Esta iniciativa, promovida pelo Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI) e pela Financiadora de Estudos e Projetos (Finep), concede recursos não reembolsáveis para projetos inovadores e de alto risco tecnológico que impulsionam a cadeia automotiva nacional.

A conquista representa um importante reconhecimento da capacidade de inovação da Techplus e um passo decisivo para resolver um dos desafios mais críticos do agronegócio brasileiro. “Receber o apoio e a confiança da Finep é um selo de excelência que valida nossa trajetória de inovação e nosso compromisso com o avanço tecnológico do Brasil”, comenta Samarone Guimarães Ruas, Diretor da Techplus.

“Mais que um investimento no projeto iMachine Agro, trata-se de um impulso fundamental para entregarmos uma solução que trará impacto real e positivo na produtividade e competitividade do setor sucroalcooleiro. Estamos prontos para transformar dados em eficiência no campo.” – Samarone Guimarães Ruas, Diretor da Techplus

O DESAFIO: CUSTOS E IMPREVISIBILIDADE NA MANUTENÇÃO AGRÍCOLA

O setor sucroalcooleiro, vital para a economia nacional, enfrenta um desafio constante: os elevados custos e a imprevisibilidade da manutenção de suas máquinas agrícolas, como as colhedoras de cana.

A manutenção corretiva, realizada apenas após a falha, gera prejuízos significativos com paradas não planejadas durante a safra, perda de produtividade e altos custos com reparos emergenciais.

A SOLUÇÃO: IMACHINE AGRO, A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL A SERVIÇO DO CAMPO

O projeto iMachine Agro visa atacar diretamente esse problema, desenvolvendo um sistema de manutenção preditiva online, inteligente e proativo.

A solução funcionará da seguinte maneira:

1. Monitoramento Contínuo: sensores robustos, especialmente desenvolvidos para o ambiente hostil do campo, serão instalados em pontos críticos das máquinas para coletar dados em tempo real sobre vibração, temperatura e qualidade do óleo.
2. Análise com Inteligência Artificial: esses dados serão transmitidos para nossa plataforma em nuvem, em que algoritmos avançados de Inteligência Artificial analisarão os padrões de funcionamento, identificarão os menores sinais de anomalia e farão a previsão de falhas com semanas (até mesmo meses) de antecedência.
3. Alertas e Diagnósticos Assertivos: o sistema gerará alertas automáticos e diagnósticos precisos sobre qual componente está em risco e qual a natureza do problema, permitindo que a equipe de manutenção planeje intervenções de forma programada, eficiente e no momento certo.

O objetivo é aumentar drasticamente a disponibilidade das máquinas, reduzir os custos de manutenção e evitar perdas de produção, revolucionando a gestão de ativos no agronegócio.

UM NOVO IMPULSO PARA A MANUTENÇÃO PREDITIVA

Com o apoio do Finep Mover Empresarial, a Techplus irá acelerar o desenvolvimento, os testes e a validação do iMachine Agro, trazendo ao mercado uma tecnologia de ponta, 100% nacional.

Estamos construindo o futuro da manutenção no campo e convidamos empresas do setor sucroalcooleiro, fabricantes de máquinas e potenciais parceiros tecnológicos a se conectarem conosco. Se a sua empresa busca inovação, redução de custos e aumento de eficiência, esta é a oportunidade de fazer parte desta revolução.

Para mais informações sobre o projeto iMachine Agro e oportunidades de parceria, entre em contato conosco.

Sobre a Techplus

Com duas décadas de experiência, a Techplus é uma empresa brasileira líder no desenvolvimento de soluções de automação industrial e integração de sistemas para a Indústria 4.0. Nossa missão é impulsionar a eficiência e a competitividade de nossos clientes através da inovação tecnológica, com expertise comprovada no desenvolvimento de software de controle, sistemas IIoT (Internet Industrial das Coisas) e plataformas de manutenção preditiva baseadas em Inteligência Artificial.

Sobre o Finep Mover Empresarial

O programa Finep Mover Empresarial tem como objetivo apoiar empresas brasileiras no desenvolvimento de produtos e processos inovadores para a cadeia automotiva, por meio de financiamento não reembolsável a projetos de risco tecnológico que sejam relevantes e aderentes às linhas temáticas do programa.

O post iMachine Agro: Techplus conquista apoio da FINEP para revolucionar a manutenção de máquinas agrícolas com Inteligência Artificial apareceu primeiro em Techplus Automação Industrial.

O Novo Paradigma da Automação

A automação industrial está passando por uma transição fundamental: a migração de sistemas baseados exclusivamente em hardware proprietário e rígido para soluções definidas por software. Para gerentes de manutenção e decisores, essa mudança significa a transição de uma arquitetura de “caixa preta” para um ecossistema flexível e escalável, onde a funcionalidade da máquina pode ser atualizada, monitorada e otimizada através de aplicativos (Apps) industriais.

A Infraestrutura Industrial Edge como Facilitadora

A base técnica dessa revolução é o Industrial Edge. Enquanto a computação em nuvem (Cloud) é ideal para análises de longo prazo e grandes volumes de dados, o Edge Computing resolve o desafio da latência e da soberania de dados no chão de fábrica.

• Processamento em Tempo Real: O Edge permite que o processamento ocorra próximo à fonte geradora do dado (a máquina), garantindo tempos de resposta compatíveis com processos críticos que a nuvem não suportaria.
• Segurança e Filtragem: Atua como um gateway inteligente, pré-processando dados e enviando para a nuvem apenas o que é estritamente necessário, reduzindo custos de tráfego e aumentando a segurança cibernética ao manter dados sensíveis dentro da rede local.

Ecossistema de Apps Industriais

O conceito de “App” no ambiente industrial espelha a revolução ocorrida nos smartphones, mas aplicada ao rigor da manufatura. Em vez de reescrever códigos complexos em CLPs (Controladores Lógicos Programáveis) para cada nova necessidade, os gestores podem implementar aplicativos modulares que executam funções específicas:

• Monitoramento de Eficiência (OEE): Apps que calculam em tempo real a produtividade de uma linha, identificando gargalos sem intervenção manual.
• Análise de Qualidade via Visão Computacional: Implementação de algoritmos de IA para detecção de defeitos que rodam diretamente no Edge.
• Gestão de Energia: Monitoramento granular do consumo por ativo para suporte a metas de sustentabilidade.
• Conectividade e Protocolos: Aplicativos que traduzem diferentes linguagens de máquinas legadas para um padrão unificado (como OPC UA ou MQTT), facilitando a integração horizontal da planta.

Convergência TI/TO e a Democratização da Programação

Um ponto crítico para decisores é a escassez de mão de obra especializada em linguagens de baixo nível. A arquitetura de Apps e Edge Computing promove a convergência entre a Tecnologia da Informação (TI) e a Tecnologia de Operações (TO):

• Linguagens Modernas: Permite o uso de linguagens de programação populares (como Python ou JavaScript) e containers (Docker) no ambiente industrial.
• Low-Code/No-Code: A utilização de interfaces visuais para a criação de fluxos de dados permite que engenheiros de campo, que possuem o conhecimento de domínio mas não necessariamente de programação profunda, configurem soluções analíticas e painéis de controle.

