Você está visualizando atualmente Soluções IoT para a transformação digital do seu negócio

Soluções IoT para a transformação digital do seu negócio

Compartilhe

Soluções IoT para a transformação digital do seu negócio: O processo de transformação digital é uma jornada e passa por algumas etapas.

No mundo atual qualquer processo pode ser melhorado – seja para aumentar o rendimento da produção, ou reduzir o tempo de manutenção de uma máquina.

E para ter um mundo conectado, saber onde coletar dados e analisar as informações são imprescindíveis, assim como escolher o melhor tratamento e a forma de apresentação destes dados.

Para oferecer a melhor solução para a sua transformação digital, passamos por algumas etapas: 

1-    Identificando as camadas

2-    Definindo os locais de medição

3-    Escolhendo a tecnologia correta 

4-    Concentrando e processando 

5-    Protegendo e interfaceando

6-    Visualizando e tomando decisões

Agora vamos entender o que acontece em cada uma destas etapas.

Para exemplificar, vamos usar o caso de uma fábrica que está adotando medidas de manutenção preventiva para evitar paradas não programadas nas principais máquinas do processo de fabricação de produtos enlatados.

1-  Identificando as necessidades do processo ou produto

Nesta etapa vamos entender o desafio a ser resolvido, especificar os problemas e as demandas.

Para uma fábrica que possui o processo de enlatar produtos, garantir que as máquinas que colocam o produto na lata e a fecham é essencial, uma vez que uma parada não programada nestas máquinas influencia diretamente na produção da fábrica.

Entendendo a necessidade (que neste caso é garantir que as duas principais máquinas não parem de forma inesperada), e identificada a atual situação do sistema, ou seja, como estas máquinas são vistas dentro do processo, passamos a fase seguinte, onde vamos definir os parâmetros a serem monitorados para atingir o objetivo.

2-    Definindo os locais de medição

“Onde vamos atuar para coletar as informações necessárias?”

Após identificar os equipamentos críticos do processo é hora de coletar as informações necessárias para monitorar o equipamento.

Para tanto, identificamos os principais pontos da máquina a serem monitorados, como, por exemplo, motores, braços atuadores e esteiras.

Após isso, passamos para a escolha dos dados a serem coletados, sejam medidas de vibração, temperatura, umidade, torque, entre outros.

Essas informações mostram o status da máquina, ou seja, informam ao gestor se está tudo correndo bem ou se algo está saindo do previsto, gerando um estado de alerta.

3-    Escolhendo a Tecnologia correta 

Agora é a hora de procurar os sensores para cada variável e avaliar as melhores opções

Após escolher os parâmetros a serem monitorados, é hora de definir como eles serão medidos. Neste ponto definimos qual a melhor tecnologia a ser empregada em cada ponto de medição.

Seguindo em nosso exemplo, para monitorar o motor, podemos colocar sensores de vibração, de temperatura e de corrente/tensão.

Para monitorar a esteira, podemos utilizar câmeras de vídeo e analisar como as latas se deslocam nas esteiras e se existe algum estresse mecânico neste ponto da produção.

A Macnica DHW conta com uma gama de sensores e câmeras em seu portifólio que incluem as linhas Crocus, Sensirion, Kodenshi, Maxim, Analog Devices e Leopard.

A figura 1 mostra alguns exemplos de monitoramento de equipamentos/variáveis de acordo com o objetivo da solução.

Figura 1. Exemplo de monitoramento de variáveis empregadas de acordo com o processo a ser transformado.

4-    Concentrando e processando dados 

Então é a hora de tratar, concentrar e processar os dados para garantir a visualização e o processamento deles em tempo real

Quando chegamos a esta etapa já estamos com todas as informações importantes mapeadas e sendo aferidas.

Um ponto a ser considerado é que, de acordo com o volume de dados coletados, fazer o tratamento apenas na nuvem pode ser inviável devido a limitação da banda para transmitir os dados.

Neste caso, fazer o tratamento dos dados localmente é a solução. Ou seja, coletar e tratar os dados no chão de fábrica, para depois enviar à nuvem.

Essa é uma das funcionalidades da Senspider, um dispositivo compacto que coleta informações de sensores (vibração, temperatura, corrente/tensão) e trata localmente, utilizando técnicas de machine learning, por exemplo.

Já para os casos de envio da informação diretamente à nuvem, os dispositivos sensores IoT precisam de conectividade. Essa conexão pode ser feita utilizando diferentes tipos de redes, de acordo com a necessidade e disponibilidade da aplicação, onde podemos optar entre redes Wi-Fi, LoRa, rede celular, SigFox.

5-    Protegendo e Interfaceando 

Tratar os dados em tempo real na nuvem requer o uso de plataformas preparadas para lidar com muitos dados, ou seja, plataformas big data

Após a coleta (e tratamento local), é hora de proteger e analisar os dados. Para isso, podemos utilizar tecnologias como a Inteligência Artificial.

Ao serem transmitidos do local de coleta, os dados passam por etapas de criptografia e chegam à nuvem.

Na nuvem, estes dados são processados para que apenas as informações importantes e/ou relevantes sejam selecionadas e enviadas aos dashboards.

Voltando ao nosso exemplo, todos os dados de vibração e temperatura do motor são analisados e mostrados ao operador, assim como as imagens de esteiras são analisadas por sistemas de IA e podem gerar insights sobre melhorias no processo.

Nesta etapa do processo, plataformas de coleta e tratamento de dados na nuvem são analisadas e escolhidas de acordo com a aplicação do cliente.

Entre elas, destacamos a Gorilla, a MEGHComputing e a N3N. Estas plataformas também são capazes de integrar dados públicos, como mapas, previsão do tempo, entre outras.

6-    Visualizando e tomando decisões 

Por fim, disponibilizamos as informações através de dashboards personalizados, facilitando a sua visualização e trazendo mais segurança para a tomada de decisão gerencial e estratégica

O processo de transformação digital leva ao monitor do gestor apenas as informações importantes para a tomada de decisão.

O mesmo processo leva ao dashboard do gerente de produção dados da linha de produção, como número de produtos produzidos por hora e análises de vídeo do processo, identificando pontos que podem ser melhorados.

Esta é uma das funcionalidades oferecidas pela solução da Retrocausal, por exemplo.

Estrategicamente o gestor precisa que as informações coletadas sejam apresentadas de forma clara e objetiva.

Para isso, os dashboards contam com inteligência BI e plataformas que, além de mostrar as informações, também geram alertas.

A Live Earth é um ótimo exemplo de plataforma interativa, ela mostra os dados da operação selecionados e permite a configuração de alertas para situações pré-configuradas.

Além disso, a plataforma sincroniza dados públicos, como mapas, previsão do tempo e câmeras públicas para gerar informações precisas ao gestor.

A Macnica DHW tem tecnologia e expertise técnica para contribuir na jornada de transformação digital do seu negócio.

Nosso time de engenheiros é treinado nas tecnologias que oferecemos e está apto para oferecer a melhor solução de acordo com a sua necessidade.

Entre em contato conosco para saber como podemos lhe auxiliar na sua jornada de transformação digital.

Compartilhe

Franciele Nornberg

Mestre em Engenharia Elétrica pela UFSC (2019), graduada em Engenharia Elétrica pelo IFSul em 2017. Trabalha na Macnica DHW desde 2019. Seu conhecimento técnico somado a utilização das boas práticas de copywriter são responsáveis pelos excelentes conteúdos divulgados no blog da Macnica. Franciele é também Instrutora Autorizada FPGA Intel e portanto, responsável pelo Treinamento FPGA Intel.