investir em ciência da informação, desenvolvimento de software, engenharia de hardware, testes, operações, marketing e vendas.

Benefícios da internet industrial das coisas

Depois de entender como a IIoT vai impactar o mundo e as empresas, em resumo, qual seriam os maiores benefícios que tudo isso pode trazer?

1- Eficiência operacional e maximização dos lucros

A eficiência operacional é o mais falado atualmente, e os primeiros adeptos estão focados nesses benefícios.

Ao introduzir automação, conectividade e técnicas de produção mais flexíveis, por exemplo, os fabricantes podem aumentar sua produtividade em até 30%. Esse dado também foi disponibilizado pelo estudo realizado pela Accenture.

Além disso, a escalabilidade, economia de tempo e de custos, auxiliam na maximização dos lucros de organizações industriais.

Já existem empresas se beneficiando da economia de custos através de manutenção preventiva (exemplo anterior da Michelin), segurança e outras eficiências operacionais.

2- Novos serviços e modelos de negócios

A inovação por meio da internet industrial das coisas permite que sejam criados novas fontes de receitas pela criação de novos serviços conectados. Os modelos de negócio híbridos permitem que sejam aproveitados tantos os produtos quanto os serviços digitais.

A utilização de serviços digitais ainda melhora o relacionamento com o cliente. Isso pois a entrega do produto possibilita diferentes pontos de contatos que geram informações valiosas para o mesmo. É criada então uma relação de confiança e lealdade.

3- Maior conhecimento para tomadas de decisões

A análise dos dados industriais permite que os executivos tenham maior quantidade de informação. Isso facilita para tomarem melhores decisões em virtude de ter uma visão mais precisa do desempenho da indústria.

Para completar, a rede da IIoT de dispositivos inteligentes permite que as organizações industriais conectem todas as suas pessoas, dados e processos do chão de fábrica até os executivos. Dessa forma, auxiliando ainda mais na produtividade dos líderes e nas tomadas de decisão.

Conclusão

Deu para compreender o potencial que a internet industrial das coisas tem para revolucionar o mundo e as indústrias?

Esperamos que você veja agora sua empresa com outros olhos, procurando potenciais alvos de inovação para aumentar seu desempenho.

Por fim, a internet industrial das coisas tem o desafio de juntar duas tecnologias diferentes:

1- A iniciativa da Tecnologia da Informação (TI) para planejamento de recursos, gerenciamento de relacionamento com clientes e sistemas de suporte a decisões.

2- Tecnologia de operações (TO) que monitora e controla equipamentos de campo, fabricação e processos de produção.

Caso tenha ficado alguma dúvida sobre o artigo ou quer conhecer como o gerenciamento de alarmes pode revolucionar sua indústria com a IIoT, pode entrar em contato comigo através do matheus.romano@logiquesistemas.com.br, ficarei muito feliz em ajudar!

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