A evolução da Internet das Coisas (IoT) transformou a produção industrial num setor altamente conectado, inteligente e produtivo.

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Como resultado, as empresas têm agora acesso a grandes quantidades de dados de vários pontos de produção nos seus processos de fabrico. No entanto, o desafio consiste em transformar estes dados em informações accionáveis.

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Descubra como os fabricantes podem transformar os dados da IoT distribuída através de um data lake, ativado pela IoT, em informações valiosas, utilizando ferramentas de visualização poderosas.

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Passo 1: Recolher dados dos dispositivos IoT

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Com soluções IoT distribuídas, temos uma multiplicidade de sensores e dispositivos espalhados pelo chão de fábrica, todos a comunicar e a recolher dados. Estes podem ir desde sensores de temperatura a robots, passando por dispositivos portáteis para os trabalhadores, cada um a gerar um fluxo contínuo de informações.

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O primeiro passo na curadoria de dados IoT é garantir que estes pontos finais estão corretamente configurados para recolher o tipo certo de dados e que estão ligados em rede para alimentar um sistema centralizado para processamento posterior.

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Passo 2: Garantir a qualidade e a segurança

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Antes de os dados poderem ser utilizados para obter informações, têm de ser limpos e protegidos. As verificações da qualidade dos dados são essenciais para filtrar o ruído e corrigir os erros que ocorrem durante a recolha de dados. Também é necessário adotar medidas de segurança para proteger informações sensíveis e cumprir regulamentos como o RGPD ou a HIPAA, que podem ser aplicáveis se os dispositivos IoT recolherem dados pessoais dos colaboradores.

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Passo 3: Simplificar os dados com um data lake ativado pela IoT

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Depois de os dados serem recolhidos e “limpos”, têm de ser armazenados de forma a facilitar a análise. Um data lake ativado pela IoT é uma solução ideal para empresas de fabrico. Ao contrário das bases de dados tradicionais, um lago de dados pode armazenar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados. É escalável e pode lidar com a variedade, a velocidade e o volume de dados produzidos por dispositivos IoT e processos de produção.

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Ao implementar um data lake, é crucial ter um modelo de dados claro e práticas de governação em vigor para evitar que se torne um pântano de dados onde estes são despejados sem qualquer ordem ou estratégia definida.

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Passo 4: Contextualização de dados

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A combinação de dados IoT com métricas de fabrico tradicionais é um passo crucial para uma contextualização completa. Harmoniza as leituras dos sensores em tempo real com os dados de produção estabelecidos, formando uma imagem operacional completa. Esta abordagem integrada enriquece o contexto dos dados, abrindo caminho para percepções matizadas e tomadas de decisão melhoradas.

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Esta análise abrangente é vital para uma estratégia de produção proactiva, em vez de reactiva, conduzindo a uma maior eficiência e produtividade.

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Passo 5: Traduzir os dados em informações com a visualização

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O passo final no processo de curadoria de dados é a visualização. Os dados em bruto, por muito bem organizados que estejam, não são úteis se não puderem ser compreendidos pelos decisores. É aqui que as ferramentas de visualização entram em ação. Estas ferramentas podem converter conjuntos de dados complexos em representações gráficas, como quadros, gráficos e mapas de calor, que tornam as tendências e os padrões facilmente compreensíveis.

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Os painéis de controlo são especialmente benéficos, uma vez que fornecem uma visão em tempo real dos principais indicadores de desempenho (KPI), permitindo aos gestores tomar decisões informadas rapidamente.

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A união de tudo

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Em resumo, a conversão dos fluxos de dados dos dispositivos IoT em informações accionáveis é um processo sofisticado que requer uma mistura de inovação tecnológica e estratégia operacional. Ao estabelecer um lago de dados integrado, utilizando análises avançadas e aplicando ferramentas de visualização, os dados em bruto tornam-se uma fonte de valor significativo. Este processo catalisa a eficiência operacional e estimula a inovação nos fluxos de trabalho de produção. É uma transformação que equipa os fabricantes com a agilidade e a previsão necessárias para navegar eficazmente pelas complexidades da era digital. Com uma abordagem dedicada à recolha e análise de dados, os fabricantes estão posicionados para alcançar novos patamares de eficiência, qualidade e capacidade de resposta ao mercado.

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O proGrow pode ser o seu aliado estratégico, guiando-o através da jornada de aproveitamento de dados IoT, garantindo que cada passo, desde a aquisição até à perceção da ação, seja simplificado e eficaz, capacitando a sua empresa industrial a prosperar na era digital sem a necessidade de competências técnicas.

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