Nos EUA, a Indústria 4.0 está de fato tendo um impacto muito importante nas iniciativas de fábricas inteligentes (smart factories), especialmente com a colaboração com o Consórcio Industrial da Internet.

Além disso, há um número crescente de organizações e países onde a Quarta Revolução Industrial está sendo adotada a todo vapor. Exemplos incluem o Reino Unido (Indústria 4.0 e o trabalho em torno do 4IR, abreviação de 4ª revolução industrial pela EEF), Japão (onde existe uma colaboração com a Iniciativa de Robot Revolution), China (onde o esboço da Indústria 4.0 está pautada no projeto "Made in China 2025") e outras inúmeras iniciativas da União Europeia (UE).

Confira a seguir, de forma ilustrativa, um pouco sobre as iniciativas tomadas pelos países ao redor do mundo no que concerne o contexto da indústria 4.0.

Iniciativas dos países ao redor do mundo:

A realidade 4.0 não se trata apenas de fábricas com alto grau de automação. Nesse novo contexto, a chamada "indústria inteligente", com todas as suas máquinas e insumos, dialogam e trocam dados entre si ao longo das operações industriais.  

Além disso, é seguindo esses aspectos e tecnologias que a Indústria 4.0 saiu da Alemanha para ganhar o mundo!

“O governo alemão queria tratar de um salto de mudanças tecnológicas, de inovações que permitem
alcançar um grau disruptivo de digitalização da produção industrial”,

Assim afirma David Kupfer, professor da Faculdade de Economia da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e coordenador executivo adjunto do projeto Indústria 2027.

Desse modo, esse projeto pode ser considerado um dos primeiros e tímidos passos aqui no Brasil rumo à Indústria 4.0.

A iniciativa da CNI em parceria com institutos de economia da UFRJ e da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), visa explorar as oportunidades e os desafios que a indústria brasileira enfrentará nos próximos dez anos.

Uma das vertentes do projeto é voltada para as mudanças no perfil dos trabalhadores que a nova realidade irá provocar. Fala-se aqui na integração de diversas formas de conhecimento, o que, certamente exigirá profissionais multidisciplinares. Nesse sentido, o Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial (Senai) lançou em 2017 cinco cursos voltados à era da chamada “manufatura avançada”. Tais cursos terão foco na exploração de big data, internet das coisas, conexão entre máquinas, dentre outros.

Para finalizar...

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Caso tenha ficado alguma dúvida ou queira discutir mais sobre o assunto, pode entrar em contato comigo pelo  debora.silva@logiquesistemas.com.br. Ficarei super feliz em ter a oportunidade de te ajudar!

Comparando a transformação digital e o papel da Internet Industrial das Coisas nele, juntamente com as evoluções na mecânica, engenharia e manufatura, são essencialmente do que a Indústria 4.0 trata.

Assim como a transformação digital e a Internet Industrial das Coisas, a adoção do Indústria 4.0 acontece no contexto individual de uma organização.

Em essência, isso significa que na Indústria 4.0 há um corpo de trabalho. Dessa forma, temos modelos de referência, roteiros e componentes bem descritos antes que as implementações reais realmente aconteçam. Isso é completamente original quando se fala na quarta revolução industrial.

Confira agora um infográfico com algumas diretrizes para implementação da realidade da Indústria 4.0 de maneira mais descomplicada possível:

Do ponto de vista dos sistemas e equipamentos, essas etapas correspondem, respectivamente, à uma visão do que está acontecendo (dados), saber por que está acontecendo (análise, conhecimento), prever o que acontecerá (com base nos padrões e capacidades desenvolvidas e da Inteligência Artificial). O passo final seria o esforço da Indústria 4.0 rumo à uma reação autônoma das máquinas.

O que queremos alcançar e o que deve ser avaliado hoje é onde queremos ir. Além disso, quais os links que faltam para chegar lá. Depois disso, pensar na implementação de um plano estratégico. Isso requer um roteiro claro em relação aos processos, segurança e tecnologias necessárias.

Por fim...

Espero que tenha curtido nosso infográfico e também tenha aprendido muito com ele!

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Em caso positivo ou negativo, você consegue imaginar o transtorno que isso pode representar? Em especial, dependendo do que possa ter sido feito e qual tipo de conta foi invadida.

Imagine só, dados pessoais, informações sigilosas do trabalho, fotos, vídeos, tudo isso exposto a outra pessoa!

