A indústria 4.0 está remodelando a indústria de manufatura e um dos principais catalisadores para o seu sucesso é a IA. Mas, dados seus benefícios de produtividade e qualidade, por que mais de 60% dos fabricantes do Reino Unido não têm IA implementados em suas operações? Não é tão simples quanto outros complementos plug-and-play, a IA precisa ser alimentada com dados de qualidade e isso está faltando na indústria de manufatura hoje.
Os sistemas de IA são tão bons quanto os dados em que são alimentados. Aqui, o Nicholas destaca os dados do roteiro que precisam seguir antes que possam ser alimentados nos sistemas de IA para obter insights acionáveis – desde a limpeza e o armazenamento de dados até a via híbrida até as fábricas inteligentes.
O sucesso da IA depende dos dados da AI-Ready. Tanto é assim que o Gartner prevê 60% dos projetos de IA não suportados por dados prontos para a AI serão abandonados até o final de 2026. Não faltam dados na indústria de manufatura. Os dados vêm de sensores de máquina, dispositivos de IoT e sistemas de controle, mas esses dados brutos não estão prontos para a AI. Primeiro, deve ser limpo, contextualizado, estruturado e processado.
A IA pode facilmente perder sinais ou levantar alarmes falsos quando for alimentado com dados não intextualizados. Para os fabricantes garantirem que esse seja o caso, é necessária uma plataforma de dados com governança segura e controle de qualidade. Essa base pode garantir que a IA seja alimentada com dados precisos e confiáveis. Aqui estão as etapas que os fabricantes precisam tomar para tornar realidade os dados prontos para a AI:
Chefe de inteligência de negócios em Columbus.
1: Higiene de dados – Os dados simplificadores garantem uma jornada de IA suave
As múltiplas fontes de dados na indústria de manufatura podem causar dores de cabeça para a IA ao tentar interpretar e entender os dados. Garantir que os dados sejam precisos, consistentes e completos sejam cruciais.
Metadados contextuais, como ID da máquina, registro de data e hora, passaportes de produtos digitais e números de lote, podem ajudar os fabricantes a corrigir erros, manipular valores ausentes, validar saídas do sensor, remover duplicatas e sinalizar anomalias antes que os dados sejam alimentados em plataformas de IA.
2: Gerenciamento e segurança – a propriedade clara de dados é fundamental na indústria mais cibernética
Por três anos consecutivos, a fabricação tem sido a indústria mais cibernética e, com dados provenientes de várias fontes, a ameaça de ataques cibernéticos é vasto. Os fabricantes precisam garantir que dados confidenciais sejam gerenciados com segurança, utilizando o controle e a criptografia de acesso baseados em funções.
Primeiro, a propriedade clara dos dados precisa ser estabelecida com os direitos de acesso e as regras de conformidade; em seguida, um catálogo de dados pode ser desenvolvido para que as partes interessadas saibam onde está os dados, quando estão disponíveis e como acessá -los.
3: Faça de Silos de dados uma coisa do passado – centralizar e contextualizar dados
Uma das maiores barreiras ao uso eficaz de dados na fabricação é o silenciamento da tecnologia operacional (OT) e da tecnologia da informação (TI). Para superar isso, os dados devem ser trazidos para uma plataforma central. Mas apenas a consolidação não é suficiente – são necessárias definições padronizadas para alinhar dados do piso superior ao piso da fábrica.
O uso de um espaço para nome unificado ou base de conhecimento ajuda a conectar equipamentos, processos e fluxos de sensores, reduzindo a confusão e permitindo a consistência nos negócios.
Com essas fundações em vigor, os fabricantes podem transformar dados industriais brutos em um gêmeo digital estruturado. O próximo passo? Alimentando esses dados em análise avançada e aprendizado de máquina.
4: Processos antigos do legado e do lote não vão cortar – hora de atualizar seu sistema
Depois que os dados brutos de fabricação são limpos e contextualizados, o próximo desafio enfrentado pelos fabricantes é onde os dados podem ser armazenados e processados. Muitos fabricantes ainda operam com bancos de dados herdados desatualizados e processos noturnos em lote que não conseguem operar na velocidade do setor 4.0. De fato, mais de um quarto das organizações do Reino Unido declararam a tecnologia herdada como uma barreira-chave para o crescimento da IA.
