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O que é Internet das Coisas?
A IoT (Internet of Things) é um conceito tecnológico que tem como função promover a conexão entre quaisquer tipos de dispositivos através da internet. Isso gera uma rede digital totalmente integrada, onde informações são trocadas e armazenadas constantemente, através de um sistema de cloud, criando assim um imenso volume de dados (Big Data). Esses dados podem ser utilizados em tempo real (ou não) para promover melhorias e gerar conhecimento útil.
“A Internet das Coisas é uma rede de objetos físicos, sistemas, plataformas e aplicativos com tecnologia embarcada para comunicar, sentir ou interagir com ambientes internos e externos".
IIoT?
Enquanto o conceito de internet das coisas abrange qualquer tipo de dispositivo que possa ser conectado e gerar dados, a IIoT (Industrial Internet of Things), é sua aplicação no meio industrial.
Ao ser usada no processo de fabricação, possibilita que as “máquinas” se comuniquem em tempo real, otimizando assim o processo produtivo, que passa a depender menos de pessoas. Sem a necessidade de intervenção humana em etapas chaves do processo, há uma margem enorme para redução de gargalos, aumento de produtividade e qualidade, pois um sistema automatizado e inteligente pode analisar os dados do processo e melhorar os seus parâmetros em tempo real, bem como se integrar à fornecedores e clientes, otimizando a gestão de estoques e reduzindo drasticamente os custos de operação.
Machine Learning ou Aprendizado de Máquina é um método de análise de dados que usa algoritmos que aprendem interativamente a partir de dados, permitindo que os computadores encontrem insights ocultos sem serem explicitamente programados para procurar algo específico.
A implementação da internet nas coisas agrega valor aos produtos das indústrias, permitindo assim um aumento do preço e da margem de lucro dessas empresas. Com o crescimento da internet industrial das coisas, fabricantes não vão mais construir máquinas que possuem apenas funções mecânicas. Também será incluso inteligência nelas. E segundo pesquisas realizadas pela Accenture, os clientes estão dispostos a pagar mais por produtos mais inteligentes. Então é bastante correto afirmar que é um investimento que pode dar grande retorno financeiro, e as empresas que não entrarem nesse novo mercado estão propensas a serem ultrapassadas pela concorrência.
Os desafios da IIoT
Apesar de ser um conceito já conhecido por várias empresas, sua aplicação ainda é bastante limitada, principalmente no Brasil. O custo da implementação de tecnologia sensorial, e digital pode ser bastante alto em alguns setores, além de demandar equipes de TI e operadores altamente qualificados.
A interoperabilidade, capacidade de diversos sistemas e organizações de se integrarem, principalmente entre dispositivos de diferentes marcas ainda é uma dificuldade. Porém já existem diversas iniciativas para unificar esses sistemas, como é o caso da Dell, Intel e Samsung, que fazem parte do Open Interconnect Consortium (OIC), para garantir o bom funcionamento das conexões entre os diversos dispositivos.
Um outro problema é a segurança. Grandes volumes de dados em nuvem estão suscetíveis à ataques cibernéticos, e vazamentos de informações podem gerar prejuízos enormes às indústrias.
Exemplos práticos de IoT
Manutenção - Um exemplo prático do uso da IIoT na indústria é na manutenção, já que as máquinas “sinalizam”, por meio de dados, que uma manutenção será necessária. Este uso é conhecido como “Manutenção Preditiva”, que se trata da análise de dados históricos e utilização de técnicas estatísticas para prever quando acontecerão possíveis falhas nos sistemas, permitindo que a manutenção seja realizada imediatamente antes, evitando gastos desnecessários e pausas na produção ou no uso desses aparelhos.
Veículos Conectados - A IoT na indústria 4.0 também permite que a Schaeffler amplie a funcionalidade e a vida útil de componentes da indústria automotiva. Eles conseguiram encontrar um modelo de negócio híbrido a partir desta ideia. Análises e sistemas sensoriais em tempo real podem transformar dados brutos em insights valiosos que podem ser utilizados pelos fabricantes para aumentar a confiabilidade dos carros e oferecer um novo serviço de valor agregado aos clientes. Dessa forma, eles conseguem ampliar a qualidade para além da porta da fábrica. Pois, fornece em tempo real aos clientes as condições dos seus respectivos carros.
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