Saber que alguém descobriu e se utilizou dos seus dados é algo quase como se sentir nu!

Essa situação embaraçosa faz um paralelo perfeito com o tema que abordaremos aqui.

A tão comentada Indústria 4.0 nos deixa diante de um delicado cenário. Nele, a enorme quantidade de informações circulando nas esferas de uma indústria se encontram ainda mais vulneráveis. Isto ocorre a medida que a conexão entre os dispositivos aumenta.

Continue lendo esse artigo e entenda mais sobre o problema e saiba como conseguir manter a segurança da informação no contexto da Indústria 4.0.

Recapitulando a Indústria 4.0

Umas das expressões mais comentadas e discutidas na atualidade, a Indústria 4.0 vêm dispensando apresentações. Apesar disso, não custa nada dar aquela relembrada no conceito. Afinal, conhecimento nunca é demais.

O surgimento da Indústria 4.0 veio da Alemanha. Os alemães queriam elevar suas vantagens competitivas em relação à manufatura asiática. Assim, por meio da implementação de um projeto, apresentado na Feira de Hannover em 2011 surgiu o conceito.

Este projeto, envolveu as mais diversas esferas de interesse, tais como universidades, empresas e, em especial o próprio governo alemão, visando modernizar e aperfeiçoar ainda mais as indústrias locais. Nesse contexto, definiram uma estratégia de governo que visava aumentar a produtividade das indústrias através da inovação.

A chanceler da Alemanha, Angela Merkel dá uma excelente definição do conceito:

“A indústria 4.0 é a transformação completa de toda a esfera da produção industrial através da fusão da tecnologia digital e da internet com a indústria convencional.”

Apesar da disseminação do conceito mundialmente, ele ainda não é uma realidade absoluta. Infelizmente, a maior parte das indústrias brasileiras ainda vive certo atraso tecnológico, e caminha a passos lentos rumo aos avanços que a Indústria 4.0 traz.

Tais avanços permitem, dentre outras coisas, que tudo dentro e ao redor de uma planta operacional (fornecedores, distribuidores, unidades fabris, e até o produto) sejam conectados digitalmente, proporcionando uma cadeia de valor altamente integrada.

Vamos entender a questão da segurança da informação

Em primeira instância, é preciso entender que, quando falamos em informações aqui estamos nos referindo à todo e qualquer dado ou conteúdo que tenha algum tipo de valor para alguém ou para uma organização.

Já a segurança da informação se refere à proteção destes mesmo dados, visando preservar os respectivos valores que estes possuem.

Sabemos que, na atualidade os dados digitais estão em crescimento e, assim como qualquer informação importante, convenientemente necessitam de proteção.

Mas afinal, proteger de quê?

Alguns dos fatores que podem afetar/prejudicar a segurança da informação são:

• O próprio comportamento do usuário (quem manipula os dados);
• O ambiente/infraestrutura onde os dados se encontram;
• Indivíduos (conhecidos como hackers) que tentam roubar, destruir e/ou modificar os dados.

Ao tomar providências para aumentar a segurança dos dados, a indústria aumenta a confiabilidade de seus sistemas, evitando assim vazamento de informações importantes e mantém a integridade dos seus arquivos.

Dessa forma, podemos destacar como alguns dos objetivos da segurança da informação:

• Proteção e prevenção contra ataques virtuais aos sistemas corporativos;

• Prevenção e detecção de vulnerabilidades na área de TI da indústria;

• Proteção das informações alocadas em ambientes virtuais da organização;

• Implementação de políticas de uso de dados na empresa;
• Prevenção do acesso de pessoas não autorizadas aos dados corporativos e sigilosos.

O desafio para manter a segurança na indústria 4.0 é inserir proteção desde o início dos projetos, para garantir que não haja problemas em nenhuma etapa dos processos.

Porque a segurança de dados na indústria 4.0 é algo tão relevante?

No cenário da Indústria 4.0 quanto mais conexões, maior será a vulnerabilidade dos dados. Isso se torna um problema pois, as informações aqui ganham conexão constante com a rede mundial de computadores. Ou seja, os dados vão muito além dos limites da indústria, e  de certa forma, fogem do controle da mesma.

É necessário observar a integração total de todos os setores e sistemas, além dos limites da mesma indústria. Olhando toda uma conexão mais ampla, possibilitada pela internet e serviços de cloud. Que fatalmente abrem brechas de segurança, que antes não existiam.