Benefícios Estratégicos para a Gestão de Manutenção

Para o gerente de manutenção, a adoção de um sistema baseado em Apps e Edge traz ganhos operacionais imediatos:

1. Atualizações Remotas e Escalabilidade: Capacidade de atualizar o software de centenas de dispositivos simultaneamente, por meio de um gerenciamento centralizado, eliminando a necessidade de visitas técnicas ponto a ponto.
2. Redução do Downtime: Ferramentas de diagnóstico e manutenção preditiva podem ser implementadas como “camadas” sobre o controle existente, permitindo identificar falhas iminentes antes que ocorra a parada física.
3. Flexibilidade na Produção: Facilidade para reconfigurar linhas de produção para novos produtos apenas alterando parâmetros ou trocando aplicativos, sem necessidade de re-engenharia completa de hardware.

O futuro da automação industrial é aberto, modular e centrado em software

A combinação de Industrial Edge e Apps industriais oferece aos decisores a agilidade necessária para responder às flutuações de mercado e a transparência de dados indispensável para a melhoria contínua.

Iniciar a jornada de digitalização através de uma arquitetura de borda não é apenas uma atualização tecnológica, mas a construção de uma infraestrutura preparada para o crescimento escalável e para a integração com a Inteligência Artificial, garantindo a resiliência operacional da indústria a longo prazo.

O post A Automação Definida por Software: o papel dos apps industriais e do edge computing na manufatura moderna apareceu primeiro em Techplus Automação Industrial.

No cenário industrial contemporâneo, a disponibilidade de ativos é um dos principais diferenciais competitivos. A transição da manutenção preventiva — baseada em intervalos de tempo ou ciclos de uso — para o Monitoramento de Condição (Condition Monitoring – CM) representa um salto qualitativo na gestão de ativos.

Para gerentes de manutenção e decisores, o CM não é apenas uma ferramenta tecnológica, mas uma estratégia de confiabilidade que permite intervenções baseadas no estado real do equipamento, eliminando paradas desnecessárias e mitigando riscos de falhas catastróficas.

Fundamentos Técnicos da Arquitetura de Monitoramento

A implementação eficaz do monitoramento de condição exige uma infraestrutura robusta de aquisição e processamento de dados, estruturada em três camadas principais:

• Camada Sensorial: Utilização de transdutores para captura de variáveis físicas críticas, como vibração triaxial, temperatura, análise de assinatura de corrente elétrica (ESA) e emissões acústicas. O foco deve ser nos ativos críticos (A/B) onde a falha impacta diretamente o OEE (Overall Equipment Effectiveness).

• Conectividade e Edge Computing: A integração entre Tecnologia de Operações (TO) e Tecnologia da Informação (TI). O processamento local (Edge) é essencial para filtrar dados de alta frequência e detectar anomalias em milissegundos, enviando apenas metadados relevantes para a nuvem para análise de tendências de longo prazo.

• Integração de Sistemas: Para decisores, a eficácia do CM reside na sua capacidade de “falar” com outros sistemas, como o CMMS (Computerized Maintenance Management System) e o ERP, automatizando a abertura de ordens de serviço assim que uma condição fora do padrão é detectada.

Análise de Dados e Inteligência Artificial

O diferencial do monitoramento de condição moderno é a substituição de alarmes baseados em limites estáticos por modelos de Aprendizado de Máquina (Machine Learning).

• Detecção de Padrões de Falha: Algoritmos treinados para reconhecer assinaturas específicas de desgaste de rolamentos, desalinhamento, desbalanceamento ou cavitação em bombas.

• Evolução da Saúde do Ativo: A criação de “Índices de Saúde” (Health Scores) que traduzem dados técnicos complexos em uma métrica gerencial simples, permitindo que o gestor visualize quanto tempo de vida útil resta ao componente antes que ele atinja um estado crítico.

ROI e Impacto nos Indicadores de Desempenho (KPIs)

Para a alta gestão, o investimento em CM deve ser justificado através de indicadores financeiros e operacionais claros:

• Redução do MTTR (Mean Time to Repair): O diagnóstico preciso prévio permite que a equipe de manutenção vá a campo com as peças e ferramentas corretas, reduzindo o tempo de reparo.

• Aumento do MTBF (Mean Time Between Failures): Identificar pequenas anomalias permite correções rápidas que evitam danos secundários em componentes adjacentes, prolongando a vida útil do ativo.

• Otimização de Inventário: A previsibilidade do estado das máquinas permite a redução de estoques de segurança de peças sobressalentes, adotando uma abordagem just-in-time baseada na condição real.

Os Desafios de Implementação e Gestão de Mudança

A tecnologia por si só não garante resultados. Decisores devem estar atentos aos seguintes fatores críticos de sucesso:

• Cultura de Dados: A transição exige que a equipe de manutenção desenvolva competências em análise de dados, complementando a experiência mecânica e elétrica tradicional.

• Escalabilidade (Piloto para o Rollout): Recomenda-se iniciar com projetos-piloto em ativos com histórico conhecido de falhas para validar o ROI rapidamente antes de escalar a solução para toda a planta.

• Qualidade da Informação: Dados ruidosos ou mal interpretados podem gerar falsos positivos. A escolha de parceiros tecnológicos com modelos pré-treinados para ativos específicos é fundamental.

Manutenção Preditiva e a Autonomia Industrial

“O monitoramento de condição é a pedra angular da manutenção preditiva e o ponto de entrada para a autonomia industrial”

O monitoramento de condição é a pedra angular da manutenção preditiva e o ponto de entrada para a autonomia industrial. Para o gerente de manutenção, ele oferece a visibilidade necessária para sair do ciclo de “incêndios” operacionais e migrar para uma gestão de ativos estratégica. Para o decisor, representa a garantia de que a infraestrutura produtiva está operando com eficiência máxima, custo otimizado e segurança elevada, assegurando a resiliência da manufatura frente às flutuações de demanda.

O post Gestão de Ativos e Confiabilidade: o Papel Estratégico do Monitoramento de Condição (CM) na Indústria 4.0 apareceu primeiro em Techplus Automação Industrial.

A evolução da Inteligência Artificial (IA) no setor industrial atingiu um ponto de inflexão. Após anos de experimentação com modelos analíticos e preditivos, a indústria agora enfrenta o desafio de escalar essas soluções da “prova de conceito” (PoC) para o ambiente de produção global.

A introdução da IA Generativa (GenAI) surge como um catalisador adicional, prometendo simplificar a interface humano-máquina e acelerar processos de engenharia complexos.

IA Generativa na Engenharia e Operação

A aplicação de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) no contexto industrial não se limita à criação de conteúdo, mas foca na automação assistida. Os principais pilares de aplicação discutidos incluem:

• Geração de Código de Controle: O uso de assistentes de IA para gerar código de Controladores Lógicos Programáveis (CLPs), reduzindo drasticamente o tempo de comissionamento e minimizando erros humanos.

