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 indústria é um dos maiores contribuintes de gases de efeito estufa no continente. Globalmente, os processos industriais também são a fonte de emissões de gases de efeito estufa que mais crescem, aumentando em 203% desde 1990. Para desacelerar essa tendência e fazer progresso na redução de emissões de CO2 e alcançar a neutralidade de carbono, as empresas industriais devem dominar o gerenciamento de dados operacionais e extrair insights desses dados. Mas isso é desafiador. Como observado na primeira Pesquisa Mundial sobre Transição Energética da IDC em junho de 2022 (# US49548622), 45% dos entrevistados citaram a falta de dados bons o suficiente sobre o uso de energia e emissões de CO2 como uma barreira para o progresso.

Assim, as empresas industriais devem coletar dados de maior resolução de uma variedade maior de fontes para casos de uso de sustentabilidade e operacionais. Infelizmente, isso cria o segundo desafio. Ao reduzir o carbono operacional, estamos aumentando o consumo de carbono da vasta quantidade de dados que estamos armazenando e processando na nuvem?

O processamento e armazenamento de dados devem fazer parte da equação de sustentabilidade. Salvar e armazenar 100 gigabytes de dados na nuvem gera cerca de 0,2 toneladas de CO2 anualmente, de acordo com a Stanford Magazine. Com base no cálculo de Stanford, se uma fábrica gerar 1 TB de dados por dia e mover todos esses dados para a nuvem, o site geraria 365.000 gigabytes ou 730 toneladas de CO2 anualmente. Para um grande fabricante com 60 sites, a empresa geraria 43.800 toneladas de emissões de CO2 a cada ano apenas para processamento e armazenamento de dados.

Para se ter uma ideia, isso é equivalente a quase 10.000 veículos de passageiros nas estradas a cada ano.

Os fabricantes devem considerar sua pegada de carbono total com uma estratégia que possa abordar ambos os aspectos desse desafio em duas frentes. Os dados são essenciais para a visibilidade. A nuvem é essencial para a escala. Mas esses dados devem ser armazenados, processados, analisados e utilizados com um propósito para uma verdadeira manufatura sustentável.

Começando com uma arquitetura sustentável

DataOps (operações de dados) oferece uma metodologia ágil, automatizada e orientada a processos usada por partes interessadas em dados para melhorar a qualidade, a entrega e a gestão de dados e análises.

Uma solução de DataOps Industrial, como o HighByte Intelligence Hub, é projetada especificamente para dados e sistemas industriais. O Intelligence Hub permite que os fabricantes selecionem e fluam dados industriais valiosos para a nuvem, onde podem ser analisados para casos de uso de sustentabilidade. Com o Intelligence Hub, os usuários podem condicionar, mesclar e modelar dados na borda para garantir que apenas informações lógicas e úteis sejam entregues à nuvem. Isso reduz custos desnecessários de armazenamento e processamento de dados – e acelera a adoção de serviços avançados de análise de fornecedores como AWS e Microsoft. Com o novo construtor de pipelines agora disponível no HighByte Intelligence Hub Versão 3.0, os usuários podem otimizar ainda mais cargas de dados complexas para aplicativos específicos.

O fabricante de papel e celulose Georgia-Pacific é um exemplo primordial de uma empresa que rapidamente avançou em iniciativas de sustentabilidade usando modelos de dados padronizados.

“Nosso compromisso com a sustentabilidade significa que estamos continuamente procurando novas maneiras de melhorar a eficiência e reduzir o desperdício no processo de fabricação”, diz Lee Hunt, diretor sênior de TI de fabricação da Georgia-Pacific. “Ao usar o HighByte Intelligence Hub como camada de abstração de modelagem de dados, podemos padronizar os dados enviados para a AWS Cloud.”

Hunt acrescentou que o Intelligence Hub sem código ajudou a empresa a ser mais ágil e a iterar rapidamente em análises e iniciativas de sustentabilidade.

O que vem a seguir

Já estamos vendo um aumento nos casos de uso de sustentabilidade em nossa base de clientes este ano. Está claro que o Intelligence Hub será um componente arquitetônico fundamental para ajudar as empresas a reduzir as emissões, reduzir o consumo de energia, otimizar a rede e o uso de energia alternativa, reduzir o desperdício digital e otimizar os processos.

E, como meu colega John Harrington apontou, a sustentabilidade na manufatura não se trata apenas de cortar emissões de CO2 e SO2. Ao reduzir defeitos e sucata por meio de abordagens Lean e Six Sigma padronizadas, as empresas também podem apoiar seus objetivos de sustentabilidade, gastando menos energia por unidade, enquanto potencialmente aumentam a produção. Esses projetos permitirão que os clientes façam progresso em suas iniciativas de sustentabilidade e melhorem sua linha de fundo.

*This blog post was originally posted in English on 20/03/2023 on highbyte.com. The post has been translated and reposted here with the express written permission of our partners at HighByte.