Emilio Nakamura, pesquisador da área de Segurança da Informação e Comunicação do CPqD (Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Telecomunicações) afirma que:

“A quarta revolução industrial chega com o uso de um conjunto de tecnologias, como sensores inteligentes, robôs conectados de forma autônoma, impressoras 3D e canais de comunicação que trafegam grandes volumes de dados de vários tipos.  Tudo isso cria um ambiente de produção versátil; porém, requer a transição para novos conceitos, tecnologias e protocolos, o que naturalmente traz vários riscos, incluindo os de segurança da informação”.

O problema principal aqui não é apenas o roubo de informações em si, pois a ideia de cibercrime aqui é bem mais abrangente. As cadeias produtivas conectadas podem ser abaladas, principalmente, por interrupções e interferências provocadas por ataques, negações de serviço, alterações de dados, espionagem, dentre outros.

Isso se deve ao fato de que, na Indústria 4.0 tais interrupções não estariam limitadas a um único componente na indústria.  Portanto, um ataque facilmente se espalharia por toda a planta e os hackers poderiam ter acesso, explorar as vulnerabilidades dos sistemas e prejudicar toda a cadeia produtiva.

Podemos ver que, processos e operações sem proteção adequada podem representar uma enorme dor de cabeça para gestores de uma indústria.

Mas afinal, como garantir a segurança de dados na indústria 4.0 ?

Conforme já vimos até aqui, a segurança na indústria 4.0 é algo que merece total atenção, em virtude de inúmero fatores. Nesse sentido, podemos entender a segurança de dados como se fosse composta por camadas (semelhante à uma cebola).

Cada camada representa um obstáculo a ser transpassado para se conseguir acessar o dado, que encontra-se no núcleo. Assim, é necessário um trabalho dedicado à dificultar ao máximo o acesso de quem não possui todas as permissões necessárias para chegar até às informações.

A preparação de um plano de cibersegurança é um procedimento complexo e que envolve várias técnicas e ferramentas específicas.

Os chamados ‘mecanismos de segurança’ visam controlar o acesso às informações dentro da indústria, de forma física e lógica.

• Controles físicos - limitam o contato direto do usuário com o dado e toda a estrutura que o envolve.
• Controles lógicos -  trabalham pela integridade da informação para que esta não seja acessada e/ou manipulada.

Ambos têm a responsabilidade de manter a segurança de diversos recursos. Dentre estes: código-fonte de aplicativos; arquivos de senha; base de dados; registros de usuários, além de limitar o acesso à ferramentas associadas a arquivos e programas.

Assim, com base no que foi dito até aqui podemos compilar para você alguns dos requisitos básicos (e super importantes) que devem ser observados, planejados e implementados adequadamente para garantir a segurança na indústria 4.0.

Para manter efetivamente a segurança na indústria 4.0…

1. Defina adequadamente Políticas de Segurança de Informações (PSI):

As políticas de segurança de informações (PSI) é um documento onde devem estar diretrizes, normas, métodos e procedimentos de boas práticas de segurança da informação. Estas, devem ser comunicadas e seguidas por todos os funcionários, pois representam uma espécie de política interna. Assim como devem ser analisadas e revisadas quando necessário.

Criar um documento de PSI demanda muito esforço e tempo. Para isso, o desenvolvimento de tais políticas deve ocorrer com a participação de indivíduos de grandes responsabilidades em seus departamentos, liderados por uma equipe de segurança da informação especializada.  

Na elaboração de uma PSI, é imprescindível que seja consultada a NBR ISO/IEC 27001:2005. Esta é uma norma de prática para a gestão da segurança da informação, que serve como diretriz de melhores prática de iniciação, implementação e melhorias para a segurança da informação de uma organização.

Uma equipe qualificada e certificada em segurança da informação deverá ser a responsável pela elaboração e análise dos termos definidos e inseridos na PSI, que serão posteriormente aprovados pelo mais alto dirigente da indústria.

2. Implemente uma Zona Desmilitarizada (DMZ):

Faz necessário também criar mecanismos para isolar a rede local da indústria da internet como forma de melhor controlar e dificultar o acesso não autorizado a rede da companhia.

O termo DMZ é uma sigla do inglês - “Demilitarized Zone”, que significa justamente Zona Desmilitarizada. Mas o que o termo representa na prática?