• Apoio à Manutenção e Diagnóstico: Interfaces de linguagem natural que permitem aos operadores consultar manuais técnicos complexos e dados de telemetria em tempo real, facilitando a resolução imediata de falhas.

• Tradução de Intencionalidade: A capacidade da IA em traduzir requisitos de alto nível em configurações técnicas específicas, democratizando o acesso a ferramentas avançadas de automação.

O Conceito de “Grau Industrial” (Industrial Grade)

Uma distinção fundamental estabelecida é a diferença entre a IA de consumo e a IA de Grau Industrial. Para que a GenAI seja viável no chão de fábrica, ela deve atender a requisitos rigorosos:

• Confiabilidade e Precisão: Ao contrário de chatbots generativos comuns, a IA industrial não pode “alucinar”. As respostas devem ser baseadas estritamente em dados factuais e documentação técnica validada.

• Segurança e Privacidade de Dados: A proteção da propriedade intelectual (IP) é crítica. Os dados de treinamento e as consultas (prompts) devem permanecer dentro do perímetro de segurança da empresa, evitando o vazamento de segredos industriais para modelos públicos.

• Soberania de Dados: A capacidade de escolher onde os modelos são processados (localmente no Edge ou na Nuvem) conforme as exigências regulatórias e de latência.

Escalabilidade e a Convergência TI/TO

O maior obstáculo para a IA Industrial não é a falta de algoritmos, mas a infraestrutura de dados. A escalabilidade exige uma integração fluida entre a Tecnologia da Informação (TI) e a Tecnologia de Operações (TO):

• Padronização: A necessidade de ecossistemas abertos e padrões de comunicação que permitam que a IA interaja com dispositivos de diferentes fabricantes.

• Gerenciamento de Ciclo de Vida: Assim como o software tradicional, os modelos de IA exigem monitoramento contínuo, re-treinamento e governança para evitar a degradação da performance ao longo do tempo (drift).

“O maior obstáculo para a IA Industrial não é a falta de algoritmos, mas a infraestrutura de dados“

O Papel do Humano: de Operador a Supervisor

A visão tecnológica apresentada não é a da substituição total, mas do aumento das capacidades humanas. A IA atua como um “co-piloto”, eliminando tarefas repetitivas e de baixo valor agregado, permitindo que os engenheiros foquem na inovação e na supervisão estratégica. A intuição e o conhecimento de domínio humano permanecem essenciais para validar as decisões sugeridas pela IA.

Futuro: integração entre novas tecnologias e o rigor tradicional

A integração bem-sucedida da IA na indústria depende da combinação de tecnologias generativas com o rigor da engenharia tradicional. O sucesso futuro será definido pela capacidade das empresas em construir bases de dados sólidas, garantir a segurança cibernética e fomentar uma cultura de colaboração entre especialistas em dados e engenheiros de campo.

A IA Industrial deixa de ser uma promessa futurista para se tornar a espinha dorsal da resiliência e produtividade na manufatura.

O post A Nova Fronteira da IA Industrial: Escalabilidade, IA Generativa e a Convergência TI/TO apareceu primeiro em Techplus Automação Industrial.

Estamos operando em uma indústria que muda dia após dia. Você está reagindo rápido o suficiente no chão de fábrica? Provavelmente não. Você precisa de uma estratégia de manutenção que seja tão flexível quanto o ambiente de negócios atual.

Quando as condições de mercado ficam turbulentas e os cronogramas de produção mudam constantemente, a maioria das equipes de manutenção se vê em um beco sem saída. Isso acontece porque a maioria das estratégias de manutenção não é fácil de modificar quando a carga da sua fábrica muda.

Se sua equipe ainda está fazendo manutenção baseada no tempo (calendário), é provável que você esteja:

• Realizando manutenção excessiva em ativos que raramente operam;
• Realizando manutenção insuficiente em equipamentos que estão dobrando turnos há semanas;
• Fechando ordens de serviço não executadas “no escuro”, contando apenas com a sorte.

Nenhuma dessas opções resulta em bons resultados quando peças, mão de obra e tempo de atividade (uptime) são mais valiosos do que nunca.

Quando os orçamentos seguem a produção, a manutenção baseada no tempo falha com você

Muitas fábricas atrelam seus orçamentos de manutenção ao volume de produção. Se você está produzindo menos, seu orçamento é cortado. Se a produção está a todo vapor, talvez você receba um pouco de orçamento extra — se tiver sorte.

Mas, quando você usa a manutenção baseada no tempo, isso se torna um pesadelo orçamentário. O calendário não se importa se sua linha estava ociosa ou operando no limite máximo. Suas preventivas (PMs) agendadas ainda aparecem, e seu planejador tem que descobrir como justificá-las ou adiá-las. Muitas dessas decisões são tomadas rapidamente, com dados incompletos.

Com uma plataforma de Manutenção Preditiva Online Inteligente, seu plano de manutenção não precisará ser reescrito toda vez que a equipe de vendas ajustar a previsão. Seu planejador e seu programador de manutenção agradecerão profundamente por isso.

Os gerentes de manutenção são forçados a gastar acima do orçamento para “manter o ritmo” das preventivas baseadas no calendário, ou cancelá-las e adiá-las, torcendo para que nada quebre.

Nenhuma das situações é ideal, e ambas aumentam o risco de paradas não planejadas exatamente no momento errado. Falando por experiência própria, não é divertido responder às perguntas: “Não tínhamos um plano de manutenção para essa falha? Por que ela quebrou?”

Com uma plataforma de Manutenção Preditiva Online Inteligente, seu plano de manutenção não precisará ser reescrito toda vez que a equipe de vendas ajustar a previsão. Seu planejador e seu programador de manutenção agradecerão profundamente por isso.

Manutenção Preditiva Inteligente = planejamento otimizado

Quando você muda para uma estratégia de manutenção baseada na condição, significa que suas decisões de manutenção são impulsionadas pela condição real do equipamento, e não apenas por uma data no calendário.

Plataformas de Saúde da Máquina tornam essa transição mais fácil do que nunca. Ao monitorar vibração, temperatura e outros indicadores-chave, elas podem dizer quando algo realmente precisa de atenção, independentemente do seu cronograma de produção.

Isso significa que seu plano de manutenção não precisará ser totalmente reescrito toda vez que as vendas ajustarem a previsão.

Decisões de manutenção baseadas em risco, impulsionadas pela realidade

Programas baseados na condição não apenas se alinham melhor com orçamentos flutuantes. Eles também fornecem insights em tempo real sobre a saúde dos ativos. Isso significa que você pode:

• Adiar a manutenção em equipamentos saudáveis com confiança;
• Aumentar a frequência naqueles em que o risco de falha está apresentando tendência de alta;
• Tomar decisões orçamentárias baseadas em risco, não em suposições.

