Construindo sua infraestrutura de computação de borda para colher o valor total de seus dados
Em uma era de informações industriais sem precedentes, muitos desses novos dados podem ter gargalos onde são gerados na borda operacional. Esses dados correm o risco de ficarem presos devido a restrições de largura de banda e conectividade, sistemas de TI antigos ou latência.
A infraestrutura existente requer modernização e nova eficiência para criar valor na forma de maior segurança, disponibilidade de equipamentos e lucro obtido por meio de insights acionáveis.Mas como você faz isso?
As organizações podem modernizar rapidamente os equipamentos de chão de fábrica com plataformas de computação de ponta, seja para executar aplicativos HMI SCADA perto de equipamentos críticos, armazenar e analisar dados de sensores ou consolidar software industrial para digitalizar processos ou criar máquinas inteligentes. A infraestrutura de computação de borda arquitetada adequadamente cria o “andaime” de dados imperativo para aproveitar os dados localmente para compartilhamento no chão de fábrica ou na nuvem. Assim como um andaime físico, o andaime de dados cria uma estrutura de suporte com a qual transformar dados em insights acionáveis e vantagens competitivas. Um dado adequado facilita o fluxo de dados e a disponibilidade de informações em toda a organização.
Adquira dados de borda para insights acionáveis
De acordo com um relatório da McKinsey publicado no início da pandemia , a digitalização das operações foi um passo rápido que os fabricantes precisavam dar para se ajustar ao novo normal. O relatório observou que “o uso maior de análises avançadas e big data pode otimizar o gerenciamento de riscos”. De fato, os esforços de digitalização dos fabricantes são frequentemente medidos em relação ao quão bem eles melhoram a confiabilidade das operações e a segurança/desempenho ambiental.
Para serem eficazes, esses projetos de digitalização devem ser voltados para melhorar a análise enquanto estabelecem as bases para manutenção preditiva, inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML). Cada um requer grandes quantidades de dados de alta qualidade, e as indústrias de manufatura têm lutado para tornar seus dados utilizáveis para esses empreendimentos.
A computação de borda fornece processamento local e armazenamento de dados para habilitar esses recursos. Quando se trata de equipamentos mais complexos, isso é especialmente crucial, pois os dados geralmente fluem em loop fechado, criando silos de bancos de dados e informações. Para que os projetos de transformação digital tenham sucesso, as fontes de dados precisam ser identificadas, filtradas e conectadas.
Problemas com dados podem surgir de uma quantidade ou disponibilidade insuficiente de dados, acesso limitado a bancos de dados, dados corrompidos ou incompletos, falta de formato e tags entre fontes e problemas de segurança. Tudo isso pode inviabilizar o valor da aquisição de dados. Com a computação de borda, os fabricantes podem organizar, analisar e proteger dados com mais facilidade para entender melhor como as máquinas estão trabalhando juntas, como elas se encaixam no processo e onde melhorias podem ser feitas.
A computação de borda permite que máquinas inteligentes se tornem mais inteligentes
As transformações digitais precisam de dados de fluxo livre – disponibilidade de informações – para fazer as análises de nível superior necessárias para IA, aprendizado de máquina, manutenção preditiva e projetos de big data. Infelizmente, os dados de produção, operação e equipamentos geralmente existem em um silo, isolado do resto da organização. Essas fontes de dados precisam estar conectadas para ver o quadro completo e garantir que as decisões sejam baseadas na identificação da causa raiz.
Dessa forma, as plataformas ou arquiteturas de dados são suportes úteis; eles permitem que as empresas coletem, armazenem, analisem e compartilhem dados com indivíduos verificados em redes locais e remotas. Isso garante um compartilhamento de informações mais rápido dentro de uma organização e, como resultado, insights mais rápidos. Os scaffolds de dados também podem ajudar a preencher dados ausentes, o que ajuda as organizações a utilizar IA, ML e manutenção preditiva – e abre caminho para a resiliência em um ambiente em rápida mudança. Junto com isso, os sistemas de computação de borda podem se integrar a arquiteturas modernas enquanto adicionam funcionalidades conforme as necessidades mudam, dando aos fabricantes mais flexibilidade para interpretar dados e fazer ajustes conforme necessário.
Desbloqueando dados na borda
De acordo com a IDC , as mudanças na força de trabalho e as práticas de operações induzidas pela pandemia serão “os aceleradores dominantes para 80% dos investimentos direcionados à borda e mudanças no modelo de negócios na maioria dos setores” até 2023.
A manufatura não está imune a essas tendências. Os esforços de digitalização conectam os provedores de dados a uma estrutura analítica maior e ajudarão a impulsionar decisões de negócios maiores com todos os fatores, desde a fábrica até o último andar. À medida que os dispositivos físicos se tornam cada vez mais sofisticados (pense em sensores, atuadores de válvulas, partidas de motores, etc.), eles terão recursos de análise no mesmo nível dos PCs. Os dados desses dispositivos — e os dados de uma empresa em grande escala — devem ser gerenciados corretamente. Quaisquer lacunas na forma como uma organização gerencia seus dados degradam sua capacidade de tomar decisões corretas e podem afetar processos críticos, como troca de produtos, tempo de inatividade planejado, substituição de equipamentos e alterações de processamento.
Mas os dados são complexos e as relações de como os dados são armazenados, compartilhados e usados continuam a evoluir. As empresas operacionais e de manufatura avançaram para a digitalização e a integração de dados em seus processos e tomadas de decisão, o que é um passo vital para a agilidade em um cenário que já desenvolveu uma dependência dos dados que conhece.
No entanto, os dados por si só não são suficientes para permanecerem ágeis: os tomadores de decisão devem garantir que tenham os andaimes adequados para seus dados. Os dados devem ser “desbloqueados” de forma que possam fluir por uma organização.
Sem o suporte de dados adequado, os projetos de transformação digital podem facilmente fracassar. Ao implantar uma arquitetura moderna de computação de borda, os fabricantes podem obter informações valiosas de equipamentos críticos para obter a percepção e a eficiência de IA, ML e análise preditiva.
Fonte: Smart industry
Notícias do setor industrial você encontra aqui no portal da indústria brasileira, Indústria S.A.
