Big Data na Indústria 4.0: quais são seus impactos?

Este artigo aborda os impactos da big data na indústria 4.0 e os principais modos de coleta e aplicação desse modelo.

Continue a leitura e confira:

• O que é Big Data?
• Como é utilizado nas indústrias?
• Quais são os 3 tipos de Big Data?
• Importância dos dados na indústria 4.0
• Qual o impacto do Big Data nas indústrias?
• Tecnologia de dados nas indústrias: como funciona?
• Como usar dados coletados por cobots

Big Data refere-se a conjuntos de dados volumosos, complexos e diversos, que são difíceis de serem processados e gerenciados pelos métodos tradicionais de análise de dados.

Esses conjuntos de dados são caracterizados por sua variedade, velocidade e volume, conhecidos como os "3Vs" do Big Data.

A tecnologia do Big Data envolve a coleta, armazenamento, processamento e análise desses grandes conjuntos de dados para extrair insights valiosos e tomar decisões informadas.

É necessário utilizar ferramentas e técnicas avançadas, como computação distribuída, algoritmos de processamento paralelo e aprendizado de máquina, para lidar com a escala e complexidade dos dados.

Existem muitos exemplos reais de uso do Big Data em diferentes setores. Por exemplo:

• Setor de varejo: Empresas de varejo podem analisar grandes volumes de dados de transações, comportamento do cliente e feedbacks nas redes sociais para identificar tendências de compra, otimizar o estoque, personalizar ofertas e melhorar a experiência do cliente.
• Saúde e medicina: No campo da saúde, o Big Data pode ser utilizado para analisar registros médicos eletrônicos, dados genômicos, sensores de monitoramento de pacientes e informações de seguros de saúde para identificar padrões de doenças, melhorar o diagnóstico, desenvolver tratamentos personalizados e prever surtos de epidemias.
• Transporte e logística: Empresas de transporte e logística podem usar o Big Data para rastrear e otimizar rotas de entrega, gerenciar frotas de veículos, prever demanda e melhorar a eficiência operacional.
• Marketing e publicidade: O Big Data é amplamente utilizado no marketing para análise de dados demográficos, comportamentais e de preferências dos consumidores. Essas informações são usadas para segmentar audiências, personalizar campanhas publicitárias e medir o desempenho das estratégias de marketing.
• Setor financeiro: Bancos e instituições financeiras utilizam o Big Data para análise de riscos, detecção de fraudes, modelagem preditiva e personalização de serviços financeiros.

Esses são apenas alguns exemplos, mas o potencial do Big Data se estende a praticamente todos os setores, permitindo a tomada de decisões mais informadas, insights valiosos e uma compreensão mais profunda de fenômenos complexos.

Os três tipos de Big Data são: estruturado, não estruturado e semiestruturado. Esses tipos diferem em como os dados são organizados, armazenados e processados. Aqui está uma explicação breve sobre cada um deles:

• Dados Estruturados: Esses dados são organizados de forma padronizada e têm um esquema definido. Eles são tipicamente armazenados em bancos de dados relacionais ou em formatos tabulares, como planilhas. Os dados estruturados têm um formato consistente, com colunas e linhas bem definidas, permitindo uma fácil consulta e análise. Exemplos de dados estruturados incluem informações em um banco de dados de clientes, registros de vendas ou registros financeiros.
• Dados Não Estruturados: Esses dados não possuem uma estrutura fixa e não podem ser facilmente organizados em um formato tabular. Eles podem ser de natureza variada, como texto livre, imagens, vídeos, áudios, feeds de mídia social, e-mails, documentos, entre outros. Os dados não estruturados representam a maior parte dos dados gerados atualmente. Eles são mais complexos de serem processados e exigem técnicas avançadas, como processamento de linguagem natural, análise de imagem e reconhecimento de padrões.
• Dados Semiestruturados: Esses dados têm alguma estrutura, mas não seguem uma rigorosa organização tabular. Eles contêm metadados ou tags que fornecem informações sobre sua estrutura ou características. Os dados semiestruturados podem incluir arquivos XML, documentos HTML, arquivos JSON e outros formatos similares. Eles são mais flexíveis do que os dados estruturados, permitindo uma adaptação às necessidades específicas de análise, mas também podem apresentar desafios ao processamento devido à sua natureza parcialmente organizada.