Em tempos incertos, estratégias de manutenção preditivas valem ouro. E não há nada melhor do que deixar a própria máquina dizer quando precisa de atenção.

O post Por que a Manutenção Preditiva Inteligente importa ainda mais quando tudo o mais está instável apareceu primeiro em Techplus Automação Industrial.

A pesquisa State of Production Health 2025 (“Estado da Saúde da Produção 2025”), criada pela IndustryWeek, revela uma indústria de manufatura que passa por transformação profunda, em que o sucesso depende cada vez mais da criação de ecossistemas interconectados e estruturas internas robustas.

Quando focamos no setor de alimentos e bebidas, surge um desafio peculiar: o de uma indústria traçando seu próprio curso através de desafios conhecidos, porém intensificados nos últimos anos, especialmente em torno da garantia do transporte confiável de mercadorias.

A Cadeia de Suprimentos assume o palco central

Enquanto fabricantes de oito verticais industriais classificaram “gestão de mudanças digitais” e “fornecedores díspares/ecossistemas desconectados” como suas principais preocupações de produção para os próximos 18 meses, as empresas de alimentos e bebidas se destacam.

Uma parcela significativa de 15,7% dos líderes de alimentos e bebidas identificou questões da cadeia de suprimentos como o maior fator que poderia limitar sua capacidade de atingir as metas de produção — tornando-os a única vertical de manufatura a classificar os problemas da cadeia de suprimentos como seu principal obstáculo.

Essa divergência não é coincidência. As recentes interrupções comerciais e a volatilidade tarifária atingiram os fabricantes de alimentos com particular dureza, forçando-os a priorizar a segurança e a flexibilidade da cadeia de suprimentos em meio ao aumento de custos e pressões crescentes. Os efeitos em cascata da incerteza geopolítica estão empurrando as empresas de alimentos e bebidas a repensar fundamentalmente suas estratégias de fornecimento e relacionamentos com fornecedores.

Progresso da IA, apesar do foco na Cadeia de Suprimentos

Apesar de suas preocupações com a cadeia de suprimentos, os fabricantes de alimentos e bebidas estão mostrando um progresso impressionante na adoção e escalabilidade da IA. Os números contam uma história encorajadora: 16% dos líderes de alimentos e bebidas relatam que mais da metade de seus projetos de IA alcançaram escala em todas as unidades. Isso os coloca como o segundo setor de melhor desempenho, atrás apenas dos fabricantes farmacêuticos (com notáveis 30%).

Esse sucesso torna-se ainda mais significativo quando visto contra o triunfo de toda a indústria sobre o “purgatório dos pilotos” (pilot purgatory). Em todas as verticais de manufatura, a porcentagem de empresas que implementaram com sucesso soluções de IA além das fases piloto mais que triplicou, de 4% para 14% entre 2024 e 2025. As empresas de alimentos e bebidas estão claramente surfando nessa onda de amadurecimento, demonstrando que os desafios da cadeia de suprimentos não descarrilaram seus esforços de transformação digital.

Que porcentagem de projetos piloto de IA alcançou escala em todas as suas unidades?

• Mais de 50%: 14%
• 26% a 50%: 35%
• 11% a 25%: 47%
• 0% a 10%: 4%
• Não sei / Não tenho certeza: (0%)

O Paradoxo da Confiança

Também é intrigante a maneira como os fabricantes de alimentos e bebidas se classificam em termos de confiança. Eles são o segundo setor mais confiante ao avaliar a capacidade de sua organização de atingir o potencial total de produção, com impressionantes 92% dos entrevistados expressando confiança em suas capacidades produtivas.

No entanto, o relatório levanta uma questão crítica sobre se essa confiança pode ser equivocada. Quando examinados juntamente com os desafios operacionais em curso — restrições de capacidade, interrupções na cadeia de suprimentos e problemas de mão-de-obra — esses altos níveis de confiança começam a parecer o que o relatório chama de “falsa confiança”, um estado que cega as organizações para áreas problemáticas críticas.

“Quando examinados juntamente com os desafios operacionais em curso… esses altos níveis de confiança começam a parecer o que o relatório chama de ‘falsa confiança’, um estado potencialmente perigoso que pode cegar as organizações para áreas problemáticas críticas.”

A Vantagem Digital

Uma área na qual as empresas de alimentos e bebidas demonstram força genuína é na conectividade de seu ecossistema.

A pesquisa revelou que “fornecedores díspares/ecossistemas desconectados” foi classificado muito abaixo para os respondentes de alimentos e bebidas em comparação com a indústria de manufatura como um todo. Essas habilidades são cada vez mais valiosas no cenário industrial de hoje, em que o sucesso depende não apenas de tecnologias individuais, mas de quão bem diferentes sistemas, fornecedores e parceiros podem trabalhar juntos e de forma contínua. Os fabricantes de alimentos e bebidas parecem ter decifrado esse código melhor do que a maioria.

Eles também estão apostando alto no futuro da IA. Eles figuram entre os setores com maior probabilidade de aumentar significativamente os gastos com IA, com 83% planejando gastar mais em IA em 2025. Esse investimento substancial, combinado com seu sucesso na escalabilidade de projetos de IA, sugere uma indústria que reconhece a tecnologia como essencial para navegar em seus desafios únicos.

Indústria de Alimentos e Bebidas: o caminho a seguir

A indústria de alimentos e bebidas encontra-se em uma posição única dentro do ecossistema de manufatura mais amplo. Veja como a vertical pode avançar da melhor forma:

• o  Enfrentar a volatilidade da cadeia de suprimentos, que não mostra sinais de diminuir, identificando soluções de IA que forneçam insights e flexibilidade em tempo real.
• o  Precaver-se contra o excesso de confiança e manter avaliações honestas sobre os pontos nos quais a produção realmente deixa a desejar.
• o  Manter o foco na transformação digital e na integração de fornecedores, uma força da vertical que continuará a render dividendos.
• o  Construir sobre o sucesso da escalabilidade da IA, impulsionado pelo aproveitamento de tecnologias avançadas e tornando a implementação uma meta de toda a organização.

À medida que as políticas comerciais continuam a mudar e as pressões da cadeia de suprimentos aumentam, as empresas que combinarem suas capacidades tecnológicas demonstradas com avaliações realistas de seus desafios estarão mais bem posicionadas para prosperar em um cenário incerto.

O post IA Industrial: o ingrediente que falta para o setor de Alimentos e Bebidas? apareceu primeiro em Techplus Automação Industrial.

A Techplus anuncia com orgulho sua nova parceria estratégica com a Canary Labs, empresa americana especializada em data historians industriais, com mais de 35 anos de experiência no setor.

A partir de agora, a Techplus representa oficialmente o Canary Historian no Brasil, oferecendo ao mercado nacional uma alternativa moderna, de alta performance e com excelente custo-benefício para o armazenamento e visualização de dados operacionais.

