Refugos Industriais: Otimizando Recursos e Impulsionando Inovação

Um aspecto-chave do gerenciamento eficiente de refugos na indústria é o monitoramento contínuo da taxa de refugo, pois oferece informações valiosas para embasar decisões estratégicas. A adoção de tecnologias práticas, como sensores e sistemas de coleta de dados em tempo real, desempenha um papel fundamental nesse processo. Essas ferramentas permitem o acompanhamento preciso e instantâneo dos indicadores de refugo, facilitando a identificação imediata de variações e a implementação de ações corretivas em tempo hábil. Isso evita que se olhe para o retrovisor ao longe e possa efetivamente tocar a fábrica olhando para o período correto de tomada de ações preventivas, corretivas e preditivas.  Além disso, a aplicação estratégica do conceito de logística reversa é essencial para otimizar o gerenciamento de refugos na indústria. A logística reversa abrange o fluxo dos materiais descartados, encaminhando-os de volta à cadeia de suprimentos para reutilização, recuperação ou descarte adequado. Essa abordagem estratégica permite resgatar o valor dos produtos rejeitados, evitando perdas financeiras significativas e contribuindo para a sustentabilidade ambiental. Ao implementar a logística reversa, as empresas podem recuperar valor dos produtos rejeitados, evitando perdas financeiras significativas. Além disso, a logística reversa contribui para a sustentabilidade, pois permite que os materiais sejam…

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Checkup de saúde do IIoT: 6 sinais de que você( sua indústria) precisa do Industrial DataOps.

Um executivo de uma empresa de produtos industriais uma vez me disse que, mesmo que suas fábricas estejam cheias de equipamentos semelhantes, ele ainda enfrenta dificuldades para acessar dados significativos das máquinas. Cada uma das máquinas de moldagem por injeção de plástico tinha uma maneira diferente de apresentar os dados. Isso significava que a empresa precisava personalizar a codificação para cada equipamento para obter insights significativos.   Essa é uma situação comum em muitos ambientes industriais, onde as plantas podem ter centenas de controladores lógicos programáveis (PLCs) e controladores de máquinas em máquinas diversas, gerando dados operacionais que são incompreensíveis para os cientistas de dados que precisam interpretá-los.   É aqui que o Industrial DataOps entra em jogo. Ele fornece uma maneira de padronizar dados usando modelos comuns ou abordagens orientadas a objetos, para integrar e gerenciar informações provenientes de várias fontes. Aqui está uma olhada mais detalhada nos seis principais sinais de que é hora de considerar uma arquitetura de Industrial DataOps para sua empresa. Os projetos IIoT não estão sendo escalados devido a problemas de interoperabilidade de dados. Traduzir e analisar dados de centenas ou até milhares de máquinas pode deixá-lo com dezenas de milhares…

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Um glossário para Industrial DataOps

Se você me conhece bem, provavelmente já me ouviu dizer que as palavras importam. Um vocabulário compartilhado - e uma compreensão compartilhada do significado de uma palavra - é uma ferramenta simples, mas poderosa, quando dois corpos abordam um problema de perspectivas diferentes. Dois corpos que frequentemente abordam problemas, projetos e processos de perspectivas diferentes são a Tecnologia da Informação (TI) e a Tecnologia de Operações (OT). Embora a comunidade de automação industrial tenha escrito e discutido a necessidade de convergência TI-OT por quase uma década, essa colaboração funcional ainda é um obstáculo para muitas empresas industriais em suas jornadas rumo à Indústria 4.0. A boa notícia é que o conceito emergente de Industrial DataOps pode fornecer um terreno comum. DataOps é uma nova abordagem para integração e segurança de dados que tem como objetivo melhorar a qualidade dos dados e reduzir o tempo gasto na preparação dos dados para uso em toda a empresa. O Industrial DataOps fornece um conjunto de ferramentas - e uma mentalidade - para que a OT estabeleça contratos de dados" com a TI. Ao usar uma solução de Industrial DataOps, a OT tem o poder de modelar, transformar e compartilhar dados…

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6 razões para limpar dados na borda