Conhecida também como rede de perímetro, a zona desmilitarizada é uma sub-rede física ou lógica que faz uma espécie de intermédio entre a rede confiável (em geral a rede privada local) e a não confiável (geralmente a Internet). Assim, qualquer dispositivo situado entre a rede confiável e essa rede não confiável será a chamada DMZ.

Sua função é, portanto, manter a segurança de todos os dispositivos da rede local que necessitam de acesso externo. Dessa forma, limitando o potencial dano em caso de invasões. Porém, para conseguir cumprir essa função, os dispositivos localizados na DMZ não podem ter nenhuma forma de acesso à rede local.

A DMZ é configurada através do uso de equipamentos de firewall. Estes realizam o controle dos acessos entre a rede local a DMZ e a  rede externa (Internet, como exemplo mais comum).

3. Faça uso de criptografia:

A criptografia é um meio bastante conhecido de converter dados do formato original para uma outra configuração. Dessa forma, torna-se impossível que estes sejam decifrados. A menos que uma chave (espécie de "senha") seja inserida. Ou seja, todos os dados trafegados para além dos limites da organização (externos) devem utilizar protocolos seguros e criptografados.

4. Estabeleça procedimentos de certificação:

A certificação é semelhante a um atestado de autenticidade. É a garantia que determinado acesso é válido e está vindo da pessoa autorizada. A comunicação com qualquer serviço externo deve ser protegida por certificados. Garantindo que o servidor de dados é realmente quem parece ser.

5. Utilize o Honeyspot:

O honeyspot é um software que age como um antivírus em tempo real. Tem como função proteger os dados de possíveis invasões e/ou aplicações maliciosas. A diferença, em relação a um antivírus comum é que, o honeyspot não mantém os arquivos em quarentena. Ele age “enganando” esse invasor, fazendo-o crer que está, de fato, acessando os dados reais.

Para finalizar com chave de ouro (uma chave muito segura), caso você queira se aprofundar no tema e conhecer melhor sobre normas de segurança, é recomendado a pesquisa das normas: ISA-99, IEC-62443, IEC-17799, IEC-27002 e IEC-27032.

E então? Deu pra absorver tranquilamente nosso conteúdo sobre segurança de dados na indústria 4.0 ?

Caso tenha alguma dúvida basta entrar em contato comigo pelo debora.silva@logiquesistemas.com.br, será um prazer conversar com você!

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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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Indústria 4.0 é conhecida como a Quarta Revolução Industrial, caracterizada pela introdução da tecnologia da informação na indústria. Essa é a nova tendência que está sendo adotada pelas grandes corporações para sair na frente em seu mercado.

Para entender essa ideia de IoT na indústria 4.0, vamos fazer uma analogia com o funcionamento do cérebro humano. Em 1926, Nikola Tesla, inventor nos campos de engenharia mecânica e eletrotécnica, disse:

“Quando a tecnologia sem fio for perfeitamente aplicável, a Terra inteira será convertida em um imenso cérebro, o que de fato é, com todas as coisas sendo partículas de um todo real e rítmico”

Sendo assim, essa analogia ao nosso cérebro permite compreender melhor a ideia de IoT como uma rede conectada. Essa rede por si só possui imensas quantidades de conexões entre as células, compondo a rede do nosso sistema nervoso.

Portanto, assim como células diferentes possuem finalidades diferentes, os produtos conectados possuem diferentes funções e aplicabilidades, porém estão unidos sob a mesma rede.

As conexões geradas pela IoT

Essa conexão que a IoT na indústria 4.0 fornece, gera oportunidades inéditas, criando um grande círculo de valor agregado aos produtos e serviços que dela se utilizam. Entenda melhor como isso pode funcionar na prática, a partir da sequência de fatores a seguir:

• A chuva influencia a produção de matéria-prima
• O valor do produto final sofre alterações no mercado mundial
• A quantidade de produtos derivados estocados impacta a economia nacional
• Ocorre uma repentina elevação da demanda, cujo fornecimento de insumos não consegue suprir.
• Em vez da produção ser intensificada, será interrompida para uma parada programada de manutenção.

Sendo assim, imagine um monitoramento integrado de todos esses acontecimentos, gerando dados que se comunicam em tempo real por meio do que pode-se considerar uma grande base de dados unificada.

A partir desse banco de dados, seriam tomadas decisões automáticas através da comunicação online entre os dispositivos interconectados responsáveis por monitorar esses eventos.

