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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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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Seis sinais de que você precisa de um DataOps Industrial

"O DataOps fornece uma maneira de padronizar dados usando modelos comuns, ou abordagens orientadas a objetos, para integrar e gerenciar informações provenientes de múltiplas fontes" Este artigo foi originalmente escrito em inglês no dia 24/06/2020 na highbyte.com. O artigo foi traduzido e postado aqui com autorização expressa dos nossos parceiros da HighByte. Um executivo de uma empresa de produtos industriais me disse certa vez que, apesar de suas fábricas estarem cheias de equipamentos similares, ele ainda tinha dificuldades para acessar dados significativos das máquinas. Cada uma das máquinas de moldagem por injeção plástica tinha uma maneira diferente de apresentar os dados. Isso significava que a empresa precisava personalizar a codificação de cada equipamento para obter informações significativas. É um cenário comum em muitos ambientes industriais, onde fábricas podem ter centenas de CLPs e controladores de máquinas em máquinas diferentes gerando dados operacionais ininteligíveis para os cientistas de dados que devem fazer sentido. É aqui que entra o Industrial DataOps. Ele fornece uma maneira de padronizar dados usando modelos comuns, ou abordagens orientadas a objetos, para integrar e gerenciar informações provenientes de múltiplas fontes. Veja mais de perto os seis principais sinais de que está na hora de…

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Como o DataOps Industrial está moldando a Indústria 4.0

Este artigo foi originalmente escrito em inglês no dia 17/04/2020 na highbyte.com. O artigo foi traduzido e postado aqui com autorização expressa dos nossos parceiros da HighByte. A indústria de manufatura está passando por uma mudança tão significativa que ganhou o título de Quarta Revolução Industrial. Esta transformação foi desencadeada pela necessidade da indústria se tornar cada vez mais direcionada pelos dados. As primeiras fábricas do mundo a adotarem uma cultura de análise de dados reconhecem que os dados das operações industriais provenientes de máquinas, processos, produtos e sistemas no chão de fábrica - são ouro. Mais usuários e sistemas querem acesso a esses dados em tempo real para convertê-los em informações valiosas sobre as quais podem agir para prever falhas nas máquinas, prevenir paradas e melhorar a qualidade do produto. Cada vez mais vemos milhões de dispositivos IoT no campo gerando dados. Estes dispositivos incluem máquinas, sensores e câmeras, assim como ferramentas industriais. É um imenso, até mesmo avassalador volume de dados. E como as empresas podem aproveitá-los de maneira eficaz? O problema: Dados inutilizáveis Indústria 4.0, Automação Industrial e Smart Manufacturing combinam informações díspares para conduzir decisões automatizadas das máquinas para a nuvem. Tecnologias múltiplas…

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