Quanto tempo você gasta limpando dados? Se sua fábrica é como a maioria das operações conectadas, provavelmente você tem toneladas de dados brutos fluindo de dispositivos conectados para sistemas empresariais existentes, bancos de dados personalizados e um data lake na nuvem. Essa arquitetura muitas vezes resulta em dados inconsistentes e até mesmo inutilizáveis por várias razões. Sabemos que a nuvem é uma ferramenta-chave para a transformação digital. Ela fornece a escalabilidade e a capacidade de armazenamento necessárias para coletar e interpretar grandes volumes de dados provenientes do nível operacional. No entanto, por natureza, as plataformas em nuvem são ferramentas voltadas para TI. Elas estruturam os dados de forma diferente dos sistemas operacionais, o que significa que a equipe de TI precisa gastar muito tempo limpando os dados antes que eles possam ser usados. E se os dados forem diretamente para diferentes sistemas empresariais, várias equipes em toda a organização irão limpar os dados de forma independente, resultando em diferentes versões da verdade.   Na HighByte, desenvolvemos nosso Intelligence Hub para usuários de OT (tecnologia operacional). Ele foi projetado especificamente para modelar e gerenciar dados do chão de fábrica na borda, sem a necessidade de escrever ou manter…

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Hands holding tablet on blurred automation machine as background

Unified Namespace desbloqueia o valor do IoT industrial

Comunicação dentro de uma startup é bastante direta. Se você tem uma pergunta sobre o lançamento de um novo produto, você vai diretamente ao proprietário ou CEO. Problemas com uma falha de design? Fale com o seu engenheiro líder. À medida que o negócio cresce, suas linhas de comunicação se tornam mais complexas. Você pode precisar enviar informações por múltiplos canais para obter uma resposta. Sem uma maneira fácil de enviar ou recuperar informações, elas podem se perder ou ser interpretadas erroneamente, ou você pode ter que esperar dias por uma resposta. Qualquer pessoa que trabalha neste ambiente conhece os desafios inerentes.   Da mesma forma, quando as organizações implementam novas soluções de IoT industrial, elas podem funcionar bem no início, mas se tornarem menos eficazes à medida que o projeto ou empresa cresce. Quanto mais capacidades você adiciona, mais conexões você cria em todo o seu sistema de dados.   Por exemplo, hoje você pode precisar de um ou dois dados de produção, como tempo de inatividade ou velocidade da linha, de uma máquina que fornece informações a um sistema de inteligência de negócios e um pacote de software de análise de diferentes fornecedores. À medida…

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Quatro casos práticos de uso para Industrial DataOps (IIoT DataOps)

A maioria das empresas de manufatura reconhece os benefícios de alavancar dados industriais para melhorar a produção e economizar custos, mas ainda enfrenta desafios em como expandir seus testes piloto e de pequena escala para níveis mais amplos, como na fábrica inteira, multiplanta ou em nível empresarial. Existem muitas razões para isso, incluindo o tempo e o custo de projetos de integração, o medo de expor sistemas operacionais a ameaças cibernéticas e a falta de recursos humanos qualificados.   Na raiz de todos esses problemas está a dificuldade de integrar fluxos de dados entre aplicativos em um ambiente de vários sistemas e vários fornecedores, o que exigiu algum grau de codificação personalizada e scripts. Padronizar modelos de dados, fluxos e redes é um trabalho difícil. Ao contrário de um ambiente de escritório com algumas dezenas de sistemas e bancos de dados, uma fábrica típica pode ter centenas de fontes de dados distribuídas entre controles de máquinas, PLCs, sensores, servidores, bancos de dados, sistemas SCADA e historiadores - só para citar alguns.   Industrial DataOps fornece uma nova abordagem para integração e gerenciamento de dados. Ele fornece um ambiente de software para documentação, governança e segurança de dados…

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Introdução à modelagem de dados industriais

O modelo de dados forma a base para padronizar dados em uma ampla gama de dados brutos de entrada. Uma solução DataOps industrial como HighByte Intelligence Hub permite que os usuários desenvolvam modelos que padronizem e contextualizem dados industriais. Em resumo, o HighByte Intelligence Hub é um hub de dados com um mecanismo de modelagem e transformação em seu núcleo. Mas o que exatamente é um modelo de dados e por que a modelagem de dados é importante para a Indústria 4.0? Este artigo tem como objetivo abordar essas perguntas e fornecer uma introdução à modelagem de dados em escala. O que é um modelo de dados? Um modelo de dados é uma definição que descreve um pedaço rico de informação. A informação pode ter muitos atributos diferentes, alguns contendo dados operacionais brutos em tempo real e outros que definem realmente esses dados. Este último fornece contexto, que poderia ser uma descrição da fonte, unidade de medida, faixas mínima e máxima e outros tipos de informações que, quando reunidas, definem um pedaço de informação que corresponde a uma coisa real, como um ativo, processo, sistema ou papel. Embora os modelos de dados sejam entidades bem conhecidas na…