Com base nas decisões tomadas por meio da visão global de todos esses fatores, o processo produtivo se torna mais eficiente, reduzindo os impactos negativos e maximizando a cadeia de valor de determinado setor industrial.

Então, essa integração não só interna como externa à indústria, é a base da IoT na indústria 4.0. A nível mundial, a Accenture realizou um estudo para ter uma projeção do impacto na economia com a internet industrial das coisas (IIoT) nos próximos anos.

Diante disso, as previsões mais otimistas apresentam que o valor gerado pelo investimento em IIoT chegará a US $ 15 trilhões do PIB global até 2030. Esse estudo pode ser consultado através deste link.

Depois desse panorama mundial, vamos aprofundar mais nos assuntos. Aqui nesse artigo sobre IoT na indústria 4.0, você pode entender melhor sobre:

• O que é a indústria 4.0
• O que é IoT
• Como a IoT na indústria 4.0 pode revolucionar a indústria
• Benefícios da IoT na indústria 4.0

Afinal, o que é a indústria 4.0?

O surgimento da indústria 4.0 veio por meio dos alemães que queriam elevar sua competitividade com a manufatura asiática. Por isso, definiram uma estratégia de governo para aumentar a produtividade da indústria através da inovação.

Segundo a chanceler da Alemanha, Angela Merkel:

“A indústria 4.0 é a transformação completa de toda a esfera da produção industrial através da fusão da tecnologia digital e da internet com a indústria convencional.”

Apesar da disseminação do conceito mundialmente, ele ainda não é uma realidade. Essa é a primeira vez que uma revolução industrial é anunciada antes de acontecer. Todos os acontecimentos estão sendo previstos como tendências.

Dessa forma, a Quarta Revolução Industrial está sendo motivada por três grandes mudanças no mundo industrial produtivo. São elas:

• Avanço exponencial da capacidade dos computadores;
• Imensa quantidade de informação digitalizada;
• Novas estratégias de inovação (pessoas, pesquisa e tecnologia).

Essas mudanças permitem que tudo dentro e ao redor de uma planta operacional (fornecedores, distribuidores, unidades fabris, e até o produto) sejam conectados digitalmente, proporcionando uma cadeia de valor altamente integrada.

Em meio a tudo isso, o que significa a Internet das Coisas (IoT)?

A IoT na indústria 4.0 é basicamente a responsável pela integração de todos os dispositivos dentro e externo à planta. A IoT é o conceito que representa a conexão.

“A Internet das Coisas é uma rede de objetos físicos, sistemas, plataformas e aplicativos com tecnologia embarcada para comunicar, sentir ou interagir com ambientes internos e externos.”  

Quando se diz que a internet está na indústria, no chão de fábrica, devemos relacionar isso a um ambiente onde todos os equipamentos e máquinas estão conectadas em redes e disponibilizando informações de forma única.

Desse modo, especificamente quando falamos do universo da Internet das Coisas na indústria, nos referimos a Industrial Internet of Things (IIoT). Conheça o nosso artigo sobre IIoT para se aprofundar no assunto e entender como esse conceito está funcionando atualmente.

Para deixar mais claro, vamos ressaltar a diferença entre IoT e IIoT. IoT é o conceito mais abrangente que surge como a ideia de conectar qualquer dispositivo que gere informações e possa se conectar a um serviço de cloud em qualquer segmento.

Em contrapartida, a IIoT é a conexão de diferentes dispositivos relacionados à cadeia produtiva, conectando essas informações via cloud. Por exemplo, permitindo o processo produtivo conectar-se diretamente a um fornecedor de produto em tempo real na linha de produção.

Como a IoT na indústria 4.0 está revolucionando a indústria?

Agora que já entendemos os conceitos, vamos apresentar exemplos do que já está sendo feito atualmente. A IoT na indústria 4.0 já está presente em diferentes segmentos e atuando de diferentes maneiras.

1) Otimizando a manutenção na energia eólica

A Schaeffler e a IBM vão utilizar turbinas eólicas para explorar como Machine Learning pode revelar insights valiosos sobre a performance de equipamentos em diferentes condições de operação.

Assim, sensores nos equipamentos informam as condições dos componentes da turbina em tempo real. Dessa forma, através da previsão do vento pela IBM, os operadores de turbina estão aptos para planejar com antecedência e repor peças durante períodos menos ventosos.