Destaques da solução Canary

• Desempenho até 19% superior em comparação a soluções tradicionais
• Armazenamento eficiente, utilizando até 68% menos espaço
• Interface moderna e amigável com o Canary Axiom
• Total compatibilidade com OPC UA, MQTT, Ignition, entre outros
• Sem lock-in de fornecedor

Essa parceria amplia nosso portfólio de soluções voltadas à indústria 4.0 e reforça nosso propósito de acelerar a transformação digital com tecnologia confiável e acessível.

Quer saber mais ou agendar uma apresentação?

Sobre a Canary Labs

A Canary Labs é uma empresa líder no setor de informação para a Indústria 4.0, desenvolvendo soluções para coleta, armazenamento, processamento e análise de dados.

Fundada em 1985, possui hoje mais de 20 mil instalações em mais de 70 países, fornecendo serviços a empresas públicas, privadas e governamentais, como NASA, BP, Berkshire Hathaway Energy, Texas Instruments, Schlumberger, Philip Morris, BASF e Murphy Oil Corporation.

O canário: símbolo que reforça o compromisso com a previsão

A empresa norte-americana adotou o canário como ‘mascote’ oficial seguindo uma referência histórica bem conhecida.

Esta ave é particularmente sensível a gases tóxicos. Antigamente, mineradores utilizavam gaiolas contendo canários como um “dispositivo de alerta” precoce para detectar vazamentos em escavações. Muitos desses gases não possuíam odores marcantes, escapando aos sentidos humanos – mas não aos da pequena ave. Qualquer sinal de perigo vindo do canário era um alerta claro de que as condições subterrâneas não eram mais seguras.

Segundo o website da empresa, “O uso do canário para avaliar as condições de segurança permitiu que os mineradores evacuassem as minas quando as condições se tornassem perigosas, salvando inúmeras vidas”.

“Da mesma forma, nossos produtos oferecem aos operadores acesso a condições que não são facilmente detectadas, fornecendo alertas antecipados para problemas que podem ser resolvidos antes que se tornem desastres.”

O post Parceria Internacional TECHPLUS com Canary Labs apareceu primeiro em Techplus Automação Industrial.

3 Componentes Principais para Co-Pilotos de IA Eficazes

No entanto, esses co-pilotos primeiro exigirão três componentes-chave para alcançar o máximo impacto no chão de fábrica:

1-Colaboração: Os co-pilotos de IA devem ser projetados para aumentar e capacitar o trabalho humano, tornando-o mais eficiente e esclarecedor por meio de colaboração e interação contínuas.

2-Visão ampla e aplicabilidade: Os co-pilotos de IA devem ser úteis em vários níveis de trabalho, incluindo estratégia, planejamento e execução, e devem ser personalizáveis para múltiplas aplicações.

3-Agência: Os co-pilotos de IA devem evoluir para ter agência e se tornar mais como membros habilidosos da equipe do que ferramentas para ajudar, colaborar e executar independentemente uma ampla gama de tarefas.

O que é necessário para trazer os Co-Pilotos de IA para o chão de fábrica.

Como observei durante a entrevista: “Empresas como Cognite, Siemens e C3 todas lançaram conceitos de co-piloto no início do ciclo de hype. Mas ainda há um longo caminho a percorrer para torná-los realmente úteis e confiáveis. O mundo industrial é fortemente inclinado para a confiança e a confiabilidade por um bom motivo, e criar um co-piloto que possa ser totalmente confiável para fornecer informações precisas e desempenhar bem em um ambiente de fabricação é atualmente um dos maiores obstáculos para um desenvolvimento e adoção mais amplos. Dados confiáveis e imparciais são o que determinam a precisão dos modelos, e os dados de fabricação muitas vezes não são confiáveis nem padronizados.”

Além da necessidade de uma fonte de dados confiável que a Solução de Saúde de Máquinas da Augury possa fornecer, também é essencial para os fabricantes seguirem outra verdade universal ao aplicar tecnologia: identificar os problemas muito específicos em suas operações que desejam resolver com essa tecnologia.

Conclusão:

“A IA tem o potencial de resolver muitos obstáculos organizacionais, mas cada solução é única na forma como trabalha para resolver os maiores desafios. Ao procurar soluções de IA, fazer perguntas é fundamental. Compreender a qualidade dos dados, os tipos de insights gerados e como o valor é medido são críticos antes de assinar um acordo com um fornecedor de IA. Para os melhores resultados, comece com tecnologias de IA comprovadas que proporcionem valor quase imediato para obter aceitação para iniciativas maiores.”

fonte: https://www.augury.com/blog/industry-insights/ai-co-pilots-for-manufacturing-what-will-they-be-like/

O post AI Co-Pilotos Para Manufatura. Como Serão? apareceu primeiro em Techplus Automação Industrial.

Introdução:

À medida que a tecnologia avança a um ritmo acelerado, o futuro da automação industrial é moldado por tendências emergentes e tecnologias transformadoras que estão revolucionando o cenário da manufatura. Vamos explorar algumas das principais tendências e tecnologias que estão moldando o futuro da automação industrial.

Integração de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML):

A inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) estão na vanguarda do futuro da automação industrial. Essas tecnologias permitem que as máquinas aprendam com dados, identifiquem padrões e tomem decisões autônomas, resultando em uma eficiência aprimorada, manutenção preditiva e processos de produção otimizados.

Internet das Coisas (IoT) e Internet das Coisas Industrial (IIoT):

A proliferação de dispositivos IoT e IIoT está transformando ambientes de fabricação tradicionais em ecossistemas interconectados. Ao permitir uma comunicação contínua entre dispositivos, sensores e sistemas, as tecnologias IoT e IIoT facilitam o monitoramento em tempo real, análises preditivas e gerenciamento remoto, impulsionando a excelência operacional e a agilidade.

Robótica e Robôs Colaborativos (Cobots):

A robótica continua a evoluir, com a introdução dos robôs colaborativos (cobots) liderando o caminho. Ao contrário dos robôs tradicionais, os cobots são projetados para trabalhar ao lado de humanos, melhorando a segurança, flexibilidade e produtividade no chão de fábrica. Com os avanços na tecnologia robótica, os fabricantes podem automatizar tarefas complexas, otimizar processos de produção e se adaptar às demandas em constante mudança com facilidade.

Gêmeos Digitais e Comissionamento Virtual:

Os gêmeos digitais são réplicas virtuais de ativos físicos, processos ou sistemas que possibilitam simulação, análise e otimização em tempo real. Ao criar gêmeos digitais de instalações da planta, as empresas podem testar e validar processos em um ambiente virtual, reduzindo o tempo de lançamento no mercado, minimizando o tempo de inatividade e otimizando o desempenho.

Computação de Borda (Edge Computing) e Análise de Borda (Edge Analytics):

A computação de borda está revolucionando a automação industrial ao aproximar o poder de processamento da fonte de dados, possibilitando análise e tomada de decisão em tempo real na borda da rede. Com a análise de borda, os fabricantes podem obter insights acionáveis a partir dos dados dos sensores, melhorar a eficiência operacional e responder rapidamente às condições em mudança sem depender de infraestrutura centralizada.

