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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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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Padrões industriais de organização de dados não resolverão seus problemas de interoperabilidade

"Padronizar os dados de chão-de-fábrica em modelos de estruturas através de um é crucial, mas ainda é só o começo." Este artigo foi originalmente escrito em inglês no dia 25/05/2022 na highbyte.com. O artigo foi traduzido e postado aqui com autorização expressa dos nossos parceiros da HighByte. Os esforços de organizações responsáveis pelo desenvolvimento de padrões industriais como a OPC Foundation, Eclipse Foundation (Sparkplug), ISA, CESMII e MTConnect representam um importante passo para o avanço da produção na Indústria 4.0. Esses padrões, entretanto, tem seus limites. As empresas precisam de dados para que possam dizer o que está acontecendo, por que está acontecendo e como eventuais problemas devem ser corrigidos. Informações de diferentes fontes precisam ser reunidas e organizadas para que se possa contar a história do caso de uso, assim como as palavras são combinadas em frases e frases são organizadas em sequência para formar uma narrativa. Os padrões industriais de organização de dados não conseguem contar a história do caso de uso, mas sim oferecer um dicionário. Padronizar os dados de chão-de-fábrica em modelos de estruturas através de um Unified Namespace é crucial, mas ainda é só o começo. Isoladamente, essa medida é insuficiente para…

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