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Defendendo a ideia: Por que você deveria usar uma camada dedicada para modelagem de dados

No  último post, "Uma introdução à modelagem de dados industrial", compartilhei minha definição de modelo de dados e por que a modelagem de dados é importante para a Indústria 4.0. Gostaria de ir um passo adiante neste post, explicando por que você precisa de uma camada de abstração dedicada para modelagem de dados para alcançar uma infraestrutura de dados que possa realmente escalar.   Um ambiente único Uma camada de abstração dedicada (chamarei isso de camada DataOps) é essencial porque nem todas as aplicações seguem um único padrão. Os padrões da indústria existem, mas são finitos. Como tal, os fornecedores continuam a criar seus próprios esquemas para modelar informações ricas no contexto de sua aplicação. Felizmente, os fornecedores geralmente fornecem algum nível de API para enviar e receber dados da aplicação no formato esperado que uma camada dedicada de modelagem de dados pode então aproveitar.   Ao orquestrar essas integrações em uma camada dedicada, podemos começar a generalizar a modelagem de dados, de modo que um usuário possa trabalhar em um único ambiente para modelar qualquer número de coisas. Essa camada então se torna responsável por transformar dados nos esquemas específicos de modelagem de dados para todas…

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Trazendo sustentabilidade para sua arquitetura de dados industriais

Você não precisa concordar com as políticas ambientais para saber que a sustentabilidade é parte dos negócios e da vida atualmente. Parceiros da cadeia de suprimentos, reguladores, clientes e investidores estão exigindo mais responsabilidade ambiental dos fabricantes - e com razão. De acordo com a Agência Internacional de Energia (International Energy Agency,) , os setores de manufatura e energia respondem por 63% das emissões de CO2 relacionadas à energia em todo o mundo. O progresso depende em grande parte de seu sucesso. Felizmente, a manufatura avançou muito desde a terceira revolução industrial, que viu um aumento na automação e produtividade sem muita consideração para o impacto ambiental. A quarta revolução industrial, ou Indústria 4.0, deu aos fabricantes mais conhecimento sobre suas eficiências operacionais. Ativos conectados em rede fornecem uma lente em tempo real para métricas de desempenho que andam de mãos dadas com uma produção mais sustentável. Ainda assim, esse nível de conectividade apresenta um novo desafio: como gerenciar dados de maneira mais eficiente. O desafio em duas frentes Abordar as emissões e o consumo de energia em data centers significa que os fabricantes devem abordar a sustentabilidade em duas frentes. O primeiro é em suas próprias…

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Trazendo sustentabilidade para sua arquitetura de dados industriais

Você não precisa concordar com as políticas ambientais para saber que a sustentabilidade é parte dos negócios e da vida atualmente. Parceiros da cadeia de suprimentos, reguladores, clientes e investidores estão exigindo mais responsabilidade ambiental dos fabricantes - e com razão. De acordo com a Agência Internacional de Energia, os setores de manufatura e energia respondem por 63% das emissões de CO2 relacionadas à energia em todo o mundo. O progresso depende em grande parte de seu sucesso. Felizmente, a manufatura avançou muito desde a terceira revolução industrial, que viu um aumento na automação e produtividade sem muita consideração para o impacto ambiental. A quarta revolução industrial, ou Indústria 4.0, deu aos fabricantes mais conhecimento sobre suas eficiências operacionais. Ativos conectados em rede fornecem uma lente em tempo real para métricas de desempenho que andam de mãos dadas com uma produção mais sustentável. Ainda assim, esse nível de conectividade apresenta um novo desafio: como gerenciar dados de maneira mais eficiente. O desafio em duas frentes Abordar as emissões e o consumo de energia em data centers significa que os fabricantes devem abordar a sustentabilidade em duas frentes. O primeiro é em suas próprias operações. Na Europa, a…

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