Cibersegurança na Automação Industrial:

À medida que os sistemas de fabricação se tornam cada vez mais interconectados e digitalizados, a cibersegurança surge como uma preocupação crítica. Os fabricantes devem implementar medidas robustas de cibersegurança para proteger contra ameaças cibernéticas, salvaguardar dados sensíveis e garantir a integridade e confiabilidade dos sistemas de controle industrial.

Manufatura Aditiva e Impressão 3D:

A manufatura aditiva, incluindo a impressão 3D, está revolucionando a forma como os produtos são projetados, prototipados e fabricados. Ao aproveitar as tecnologias de manufatura aditiva, os fabricantes podem produzir peças complexas, reduzir os prazos de entrega e personalizar produtos para atender aos requisitos dos clientes, impulsionando a inovação e agilidade no processo de fabricação.

Principais Componentes:

• Integração de IA e Aprendizado de Máquina
• Dispositivos IoT e IIoT
• Robótica e Robôs Colaborativos
• Gêmeos Digitais e Comissionamento Virtual
• Computação de Borda e Análise de Borda
• Medidas de Cibersegurança
• Tecnologias de Manufatura Aditiva e Impressão 3D

Benefícios:

Desafios e Considerações:

Conclusão:

O futuro da automação industrial está repleto de promessas e oportunidades, impulsionado pela busca incessante por inovação e avanço tecnológico. Ao abraçar as tendências e tecnologias emergentes, os fabricantes podem desbloquear novos níveis de eficiência, flexibilidade e competitividade, pavimentando o caminho para um futuro de fabricação mais inteligente e conectado.

Conheça melhor como a Techplus, através da sua experiência, pode te ajudar nas novas tendências da Automação Industrial

O post O Futuro da Automação Industrial: Tendências e Tecnologias Moldando o Cenário da Manufatura apareceu primeiro em Techplus Automação Industrial.

No ambiente atual, existem muitas situações em que a Internet das Coisas e big data trabalham juntos. No entanto, eles evoluíram como tecnologias separadas e também têm algumas diferenças.

Isso levanta a questão—como exatamente os dois estão conectados?

O que é big data?

Big data tem sido um conceito em evolução desde o início da era digital. Usado para descrever um conjunto de dados enorme que é definido por três características, conhecidas como os três Vs— volume, velocidade e variedade—big data difere de outros conjuntos de dados pelo tamanho (volume), taxa de crescimento/mudança (velocidade) e pela variedade de dados estruturados, não estruturados e semi estruturados dentro do conjunto.

O benefício de ter um conjunto de dados expansivo é o seu potencial para conter padrões ou tendências ocultas que só são visíveis em um conjunto tão grande. Além disso, permite uma visão completa da imagem.

No entanto, devido à magnitude e complexidade do big data, o valor vem da capacidade de analisar esses dados, e não dos dados em si, o que pode ser um desafio. O big data é tão grande e complexo que identificar o valor ao seu negócio a partir de tanta informação não pode ser feito através de métodos tradicionais para processamento e análise de informações.

Historicamente, as organizações teriam que dedicar enormes quantidades de tempo, dinheiro e recursos para analisar os dados se quisessem obter insights valiosos deles. Felizmente, devido aos avanços na computação, a análise de big data agora torna possível combinar conjuntos de dados grandes com análises de alto desempenho. O resultado? Conjuntos de dados anteriormente difíceis de manusear agora podem revelar insights valiosos. A análise de big data empacota conjuntos de dados enormes em um formato compreensível que permite às organizações usá-los. Além disso, ao incorporar tecnologias como inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina, insights mais aplicáveis podem vir à tona. Existem muitas fontes de big data, uma delas sendo os dados da Internet das Coisas (IoT).

O que são dados da IoT?

A Internet das Coisas (IoT) refere-se a objetos físicos conectados por meio de redes compartilhadas. Uma variedade de sensores coleta informações e as compartilha através de sistemas que podem armazenar, gerenciar, filtrar e analisar os dados. Um dispositivo IoT pode se referir a tudo, desde dispositivos vestíveis até dispositivos médicos e equipamentos industriais.

A IoT possibilita às empresas uma visibilidade sem precedentes sobre o que está acontecendo em seus dispositivos conectados em tempo real. Uma vasta quantidade de pontos de dados em tempo real é coletada dos dispositivos IoT conectados e transferida pela internet para armazenamento e análise.

Qual é a relação entre IoT e big data?

IoT e big data têm muitos componentes sobrepostos, e a IoT é considerada uma das principais fontes de big data.

No entanto, eles foram desenvolvidos independentemente um do outro. À medida que o volume de dados gerados pela IoT aumentou a ponto de os métodos convencionais de armazenamento e análise se tornarem ineficientes, big data e IoT tornaram-se cada vez mais inter-relacionados.

No ambiente atual, os dados e informações complexas coletadas por dispositivos IoT podem ser considerados um conjunto de big data sendo reunido em tempo real. O armazenamento e análise de big data atualmente ajudam a dar sentido à infinidade desses pontos de dados em tempo real e fornecer insights úteis.

Para resumir a relação em um nível mais alto: Uma rede de dispositivos equipados com eletrônicos e sensores (dispositivos conectados) envia informações em tempo real para a internet (IoT), onde elas são compiladas e armazenadas em vastos conjuntos de dados (big data) e analisadas para encontrar padrões úteis (análise de big data).

Como o big data é usado na IoT?

A análise de big data ajuda a dar sentido aos dados e informações coletados por dispositivos IoT. Essas soluções lidam com os vastos dados não estruturados que foram coletados e identificam maneiras de organizá-los em conjuntos de dados menores que podem fornecer às empresas insights sobre como seus processos estão funcionando, bem como melhorar a tomada de decisões.

A análise de big data pode fornecer diferentes tipos de insights quando usada com a IoT; a saber, análise descritiva, análise diagnóstica, análise preditiva e análise prescritiva. A análise descritiva fornece insights sobre como um dispositivo conectado está funcionando em tempo real. Pode ser usada para qualquer coisa, desde localizar um dispositivo conectado até entender como esse dispositivo é usado pelos clientes, até identificar anomalias.

A análise diagnóstica fornece insights sobre o “porquê” por trás da análise descritiva. Para um dispositivo conectado específico, pode ajudar a organização a entender por que ele está funcionando de determinada maneira ou por que está produzindo determinadas saídas.

Um uso muito aplicável do big data na IoT está na análise preditiva. Este tipo de análise utiliza aprendizado de máquina ao analisar dados passados e produzir probabilidades de como o dispositivo funcionará no futuro. Isso é especialmente benéfico quando se trata de manutenção de dispositivos IoT. Usando essa tecnologia, as organizações podem antecipar falhas ou necessidades de manutenção antes que o dispositivo pare de funcionar.

Por fim, o big data é usado na IoT para análises prescritivas. Este tipo de análise fornece insights sobre como impactar coisas que foram observadas ou previstas.

