Análise de dados: modelo de negócio do futuro no setor industrial
robótica
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entrevista
Daniel Kress, investigador na Weidmüller em Detmold, falou numa entrevista sobre as oportunidades e os desafios apresentados por Big Data na indústria. Daniel Kress estudou Biologia dos Sistemas, formouse em Neurobiologia e liderou a pesquisa de uma gama diversificada de produtos na Faculdade de Engenharia Mecânica da Universidade de Stanford. Desde 2016 que trabalha como cientista de dados no centro de negócios de Análise Industrial da Weidmüller.
Revista “robótica” (rr): Há cada vez mais processos analógicos que estão a ser representados no mundo digital como parte da digitalização. Qual o significado do Big Data neste âmbito? Daniel Kress (DK): Os dados, atualmente, já são muito valiosos mas assumimos que o seu valor vai continuar a aumentar. Quanto mais extensos os processos que são representados digitalmente, mais valiosos são os dados, e é precisamente por aí que a tendência está a ir neste momento. A recolha de dados está a tornar-se cada vez mais detalhada e é realizada em grande escala, e com a ajuda de vários sensores. Devido ao grande volume de dados envolvidos, utilizamos algoritmos para o reconhecimento de padrões, de uma forma totalmente automática. O valor adicional é aqui gerado devido ao volume de dados analisados, que é varrido por vários sistemas em
segundos, com base em determinados padrões. Isto oferece um enorme potencial para uma gama de diferentes setores, incluindo a engenharia elétrica que torna possível saber como estão a ser executados os processos, e para detetar e explorar as capacidades e os pontos fracos que não foram utilizados no procedimento. Pensar na produção industrial abre, completamente, novos horizontes. rr: O que quer dizer com isso? DK: Se quisermos garantir o sucesso dos negócios do futuro temos de ter atenção à capacidade de trabalhar com negócios interdependentes, a partir de dados de máquinas, porque este é um tópico importante no setor industrial. Conhecer o estado das máquinas e dos sistemas no campo e ser capaz de reagir, antecipadamente, a quaisquer desvios do comportamento normal, é extremamente
valioso e torna possível reduzir qualquer imprevisto, realizando o trabalho de manutenção mais adequado. Por isso o tópico de Manutenção Preditiva está a tornar-se cada vez mais importante porque uma enorme quantidade de potenciais vantagens para os construtores e operadores de máquinas podem ser explorados se formos capazes de prever os estados da máquina. Os operadores de máquinas podem beneficiar com o aumento da disponibilidade da máquina, a gestão da energia direcionada, os custos de manutenção extremamente reduzidos e a monitorização automática da qualidade do produto. Ao mesmo tempo há oportunidades para novos modelos de negócios com base em dados, o que transforma as empresas em fornecedores de serviços que vendem horas de produção ou disponibilidade de máquinas. rr: Isso parece tudo muito interessante. Tem algum caso prático de aplicação que possa compartilhar? DK: Um exemplo seria a utilização da nossa solução de análise pelo fabricante do compressor Boge. Esses compressores são muito utilizados na indústria farmacêutica e alimentar, em oficinas de pintura industrial e na produção de semicondutores, que são áreas nas quais os clientes exigem uma fiabilidade máxima do processo e uma adequada gestão de energia. Isto requer uma base de prevenção de erros previsíveis, razão pela qual a BOGE está a aumentar, continuamente, a sua oferta de serviços de manutenção. A solução de manutenção preditiva da Weidmüller faz parte da Boge Analytics, um pacote Indústria 4.0, para a avaliação e utilização de dados inteligentes. A análise industrial pode ser utilizada para fazer previsões relacionadas com os requisitos futuros de manutenção durante uma operação contínua, permitindo o planeamento adequado das intervenções de serviço. A análise industrial indica