2) Aumentando a eficiência operacional de plantas industriais com gerenciamento de alarmes e eventos

É muito comum indústrias possuírem milhares de eventos disparados pelo sistema de automação da planta. Sejam informações de alarmes, intervenções, mudança de estados, tudo fica registrado como eventos.

A quantidade é tão grande que se torna impossível realizar a análise desses dados sem ser por softwares especializados

Assim, visando amenizar esse problema, existe a prática de gerenciamento de alarmes e eventos. Um software de gerenciamento conecta-se ao sistema de controle e consegue extrair todas as informações dos milhares de dados gerados diariamente.

Essa grande quantidade de dados brutos são minerados e transformados em insights valiosos sobre as condições da planta industrial. Esse processo é denominado business intelligence.

Ainda assim, existe uma lacuna muito grande de sistemas que de fato conseguem minerar esses dados em tempo real gerando informações relevantes que facilitem o processo de tomada de decisão seja de maneira manual ou automática.

A maioria das indústrias sequer realiza a análise desses dados de maneira proativa, servindo apenas para registros para caso de necessidade de avaliação como, em análise de incidentes.

Por fim, o gerenciamento de alarmes e eventos facilita o trabalho do operador que consegue controlar a planta com maior precisão, aumentando a produtividade e diminuindo as perdas.

3) Veículos Conectados

A IoT na indústria 4.0 também permite que a Schaeffler amplie a funcionalidade e a vida útil de componentes da indústria automotiva. Eles conseguiram encontrar um modelo de negócio híbrido a partir desta ideia.

Desse modo, análises e sistemas sensoriais em tempo real podem transformar dados brutos em insights valiosos que podem ser utilizados pelos fabricantes para aumentar a confiabilidade dos carros e oferecer um novo serviço de valor agregado aos clientes.

Dessa forma, eles conseguem ampliar a qualidade para além da porta da fábrica. Pois, fornece em tempo real aos clientes as condições dos seus respectivos carros.

Quais os benefícios da IoT na indústria 4.0?

Compreendido como funciona na prática, quais os benefícios que tudo isso oferece? A utilização de IoT e IIoT, trazem benefícios para as plantas industriais nos seguintes aspectos:

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, auxilia na maximização dos lucros de organizações industriais.

Os aspectos que aumentam a eficiência operacional da planta são:

• Redução de paradas na produção;
• Melhoria do uso do ativo;
• Redução no custo do ciclo do ativo;
• Melhoria da produção;

2- Novos serviços e modelos de negócios

A IoT na indústria 4.0 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 serviços digitais.

Sob o mesmo ponto de vista, o modelo de negócio híbrido são negócios que oferecem tanto produtos quanto um serviço relacionado à esse produto.

No exemplo anterior dos veículos conectados, a Schaeffler aproveitou os dados brutos obtidos para fornecer o serviço de condição dos carros em tempo real como fonte para manutenções preventivas.

A utilização de serviços digitais ainda melhora o relacionamento com o cliente. Pois, a entrega do produto possibilita diferentes pontos de contatos que geram informações valiosas para o cliente. É criada 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. Auxiliando ainda mais na produtividade dos líderes e nas tomadas de decisão.

É importante ressaltar que mais do que facilitar as tomadas de decisão, a indústria 4.0 quer ir além. Ela visa promover que boa parte dessas decisões sejam tomadas de maneira automática por técnicas inteligentes.

Conclusão

A melhor maneira de inovar em um setor industrial é quando você consegue identificar uma tendência de comportamento e se antecipa para aplicar uma nova ideia na sua indústria.

O mercado já está nos mostrando que o mundo caminha para a Quarta Revolução Industrial. Isso representa a introdução da tecnologia da informação nas indústrias.

Portanto, para as empresas que buscam sair na frente dentro do seu mercado e inovar, apostar na internet das coisas e IoT na indústria 4.0 pode ser um ótimo caminho.

Por fim, existe ainda um potencial escondido para um alto crescimento das indústrias, esse potencial é a utilização dos dados. Um bom uso desses dados permite aumentar a eficiência operacional, tomar melhores decisões e até criar novos modelos de negócio.

Esperamos com esse artigo que você tenha compreendido a nova tendência que está revolucionando as indústrias globais. Podem entrar em contato comigo para tirar qualquer dúvida através do matheus.romano@logiquesistemas.com.br

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