A indústria 4.0 está transformando radicalmente o cenário industrial, e os dados desempenham um papel fundamental nessa revolução. Aqui estão três argumentos que demonstram a importância dos dados na indústria 4.0:

1. Tomada de decisões baseadas em dados

Na indústria 4.0, os dados são coletados em toda a cadeia de produção, desde sensores em máquinas até dispositivos vestíveis nos operadores.

Esses dados fornecem insights valiosos sobre o desempenho das máquinas, eficiência da produção, qualidade do produto e até mesmo a saúde e segurança dos trabalhadores.

Com uma análise adequada dos dados em tempo real e em grande escala, as empresas podem tomar decisões mais informadas e estratégicas.

Isso inclui identificar gargalos na produção, otimizar processos, prever falhas em máquinas e adaptar-se rapidamente às demandas do mercado.

2. Melhoria da eficiência e produtividade

A análise de dados na indústria 4.0 permite identificar ineficiências e desperdícios nos processos industriais. Com base nos insights extraídos dos dados, as empresas podem implementar ações corretivas e melhorar a eficiência operacional.

A manutenção preditiva é um exemplo poderoso: por meio da análise de dados dos sensores de máquinas, é possível prever quando uma falha pode ocorrer e agendar a manutenção antes que o problema se torne crítico.

Isso reduz custos com paradas não programadas, aumenta a vida útil dos equipamentos e melhora a produtividade global.

3. Personalização e customização

A indústria 4.0 possibilita uma produção mais personalizada e customizada, atendendo às demandas específicas dos clientes. A análise de dados permite entender as preferências dos consumidores, comportamentos de compra e tendências de mercado.

Com base nesses dados, as empresas podem ajustar sua produção, adaptar produtos às necessidades individuais e oferecer uma experiência personalizada aos clientes.

Isso não apenas melhora a satisfação do cliente, mas também impulsiona a fidelidade à marca e aumenta a competitividade no mercado.

O impacto do Big Data nas indústrias tem sido significativo, proporcionando insights valiosos e impulsionando a transformação digital. Aqui estão alguns dados que ilustram esse impacto:

1. Eficiência operacional

De acordo com um relatório da McKinsey, as empresas industriais que implementam soluções de Big Data podem melhorar sua eficiência operacional em até 20%.

Ao coletar e analisar dados em tempo real de sensores e dispositivos conectados, as empresas podem identificar oportunidades de otimização de processos, reduzir tempos de inatividade e melhorar a produtividade geral.

2. Manutenção preditiva

Segundo a PwC, a implementação de análises de Big Data para manutenção industrial preditiva pode reduzir os custos de manutenção em até 30% e evitar falhas de equipamentos em até 70%.

Ao monitorar continuamente dados de sensores e realizar análises avançadas, as empresas podem identificar padrões e indicadores antecipados de falhas em equipamentos, permitindo a manutenção proativa e a redução de interrupções não planejadas.

3. Personalização e experiência do cliente

De acordo com a Accenture, 94% das empresas industriais afirmam que a personalização em massa é um fator importante para o crescimento de seus negócios.

O Big Data possibilita a coleta e análise de grandes volumes de dados sobre o comportamento e preferências dos clientes, permitindo às empresas criar produtos e serviços personalizados de acordo com as necessidades individuais.

Isso resulta em maior satisfação do cliente, aumento da fidelidade à marca e crescimento dos negócios.

4. Redução de custos e desperdícios

Um estudo da IDC mostra que as empresas industriais que implementam soluções de Big Data podem obter reduções significativas nos custos operacionais.

Por meio da análise de dados, as empresas podem identificar ineficiências nos processos, eliminar desperdícios, otimizar o uso de recursos e melhorar a cadeia de suprimentos. Isso leva a uma redução de custos operacionais e aumento da rentabilidade.

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5. Inovação e desenvolvimento de produtos

A análise de Big Data permite às indústrias obter insights valiosos sobre as necessidades e preferências do mercado. Um estudo da Forrester revelou que 70% das empresas industriais afirmam que o Big Data tem um impacto significativo na inovação de produtos.

Ao analisar dados de mercado, feedback dos clientes e tendências, as empresas podem identificar oportunidades de inovação, desenvolver produtos mais competitivos e antecipar as demandas futuras dos consumidores.

