O que está acontecendo na indústria de manufatura agora é semelhante ao que está ocorrendo com muitas outras indústrias: a tecnologia está se desenvolvendo muito rápido para os humanos acompanharem. A promessa da internet das coisas industrial (IIoT, da sigla em inglês) é enorme. As empresas, em teoria, têm o potencial de automatizar, calibrar, criar e distribuir seus produtos enquanto acumulam toneladas de dados para continuar fazendo melhor e mais rápido. Ainda assim, de acordo com pesquisa da IBM, um único local de fabricação pode gerar 2.200 terabytes de dados em um mês, mas a maioria deles não é analisada. A maior parte dos fabricantes carece da infraestrutura necessária – ou estrutura organizacional – para usufruir desse valor.
O que estamos vendo com a IIoT é semelhante ao que vemos em outras indústrias que buscam implementar automação e IA (inteligência artificial) em seus processos. A maioria das empresas que usam a IIoT ainda utiliza apenas uma fração do que a IA e o aprendizado de máquina são capazes de oferecer. Além do mais, eles estão fazendo isso em departamentos e unidades de negócios menores e mais confinados, em vez de usar esses dados em escala. Para fazer isso, seriam necessários sistemas mais fortes e conectados e, honestamente, uma maneira totalmente diferente de ver a estrutura da empresa.
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O que é a IIoT – e como ela está sendo usada atualmente?
A IIoT é um termo vago para o uso da internet das coisas pelas indústrias fabris e de manufatura. Não é tanto uma rede única, mas um amplo ecossistema de empresas separadas usando sensores e conectividade para coletar mais dados / insights / segurança de suas atividades de manufatura.
Tudo em algum momento é fabricado. Carros, chips, roupas, aviões, embalagens de alimentos, eletrônicos, etc. Você escolhe, já foi fabricado. Mas muitas dessas empresas, especialmente em setores presos ao pensamento antigo, como maquinário industrial e aeroespacial, demoraram a adotar novas tecnologias.
Até agora, a IIoT tem sido usada para coisas como automação, manutenção preditiva e prevenção de danos – coisas simples que ajudam a manter as empresas operando com mais segurança e eficiência. Mas – não necessariamente aqueles momentos de espanto, surpresa que a IA e o aprendizado de máquina prometeram em termos de agregar valor à empresa.
Por que isso acontece? Existem algumas razões principais. A primeira é que a maioria das empresas simplesmente não tem uma infraestrutura coesa para aproveitar todo o valor da IA. Até onde vimos na transformação digital, a maioria das companhias ainda tem uma mistura de sistemas e stacks (conjunto de ferramentas necessárias para executar um único aplicativo sem outro software adicional) – e cada sistema é tão forte quanto sua parte mais fraca.
A segunda razão, e provavelmente tão importante, é que nós, como humanos, simplesmente ainda não chegamos lá. É difícil “pensar” como IA. Portanto, é difícil imaginar como colocar esses sistemas no lugar para que funcionem em sua capacidade máxima. Isso significa não apenas qual software comprar e qual infraestrutura construir, mas como organizar os fluxos de trabalho e sistemas corporativos de forma que funcionem perfeitamente em conjunto. Em vez de pensar em termos de um único segmento da IIoT de uma empresa, a própria empresa precisa operar como uma IIoT perfeitamente ajustada em, com todos os membros da equipe, desenvolvedores, etc., trabalhando juntos para maximizar o potencial da tecnologia. O difícil é que não existe um modelo para isso. Cada empresa é diferente. É por isso que está demorando tanto para que todos nós – em geral – nos livremos dos problemas.
Maximizando a IIoT: Inovação por meio de parcerias estratégicas de TI / TO (Tecnologia Operacional)
Pelo menos na área da tecnologia, há esperança. Conforme observado acima, para ser realmente eficaz, a manufatura precisa de tecnologia melhor para processamento de dados e, felizmente, a grande tecnologia está se preparando para oferecer o que precisam. Por exemplo, recentemente, Siemens, IBM e Red Hat anunciaram uma colaboração que permitiria aos usuários da IIoT usar uma solução de nuvem híbrida para maximizar seus esforços. Essa colaboração estenderia a implantação e flexibilidade do MindSphere, a solução IIoT criada pela Siemens, para ser usada no local e com a nuvem. Por que isso importa? Porque quanto mais rápido os dados podem ser processados, mais rapidamente os insights podem ser utilizados para um custo melhor, segurança e economia de tempo. Computação de ponta, IA e soluções melhores de armazenamento são necessárias para a velocidade e agilidade exigidas para processar dados em tempo real. Ser capaz de desfrutar de análises no local ou na nuvem é um grande impulso para os usuários da IIoT.
Essa não foi a única colaboração que fez a diferença no ano passado. Em outubro de 2020, a Honeywell e a Microsoft anunciaram uma parceria que traria a Honeywell para construir seus aplicativos específicos de domínio no Microsoft Azure para impulsionar novos níveis de produtividade para clientes industriais, oferecendo mais eficiência, simplicidade e melhores insights sobre o gerenciamento de processos. A Honeywell, que pode ser mais conhecida por suas raízes industriais, é um exemplo perfeito das forças convergentes que estão trazendo negócios industriais antigos para a era de TI moderna. Com suas soluções Forge agora no mercado, a Honeywell transformou seu negócio para se tornar mais centrado em TI com foco em SaaS, Big Data e gerenciamento de desempenho empresarial (EPM, da sigla em inglês) por meio de um foco central em tecnologia.
A IIoT está pronta para se tornar uma indústria de mais de US$ 263 bilhões em 2027. Ainda assim, o fato de a manufatura ter concordado em investir na IIoT não é uma garantia de que ela trará valor para todas as empresas que a utilizam. A responsabilidade disso não é da grande tecnologia, mas da indústria como um todo reimaginar como a manufatura e a revolução industrial realmente se parecem, não apenas em termos de robôs e automação, mas em termos de estrutura e modelos de negócios. Quando nós, como humanos, finalmente conseguirmos lidar com esse lado da equação, acredito que a tecnologia será ainda mais adequada para nos ajudar a realizar o trabalho.
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