Desafios na IoT com análise de big data

Visualização de dados

A visualização de dados é um aspecto importante da análise de IoT, auxiliando na capacidade de identificar tendências-chave. A visualização de dados é necessária para identificar e transmitir adequadamente os melhores insights de dados que podem ser usados para orientar decisões comerciais. Os dados gerados por dispositivos IoT são heterogêneos, o que significa que eles vêm em uma variedade de formatos: estruturados, não estruturados e semi estruturados. Embora, teoricamente, as visualizações de dados devam facilitar a compreensão das tendências, quando os dados vêm em tantos formatos diferentes, um método de visualização se torna mais difícil.

Armazenamento e gerenciamento de dados

O big data continua a crescer em um ritmo exponencialmente alto. Como estão hoje, os sistemas de armazenamento de big data têm uma quantidade limitada de espaço, portanto, está se tornando um desafio significativo gerenciar e armazenar uma quantidade tão grande de dados.

Soluções para IoT e análise de big data

O big data e a Internet das Coisas continuarão a evoluir e desempenhar um papel significativo na capacidade de uma organização tomar decisões. Explore as soluções de análise online do iMachine que estão tornando fácil transformar dados brutos em insights valiosos.

Recursos de análise de big data

A transformação digital não é mais apenas um plano futuro. A IoT e a tecnologia de análise avançada oferecem valor para empresas de diferentes tamanhos e em várias indústrias.

O post Como a IoT está relacionada à análise de Big Data apareceu primeiro em Techplus Automação Industrial.

A Internet das Coisas (IoT) abrange múltiplas tecnologias; o acrônimo se refere a uma rede de objetos físicos conectados ou “coisas” que coletam informações por meio de sensores inteligentes e chips e então as transferem pela internet. Isso permite que as organizações coletem e eventualmente usem esses dados para impulsionar as decisões de negócios.

A IoT gera uma vasta quantidade de informações e contribuiu significativamente para o crescimento dos dados mundiais ao longo dos anos. Como a IoT funciona reunindo dados em tempo real dos “objetos” conectados em sua rede, a quantidade de dados de IoT está crescendo exponencialmente ao longo do tempo. Além da magnitude e da natureza rapidamente mutável dos dados, eles são altamente complexos, vindo em uma grande variedade de formatos.

Devido a esses atributos, historicamente tem sido um desafio demorado e custoso para as organizações analisarem as informações coletadas , a menos que você estivesse disposto a pagar pelos recursos e especialistas necessários para dar sentido ao caos, a magnitude e a complexidade dos dados de IoT tornavam qualquer insight orientado por dados fora de alcance.

À medida que o mercado e as tecnologias amadureciam, soluções avançadas e acessíveis de análise da Internet das Coisas transformaram dados previamente inacessíveis em insights que estão literalmente mudando a forma como as empresas fazem negócios. Com o aumento do número de organizações que podem usar efetivamente análises de IoT, o número de aplicativos inovadores e casos de uso avançados de análises também proliferaram.

Continue lendo para entender como organizações de diferentes setores usam análises da Internet das Coisas para impulsionar as decisões de negócios.

O que são Análises da IoT?

Análises da IoT são usadas para dar sentido à vasta quantidade de dados produzidos pela Internet das Coisas. Esses dados vêm por meio de uma miríade de sensores e dispositivos; uma única máquina pode ter dezenas de sensores diferentes, cada um produzindo dados constantemente. As análises de IoT são fundamentais para ler os dados dos dispositivos conectados de IoT e produzir insights, detectar padrões ou fazer previsões que as empresas possam usar ao tomar decisões comerciais.

Existem diferentes tipos de soluções avançadas de análise que as organizações podem utilizar para dar sentido aos dados de IoT. A solução certa depende do volume de dados gerados, da complexidade dos insights fornecidos e do tipo de ações impulsionadas por esses insights.

Quais são os tipos de Análises de IoT?

Os tipos de análises da Internet das Coisas são divididos pelos tipos de desafios que abordam e pelos insights que produzem. Os  quatro principais são análises descritivas, análises diagnósticas, análises preditivas e análises prescritivas.

• Análises Descritivas

As análises descritivas dão sentido aos dados em tempo real provenientes de dispositivos conectados de IoT. Elas monitoram o desempenho dos dispositivos e determinam se estão funcionando como deveriam. Esse tipo de análise pode ser usado para detectar anomalias, entender como um dispositivo está sendo usado internamente ou por consumidores, localizar os ativos de uma organização, compreender os resultados de uma determinada máquina e muito mais.

• Análises Diagnósticas

As análises diagnósticas fornecem insights sobre por que as coisas estão acontecendo. Podem ser usadas para compreender anomalias, áreas de ineficiência ou outras tendências. Caso um dispositivo não esteja funcionando de maneira ideal, a análise de diagnóstico analisa os dados da IoT para identificar qual é o problema..

• Análises Preditivas

As análises preditivas incorporam capacidades de aprendizado de máquina para avaliar a probabilidade de um evento futuro acontecer. Modelos de aprendizado de máquina são treinados com grandes quantidades de dados históricos que permitem identificar tendências e a probabilidade de certas coisas levarem a determinados resultados. Aplica esse conhecimento aos dados em tempo real provenientes de dispositivos de IoT para prever efetivamente o futuro. Esses tipos de insights dão às organizações o tempo para agir proativamente para mudar o resultado previsto, se não for o desejado.

• Análises Prescritivas

Um dos recursos analíticos mais avançados é o prescritivo. As análises prescritivas fornecem insights adicionais sobre quais ações você pode tomar para impactar os resultados das análises descritivas, diagnósticas ou preditivas. Elas ajudam as organizações a entenderem melhor como podem prevenir falhas, melhorar a eficácia, evitar ou aumentar resultados e muito mais.

Alimentando a Manutenção Preditiva com Análises de IoT

Ao aplicar análises preditivas de IoT a um modelo de manutenção preditiva, as empresas podem entender melhor a condição atual dos dispositivos, bem como suas necessidades futuras. A manutenção preditiva pode informar o melhor momento para realizar serviços em equipamentos e até mesmo prever e prevenir possíveis falhas antes que ocorram. A manutenção preditiva está transformando os resultados dos serviços, incluindo uma redução de até 30% no tempo de paradas não planejadas, serviços até 83% mais rápidos e mais de 75% em menos tempo gasto no local.

Aplicações na Indústria de Análises de IoT

Manufatura 

Para o setor industrial, as aplicações de análises de IoT levam à melhoria da qualidade do produto, da eficiência da produção e do atendimento ao cliente. Durante a produção,  podem testar e monitorar produtos em um ambiente virtual que lhes permite identificar proativamente quaisquer problemas antes de colocá-los no mercado. Ao utilizar equipamentos de fabricação inteligentes, as organizações podem compreender melhor o processo de fabricação e as áreas potenciais para maior eficiência. Assim que os produtos chegam ao mercado, as organizações podem aproveitar a manutenção preditiva para diminuir os custos do serviço e aumentar a satisfação do cliente.