A tecnologia de dados nas indústrias envolve várias etapas para coletar, armazenar, processar e aplicar insights.

Essas etapas ilustram como a tecnologia de dados é aplicada em procedimentos rotineiros nas manufaturas, permitindo uma abordagem baseada em dados para aprimorar a produção, qualidade, manutenção e tomada de decisões estratégicas.

Aqui está um passo a passo que demonstra a aplicação dessa tecnologia em procedimentos rotineiros nas manufaturas:

Passo 1: Coleta de dados

O primeiro passo é identificar as fontes de dados relevantes. Isso pode incluir sensores em máquinas, dispositivos IIoT (Internet Industrial das Coisas), registros de produção, dados de qualidade, entre outros.

Os sensores e dispositivos coletam informações sobre o desempenho das máquinas, condições de trabalho e processos de produção.

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Passo 2: Armazenamento e gerenciamento de dados

Os dados coletados são armazenados em um sistema centralizado, como um data warehouse ou um data lake. É importante garantir a integridade, segurança e acessibilidade dos dados.

Tecnologias como bancos de dados distribuídos, sistemas de gerenciamento de dados em nuvem ou soluções de armazenamento escaláveis são usadas para lidar com grandes volumes de dados.

Passo 3: Processamento e análise de dados

Nesta etapa, os dados são processados e analisados para obter insights significativos. Isso pode envolver a aplicação de técnicas de análise de dados, como mineração de dados, aprendizado de máquina, inteligência artificial e estatísticas.

Algoritmos são aplicados para identificar padrões, tendências, anomalias e correlações nos dados. Isso pode ser feito tanto em tempo real (análise em tempo real) quanto em análises históricas.

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Passo 4: Extração de insights

Com os dados processados, é possível extrair insights valiosos. Esses insights podem ser sobre a eficiência da produção, qualidade do produto, manutenção preditiva, otimização de processos, identificação de gargalos, entre outros.

Os insights são comunicados às equipes relevantes, como engenheiros de produção, gerentes de operações ou equipes de manutenção.

Passo 5: Tomada de decisões e ações

Os insights obtidos a partir dos dados são utilizados para embasar a tomada de decisões. Com base nesses dados, as equipes podem implementar ações corretivas, melhorar processos, planejar manutenção preditiva, ajustar a produção ou tomar outras decisões estratégicas.

As decisões são orientadas pelos insights e métricas derivados da análise de dados.

Passo 6: Monitoramento contínuo e melhoria

A tecnologia de dados nas indústrias é um processo contínuo. Os dados continuam sendo coletados, armazenados, processados e analisados em tempo real.

As informações obtidas são usadas para monitorar continuamente o desempenho da produção, identificar oportunidades de melhoria e realizar ajustes conforme necessário.

Isso permite uma abordagem orientada por dados para aprimorar continuamente os processos e a eficiência operacional.

Os cobots, também robôs industriais colaborativos, são umas das soluções mais interessantes para manufaturas interessadas em entrar na indústria 4.0 através da automação de processos monótonos, repetitivos, perigosos e pouco ergonômicos realizados por humanos.

Esses robôs colaborativos são capazes de ser implementados e operar com pouco impacto no chão de fábrica, baixo consumo de energia comparados aos robôs industriais tradicionais, e ainda podem operar sem células de segurança após apreciação de riscos obrigatória.

Mas, para além dos benefícios de produtividade, aumento de qualidade, segurança, satisfação dos trabalhadores, retenção de talentos, maior constância na produção, oportunidade de abertura de 3 turno e previsibilidade produtiva mais apurada, os cobots também são tecnologias altamente integráveis a sistemas de informação já presentes nas manufaturas.

Isso quer dizer que, na prática, os cobots podem alimentar softwares com dados sobre tempo de ciclo, desgaste de flanges, log de erros e muitas outras informações.

No ecossistema UR+ da Universal Robots, onde é possível encontrar diversos fornecedores certificados ao redor do mundo, estão presentes diferentes softwares de IA e Big Data que transformam os dados coletados em relatórios úteis para a gestão das fábricas.

Caso queira entender melhor como isso funciona e como aplicar esses robôs na sua linha produtiva, entre em contato. A Universal Robots oferece cobots com compatibilidade nativa com os principais protocolos industriais (Ethernet/IP, Profinet, Modbus/TCP).