Entre, arquiteturas de dados modernas. Esses sistemas são flexíveis, escaláveis e capazes de lidar com grandes conjuntos de dados e permitir ambientes de fabricação de alta participação, como cadeias de suprimentos, linhas de produção e cronogramas de manutenção para operar com informações em tempo real.
5: Unifique seu negócio com um lakehouse de dados
Ao permitir insights de dados em tempo real, os dados não podem mais ser armazenados em lagos de dados, um sistema centralizado tradicional que pode armazenar grandes quantidades de dados brutos em seu formato nativo. Eles são ótimos para encapsular leituras de sensores ou logs de máquinas para uma análise mais profunda, mas sem governança ou estrutura, eles podem se transformar rapidamente em ‘pântanos de dados’. Para se mudar para o próximo nível dos fabricantes, precisa adotar uma casa de dados.
Um arquiteto de dados que combina a escala e a flexibilidade dos lagos de dados com a governança e o gerenciamento de esquema de um data warehouse permite que todas as áreas da empresa trabalhem em uma plataforma unificada. Isso significa que todos, desde cientistas de dados que estão interessados nos dados brutos e não estruturados, até analistas de negócios que desejam tabelas de dados bem estruturadas podem funcionar e colaborar usando o mesmo sistema.
Mas isso não é tudo. Através da capacitação de aprendizado de máquina, inteligência de negócios e análise preditiva, os dados Lakehouses podem armazenar dados baratos e aplicar a estrutura para promover a colaboração e acelerar a análise.
6: A velocidade é tudo na fábrica para reduzir o tempo de inatividade de manutenção
Dada a natureza acelerada da indústria de manufatura, os dados perdem valor se chegarem tarde. Veja uma configuração de fábrica, por exemplo. Se uma máquina crucial superaquecer ou mau funcionar, ela precisa ser relatada e sinalizada instantaneamente para que a manutenção seja acionada.
As tecnologias de streaming em tempo real processam dados do sensor no momento em que são gerados, permitindo ações imediatas quando surgirem problemas. Mas os benefícios vão além – a detecção automatizada de falhas pode identificar anomalias na temperatura ou vibração da máquina, enquanto os painéis ao vivo dão aos operadores visibilidade instantânea na taxa de transferência e na qualidade.
O resultado? Tempos de resposta mais rápidos, menos interrupções e ajustes mais inteligentes do processo reduzem o tempo de inatividade, minimizam o desperdício e aumentam a eficiência.
7: Desbloqueie fábricas inteligentes com um modelo híbrido de ponta a nuvem
Na indústria de fabricação moderna de hoje, muitas arquiteturas de dados processam todos os dados após um modelo de ponta a nuvem. Os dispositivos de computação de borda na fábrica lidam com as tarefas aqui e agora, como a inferência local para detecção de anomalias ou ruído do sensor de filtragem e dispositivos de computação em nuvem, armazenam análises em larga escala, análise de dados históricos e treinamento avançado de modelo de IA. Esse modelo híbrido oferece aos fabricantes baixa latência na borda e a capacidade de explorar as vastas quantidades de dados nos sistemas em nuvem.
O aspecto preditivo de manutenção da jornada de transformação digital de fabricação se beneficiará muito dessa abordagem, pois os dispositivos Edge fazem o monitoramento em tempo real e a nuvem utiliza dados agregados de vários locais para refinar os modelos de IA. Isso é crucial para os fabricantes, pois um relatório recente da McKinsey afirmou que a manutenção preditiva pode reduzir os custos de manutenção em 10 a 40% e tempo de inatividade em 50% e aumentar a vida útil dos ativos em 20 a 40%.
Os fabricantes devem lidar com dados com cuidado para desbloquear o verdadeiro potencial da IA
A indústria manufatureira está quase lá em desbloquear o verdadeiro potencial da IA. Os fabricantes já possuem os dados necessários para fazer algumas mudanças estratégicas e se beneficiar dos poderes do setor 4.0 e da IA. Não é um processo simples transformar dados industriais brutos em dados prontos para a AI, mas os benefícios de eficiência, qualidade e lucratividade fazem o processo valer a pena!
Apresentamos o melhor software de automação de TI.
Este artigo foi produzido como parte do canal especialista da TechRadarPro, onde apresentamos as melhores e mais brilhantes mentes do setor de tecnologia hoje. As opiniões expressas aqui são as do autor e não são necessariamente as do TechRadarpro ou do Future Plc. Se você estiver interessado em contribuir, descubra mais aqui:
Fique conectado