Empresas de toda parte têm buscado atingir máxima eficiência e dinamismo. Em resposta a essa realidade, cerca de 95% dos fabricantes já utilizam ou consideram adotar a tecnologia de produção inteligente, em comparação com 84% em 2023. (9.º Relatório do Estado da Produção Inteligente da Rockwell Automation)
É de conhecimento geral que os dados são essenciais para atender a essas demandas, mas manter a competitividade enquanto o panorama de mercado se transforma exigirá mais do que apenas coletar dados. Essa capacidade exigirá também transformar o grande volume de dados gerado todos os dias em informações acionáveis que promovam a produtividade.
Isso significa que as máquinas devem ser capazes de organizar, contextualizar e compartilhar dados para que os fabricantes possam oferecer um novo valor em suas fábricas e obter novos níveis de inteligência em suas operações.
Fabricantes de equipamentos originais (OEM) podem agora projetar tendo os dados no centro de suas ofertas
Os dados estão por toda parte nas fábricas modernas de hoje, mas é difícil definir exatamente quais deles são necessários agora e quais poderão ser necessários para atingir o sucesso no futuro. Isso coincide com uma dinâmica nova e crescente entre OEMs e usuários finais, em que OEMs são responsáveis pelo sucesso das máquinas por longos períodos e, muitas vezes, precisam assumir uma função mais ativa em áreas como treinamento, consultoria e integração a processos adjacentes.
Isso leva à necessidade de OEMs aprimorarem suas ofertas para que não só forneçam mais dados, mas também contextualizem e transmitam esses dados para que possam ser compartilhados facilmente com outros sistemas. É aí que a máquina inteligente pronta para dados, ou “DataReady”, se torna a solução ideal.
O que torna uma máquina inteligente pronta para dados?
Projetar máquinas com uso de tecnologia pronta para dados pode proporcionar um avanço significativo no uso de dados operacionais. Essas máquinas podem organizar, contextualizar e disponibilizar informações para saída, apresentando um caminho para que os usuários obtenham novas percepções em todas as linhas de produção, instalações e frotas de equipamentos.
Com dados no centro do projeto, OEMs e usuários finais definem as informações necessárias e as movem para além de um equipamento individual, superando assim o dilema da transformação digital, em que ambas as partes têm dificuldades para se alinhar devido a requisitos de dados incertos e elevados custos de investimento inicial.
Dessa forma, os fabricantes podem se adaptar a mudanças nos requisitos de dados e se preparar para atender às demandas futuras com mais rapidez, mais eficiência e menor custo.
Três pontos de valor que você não vai querer perder
Essa abordagem de projeto mais inteligente propicia aos usuários a flexibilidade de introduzir novos aperfeiçoamentos, revisitar projetos para realizar ajustes ou modificar aplicações de modo a atender a suas necessidades únicas. Ninguém precisa se comprometer com decisões que não podem ser alteradas depois. Com a capacidade de estruturar, transmitir e compartilhar dados com praticamente qualquer aplicação externa, as máquinas inteligentes prontas para dados proporcionam valor ao:
- Organizar e contextualizar os dados
- Desacoplar e otimizar o fluxo de informações
- Combinar funções como visualização, análise de dados, acesso remoto e Internet das Coisas Industrial (IIoT) de borda
Uma visão mais detalhada dos dados organizados e contextualizados
OEMs devem considerar não só como os dados são utilizados em cada equipamento, mas também de que forma assegurar que os dados possam ir além da máquina e alcançar os ambientes digitais dos usuários finais. Dados de equipamentos aparecem geralmente como uma lista de tamanho considerável e relativamente linear de pontos de dados que fornecem pouca percepção da relevância das informações. Ao organizar os dados em um modelo, pontos de dados individuais podem ser reunidos para ajudar a definir o relacionamento entre eles. Isso inclui dados adicionais que permitem estabelecer relações entre diferentes partes do modelo, fornecendo contextualização para o que está acontecendo em processos abrangentes.
Essa organização e contextualização dão início à transformação de dados puros em informações práticas.
Inserir vs. extrair: desacoplar e otimizar o fluxo de dados
A intenção é fundamental para o modo como os dados serão consumidos. É preciso escolher se haverá um fluxo constante de dados extraído por aplicações externas — como sistemas de controle de supervisão e aquisição de dados (SCADA) e Historians — ou se os dados devem estar em uma forma mais transacional na qual sejam enviados, no momento certo, do nível de controle para uma aplicação orientada por eventos.
Em seguida, os usuários devem utilizar uma plataforma moderna para fornecer dados organizados e contextualizados por meio de diversos protocolos acessíveis à TI. Ao coletar e apresentar apenas informações significativas, simplifica-se o processo de identificação dos dados necessários para uma aplicação. Essas soluções otimizadas reduzem consideravelmente o volume de dados enviados, poupando tempo e aumentando a produtividade.
Funcionalidade combinada em cada máquina
Também é preciso haver uma solução moderna aplicada a cada máquina que combine visualização, análise de dados, acesso remoto e IIoT de borda. A capacidade de mover dados possibilita ofertas diferenciadas que se destacam no mercado. É comum que potenciais clientes não saibam as informações exatas de que necessitam. Uma abordagem pronta para dados permite que eles sejam flexíveis com relação aos dados.
Ao liberar o valor antes preso nas máquinas, os fabricantes podem obter mais eficiência e produtividade de modo imediato.
Uma história de sucesso de OEM
Antigamente, a visibilidade do desempenho era obtida enviando dados não contextualizados para um sistema SCADA local, e era ali que processo terminava. Era comum que diferenças em relatórios de dados gerassem confusão sobre o desempenho do equipamento e da linha de produção como um todo.
Por meio de máquinas inteligentes prontas para dados, os dados de desempenho podem ser organizados em modelos de informações e, com uma plataforma moderna, oferecer melhores percepções em cada máquina. Os mesmos modelos de informação podem proporcionar uma visão mais completa do desempenho da linha ou de uma estrutura ainda mais ampla.
Essas percepções podem até mesmo ser disponibilizadas ao OEM para que ele monitore a eficácia, preste suporte e obtenha visibilidade de toda uma frota de equipamentos, tudo a partir de uma única fonte de informações.
Horia Saulean, diretor de soluções robóticas da DCC Automation — parceira OEM de nível Ouro da Rockwell Automation — foi um dos primeiros a adotar essa abordagem. “Nossos clientes [usuários finais] estão enfrentando muita dificuldade com a escassez de mão de obra. Eles precisam tomar decisões fundamentadas que os permitam atingir a maior eficiência geral do equipamento considerando suas restrições”, ele explica.
“Por meio da implementação de conjuntos de soluções prontos para dados em nossos equipamentos, podemos fornecer informações que apoiem os esforços de manutenção preditiva e até mesmo o consumo de energia das máquinas. Isso ajuda os clientes a tomar decisões fundamentadas sobre o uso de seus recursos.”
Eficiência transformadora
As soluções prontas para dados estão transformando o modo como as empresas podem aproveitá-los, possibilitando que OEMs e usuários finais localizem novas eficiências e elevem o valor de seus negócios. Quando a disponibilidade de dados é dissociada do consumo, os usuários se tornam conscientes da forma como organizam os dados e geram mais eficiência ao movimentar um volume menor deles.
Além disso, os usuários finais podem agora contar com o poder de uma plataforma moderna que combina visualização e a capacidade de transmitir dados a partir dos equipamentos, obtendo a flexibilidade necessária para atingir suas metas de transformação digital.
