Etapas da curadoria de dados IoT em insights para a produção

A evolução da Internet das Coisas (IoT) transformou a produção industrial num setor altamente conectado, inteligente e produtivo.

Como resultado, as empresas têm agora acesso a grandes quantidades de dados de vários pontos de produção nos seus processos de fabrico. No entanto, o desafio consiste em transformar estes dados em informações accionáveis.

Descubra como os fabricantes podem transformar os dados da IoT distribuída através de um data lake, ativado pela IoT, em informações valiosas, utilizando ferramentas de visualização poderosas.

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Passo 1: Recolher dados dos dispositivos IoT

Com soluções IoT distribuídas, temos uma multiplicidade de sensores e dispositivos espalhados pelo chão de fábrica, todos a comunicar e a recolher dados. Estes podem ir desde sensores de temperatura a robots, passando por dispositivos portáteis para os trabalhadores, cada um a gerar um fluxo contínuo de informações.

O primeiro passo na curadoria de dados IoT é garantir que estes pontos finais estão corretamente configurados para recolher o tipo certo de dados e que estão ligados em rede para alimentar um sistema centralizado para processamento posterior.

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Passo 2: Garantir a qualidade e a segurança

Antes de os dados poderem ser utilizados para obter informações, têm de ser limpos e protegidos. As verificações da qualidade dos dados são essenciais para filtrar o ruído e corrigir os erros que ocorrem durante a recolha de dados. Também é necessário adotar medidas de segurança para proteger informações sensíveis e cumprir regulamentos como o RGPD ou a HIPAA, que podem ser aplicáveis se os dispositivos IoT recolherem dados pessoais dos colaboradores.

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Passo 3: Simplificar os dados com um data lake ativado pela IoT

Depois de os dados serem recolhidos e “limpos”, têm de ser armazenados de forma a facilitar a análise. Um data lake ativado pela IoT é uma solução ideal para empresas de fabrico. Ao contrário das bases de dados tradicionais, um lago de dados pode armazenar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados. É escalável e pode lidar com a variedade, a velocidade e o volume de dados produzidos por dispositivos IoT e processos de produção.

Ao implementar um data lake, é crucial ter um modelo de dados claro e práticas de governação em vigor para evitar que se torne um pântano de dados onde estes são despejados sem qualquer ordem ou estratégia definida.

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Passo 4: Contextualização de dados

A combinação de dados IoT com métricas de fabrico tradicionais é um passo crucial para uma contextualização completa. Harmoniza as leituras dos sensores em tempo real com os dados de produção estabelecidos, formando uma imagem operacional completa. Esta abordagem integrada enriquece o contexto dos dados, abrindo caminho para percepções matizadas e tomadas de decisão melhoradas.

Esta análise abrangente é vital para uma estratégia de produção proactiva, em vez de reactiva, conduzindo a uma maior eficiência e produtividade.

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Passo 5: Traduzir os dados em informações com a visualização

O passo final no processo de curadoria de dados é a visualização. Os dados em bruto, por muito bem organizados que estejam, não são úteis se não puderem ser compreendidos pelos decisores. É aqui que as ferramentas de visualização entram em ação. Estas ferramentas podem converter conjuntos de dados complexos em representações gráficas, como quadros, gráficos e mapas de calor, que tornam as tendências e os padrões facilmente compreensíveis.

Os painéis de controlo são especialmente benéficos, uma vez que fornecem uma visão em tempo real dos principais indicadores de desempenho (KPI), permitindo aos gestores tomar decisões informadas rapidamente.

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A união de tudo

Em resumo, a conversão dos fluxos de dados dos dispositivos IoT em informações accionáveis é um processo sofisticado que requer uma mistura de inovação tecnológica e estratégia operacional. Ao estabelecer um lago de dados integrado, utilizando análises avançadas e aplicando ferramentas de visualização, os dados em bruto tornam-se uma fonte de valor significativo. Este processo catalisa a eficiência operacional e estimula a inovação nos fluxos de trabalho de produção. É uma transformação que equipa os fabricantes com a agilidade e a previsão necessárias para navegar eficazmente pelas complexidades da era digital. Com uma abordagem dedicada à recolha e análise de dados, os fabricantes estão posicionados para alcançar novos patamares de eficiência, qualidade e capacidade de resposta ao mercado.

O proGrow pode ser o seu aliado estratégico, guiando-o através da jornada de aproveitamento de dados IoT, garantindo que cada passo, desde a aquisição até à perceção da ação, seja simplificado e eficaz, capacitando a sua empresa industrial a prosperar na era digital sem a necessidade de competências técnicas.

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