Saúde

O uso de análises da Internet das Coisas no campo da saúde está levando a uma abordagem mais centrada no paciente e holística devido aos insights que pode fornecer.

Usando aplicativos de saúde em smartphones e dispositivos médicos conectados, como wearables e camas hospitalares inteligentes, os prestadores de serviços médicos estão agora equipados com uma compreensão mais profunda da saúde de seus pacientes. Os insights adicionais sobre os pacientes revelam riscos potenciais e permitem que os prestadores tratem os pacientes de forma proativa.

Os wearables e aplicativos usados fora do hospital permitem que os profissionais de saúde monitorem remotamente as métricas e sinais vitais dos pacientes e sejam alertados automaticamente sobre determinados resultados, mesmo quando os pacientes não estão fisicamente perto de seu médico..

Cadeia de Suprimentos

Como a velocidade e a eficiência são muito importantes para a receita na Cadeia de Suprimentos, muitas das aplicações IoT nesta indústria têm a ver com a sua capacidade de otimizar processos. A IoT pode ser usada para identificar a localização exata de matérias-primas e produtos, o que significa que as organizações podem rastrear e prever como um produto se move e se desenvolve ao longo da cadeia de abastecimento. Esta análise ajuda a identificar áreas oportunas para aumentar a eficiência, bem como insights práticos sobre como corrigir essas ineficiências.

Energia

Tanto os fornecedores quanto os usuários finais se beneficiam das maneiras como as análises de IoT são aplicadas à indústria de energia. Para os fornecedores de energia, os medidores de energia equipados com sensores permitem monitorar e controlar a rede elétrica entre as plantas de produção e os diferentes pontos de distribuição. Os usuários finais podem obter insights sobre como estão consumindo energia e como podem ajustá-la, se desejarem.

Desafios com IoT Analytics

A análise avançada associada à Internet das Coisas é um campo relativamente novo e desafiador. São necessários enormes volumes de dados heterogêneos de dispositivos IoT e, por isso, existem alguns desafios inatos normalmente associados à análise de big data. Uma delas é a visualização. Devido ao volume em que os dados IoT são criados (e continuarão a ser criados), o armazenamento e o gerenciamento de dados são um desafio fundamental. As atuais capacidades de armazenamento de big data são limitadas, por isso o desafio de analisar esses dados continua a crescer.

Em segundo lugar, porque os dados IoT podem vir em diferentes formatos; estruturados, não estruturados ou semiestruturados, pode ser difícil visualizar os dados para orientar as decisões de negócios. Para que os dados de IoT forneçam insights claros e acionáveis, primeiro eles precisam ser otimizados para visualização.

Como Implementar Soluções de Análise de IoT

A disponibilidade de soluções inovadoras no mercado tem sido revolucionária para organizações que anteriormente não conseguiam aproveitar seus enormes volumes de dados. Produtos como o iMachine eliminam as barreiras para a análise de dados, para que as empresas possam se concentrar no valor que seus dados trazem – sem precisar contratar uma equipe de especialistas em manutenção. Essas soluções ajudam as organizações a transformar seus dados de IoT de alto volume diretamente em insights acionáveis que podem melhorar a tomada de decisões em todas as funções da empresa.

Conclusão

Da saúde à manufatura, organizações de diferentes setores usam análises de IoT para impulsionar as decisões de negócios. Ao utilizar os diferentes tipos de análises disponíveis, elas podem entender como os produtos são usados, por que certos resultados ocorrem e até mesmo prever o futuro e obter insights sobre como mudar os resultados futuros, redefinindo como as empresas funcionam.

O post Aplicações e Casos de Uso de Analytics em IoT apareceu primeiro em Techplus Automação Industrial.

Conectividade Empresarial: Desvendando Desafios para o Avanço da Indústria 4.0

As fábricas modernas enfrentam a complexidade de máquinas isoladas, cada uma com funções, protocolos e formatos personalizados, dificultando a comunicação. À medida que mais organizações avançam para fábricas inteligentes, a conectividade industrial torna-se essencial. A conectividade empresarial permite que as organizações industriais simplifiquem a colaboração de sistemas de TO e TI e utilizem protocolos de comunicação de código aberto para permitir que software e máquinas de diferentes fabricantes se comuniquem e compartilhem dados. Com uma camada de conectividade empresarial padronizada, os silos de dados desaparecem e as fábricas podem obter vários benefícios importantes.

Benefícios da Conectividade: Maximizando Valor e Eficiência

A atualização da conectividade pode ajudar os fabricantes a obter um maior valor dos ativos tecnológicos existentes. Também oferece vários benefícios que podem ajudar as organizações a alcançar os seus objetivos mais importantes, incluindo:

– Padronização do acesso aos dados: Facilita o compartilhamento de dados entre sistemas e máquinas.

– Monitoramento aprimorado de ativos: Dados em tempo real minimizam o tempo de paradas não planejadas.

– Implementação rápida:  Com acesso a dados em tempo real, os recursos necessários podem ser rapidamente identificados. As organizações podem criar facilmente uma nova linha ou nova planta para acelerar os projetos de produção, proporcionando uma importante vantagem competitiva..

– Resolução de problemas TI/TO: Em fábricas conectadas, as soluções de TI e TO podem compartilhar dados em tempo real e se comunicar de forma mais clara para melhorar os processos de ponta a ponta. Historicamente, esses sistemas separados enfrentaram desafios significativos, mas com uma estratégia de conectividade empresarial, as comunicações melhoram muito.

– Melhoria da segurança: Processo padronizado reduz riscos, protegendo a rede, dados e tempo de atividade.

Quais são os exemplos de conectividade empresarial?

Como é a conectividade na prática? Existem vários exemplos de como as organizações industriais colocam a conectividade para funcionar. Sensores podem ser usados para monitorar os níveis de material do estoque principal e permitem que os gerentes de compras saibam quando o estoque fica abaixo de um determinado nível. A coleta de dados proativa e em tempo real pode alertar as organizações sobre a necessidade de manutenção antes que o desempenho de uma máquina seja afetado por um problema potencial. A conectividade ponta a ponta permite a coleta de dados de qualquer ativo e fornece informações para desenvolver rapidamente ajustes locais ou na planta, conforme necessário.

Conectividade Brownfield na IoT Industrial: Adaptando-se ao Legado

Em um contexto de IoT industrial, a abordagem brownfield implica explorar estratégias de IIoT compatíveis com arquiteturas e soluções existentes, incorporando dispositivos legados.

Conclusão: Transformando Operações e Preparando o Futuro

Investir em conectividade industrial não apenas reduz custos e aumenta eficiência, mas também prepara o terreno para a inovação futura. Essa evolução permite que as organizações alcancem novos patamares de produção, impactando positivamente o resultado final e estabelecendo a base para inovações futuras.

O post Conectividade nas empresas: O Que é, e Como Funciona? apareceu primeiro em Techplus Automação Industrial.