Na produção industrial, as implantações de tecnologia são enormes e o setor está experimentando uma inovação contínua. Da automação baseada em PLC dos anos 1960 ao desenvolvimento de pilhas de automação de hardware e software, que evoluíram para soluções digitais em execução na nuvem, muitas coisas mudaram. Porém, não é apenas uma questão de tecnologia, mas também de tempo: o que antes precisava de meses - senão anos - para ser desenvolvido, agora pode ser implantado em semanas. Hoje, a tecnologia, especialmente na indústria, tem grande valor, desde que possa resolver desafios concretos e gerar valor mensurável no topo das soluções existentes.
Nessa perspectiva, tecnologias na nuvem e borda são chave na busca de soluções para gerar valor adicional no ambiente industrial. Ambas as tecnologias podem ser adicionadas à pilha de soluções industriais e, em seguida, interagir com outras tecnologias, como IA ou novos sensores e equipamentos de automação, contribuindo assim para soluções que geram valor concreto para fabricantes e indústrias. Obviamente, a implantação de soluções inovadoras é fundamental para adquirir vantagens competitivas para as empresas do setor. É nesta área que a Industrie Reply atua: a empresa do Grupo Reply focada em soluções para o mercado industrial possui uma sólida experiência em casos de uso relacionados a Industrial Iot (IIoT) e tecnologia de borda em manufatura.
Hoje, os clientes industriais são desafiados pela velocidade e complexidade sempre crescentes de novas tecnologias. Embora a IIoT prometa agregar valor substancial e quase todas as empresas industriais tenham implementado estratégias e provas técnicas de conceitos (PoCs), apenas alguns desses clientes podem dimensionar essas soluções e realizar todo o seu potencial de negócios. O ciclo de inovação tecnológica é consideravelmente mais rápido e fácil do que dimensionar a solução para uma configuração industrial. Nesse sentido, a Reply apresenta uma nova maneira para os clientes identificarem casos de uso e dimensionar soluções IIoT em escala, e gerar valor agregado substancial para seus negócios. Existem muitas soluções potenciais que dependem de dados de alto volume disponíveis para análise e treinamento de algoritmos, como prever falhas de ativos críticos. Exemplos disso incluem ativos mecânicos, como drives, onde os padrões de falha são normalmente analisados com base em dados de vibração, com alta frequência e volume de dados. Essas metodologias e ferramentas personalizadas, como o Axulus Value Scaling Accelerator da Industrie Reply, são essenciais para acelerar a inovação e a implementação em um ambiente industrial com base em casos de uso e modelos de solução, pois permitem fluxos de trabalho claros e colaboração escalável.
O desafio de aplicar essas soluções em qualquer ambiente de produção é que a capacidade de análise desses dados não pode ser alocada, por exemplo, ao nível do PLC (já que o PLC “precisa direcionar a produção”), considerando também o excesso de dados brutos que não pode ser enviada para ambientes de nuvem para análise, pois a largura de banda da rede de produção precisa ser reservada para comunicação dos dados relacionados à produção. Portanto, um componente de borda dedicado (como um PC industrial) pode ser a resposta. Dessa forma, é possível pré-processar os dados em um “estágio local”, deixando as capacidades de dimensionamento e preditivas para a nuvem. O processo é bastante simples: graças ao componente de borda, o sistema executa tarefas de limpeza e compressão de dados (como FFT) perto do próprio ativo e, em seguida, envia apenas as informações relevantes (por exemplo, o espectro de vibração) pela rede de produção para a nuvem para aplicações de manutenção preditiva. Isso permite que as soluções sejam implementadas com facilidade e ininterruptamente e sem problemas de latência.
Por exemplo, a vasta quantidade de dados gerados por inúmeras linhas de manufatura eletrônica pode ser usada para treinar algoritmos na nuvem (dados e computação pesada), de modo a identificar problemas de qualidade das placas produzidas. Uma vez que esses algoritmos são treinados para um nível de precisão e atendem aos padrões de qualidade exigidos, os algoritmos treinados podem ser empurrados para serem executados em dispositivos de borda próximos à linha, evitando assim um grande tráfego de dados na rede de produção, enquanto ainda verifica os dados de cada placa produzida em alta velocidade. A borda, entretanto, também permite simular resultados de processos, trazendo um benefício inestimável para a otimização de todo o processo industrial.