Monitoramento e conectividade entre sensores para larga capacidade de coleta de dados que alimentarão o Gêmeo Digital.
Modelo continuamente atualizado através da alimentação de dados em tempo real para predições e simulações cada vez mais assertivas.
Processamento de grande volume de dados históricos para otimização da gestão de utilidades industriais de acordo com as características do seu negócio.
Poder computacional dos dados virtualizados em nuvem, com acesso de forma prática, segura e flexível.
Desenvolvimento de modelos matemáticos capazes de promover a identificação de padrões de interesse e a predição de indicadores.
A 1ª Revolução Industrial foi caracterizada pela introdução do vapor nas indústrias. A 2ª Revolução introduziu energia elétrica e do petróleo como fontes de energia. Já a 3ª Revolução foi caracterizada pela introdução do conhecimento científico e tecnológico. Nela, com a introdução dos PLCs (Programmable Logic Controller), os operadores dispunham de dados associados às operações para tomadas de decisões táticas, operacionais e até mesmo para automatizar alguns processos. O problema é que esses dados ficavam “ilhados” apenas na memória desses equipamentos.
Da 4ª Revolução Industrial originou o tema Indústria 4.0. A utilização de tecnologias como Internet das coisas – IoT (sensoriamento), armazenamento em nuvem, inteligência artificial – IA e gêmeos digitais, pavimenta o caminho para que as indústrias tomem as suas decisões baseado em dados díspares, volumosos e obtidos em várias frequências.
Essas tecnologias são denominadas como tecnologias habilitadoras da Indústria 4.0 e têm como mantra propiciar às indústrias a orientação a dados – data driven.
A cada ano as tecnologias como sensores se tornam mais acessíveis e menos dispendiosas. Um novo sensor acoplado a ativos gera informações como vibração, temperatura, pressão, etc.
Uma vez instrumentalizadas com sensores, os ativos corroboram para a obtenção de novos dados. Isso altera o balanço entre CAPEX e OPEX nas indústrias. As informações contribuem para a adoção de rotinas de manutenções preditivas. O custo de uma manutenção de urgência é 20 a 100 vezes maior que o custo da mesma manutenção programada. Nesse contexto, os grandes fabricantes passam a fornecer um novo CAPEX em forma de renovação do parque industrial, em detrimento de diminuição do OPEX. Mas as máquinas podem ser instrumentalizadas com novos sensores, sem necessariamente serem renovadas.
Porque muitas vezes priorizam seus investimentos na renovação de seus ativos. A prioridade deve ser estratégica. Em primeiro plano, deve-se adotar a política de data driven. Depois contratar empresas especializadas que sabem orquestrar a utilização das tecnologias habilitadoras. Essas propiciam impactos positivos direto nas cadeias de produção e vendas. Os gêmeos digitais virtualizam os ativos, introduzem a predição do comportamento das plantas industriais e provêem simulações de cenários produtivos sem que haja a necessidade de testá-los no mundo real. A IA identifica melhores padrões produtivos de comportamento de variáveis dos processos industriais, “puxando” essas variáveis para que se mantenham nesses padrões otimizados.
Os ganhos são redução do OPEX, eficiência em utilidades industriais, confiabilidade dos ativos e melhor atendimento ao mercado. A partir daí, devem pensar na renovação dos seus ativos.
A sua empresa ainda quer continuar apagando incêndios?
