Categoria Indústria 4.0

porRicardo Jorge

IoT e os dados dos sensores e do CLP

Neste artigo sobre IoT e os dados dos sensores e do CLP, abordaremos o uso adequado destas duas fontes de dados, para obtermos um conjunto poderoso de informações sobre nosso ambiente em operação.

Também poderemos perceber que existem dois caminhos possíveis para uma implementação IoT, sendo um a partir dos dados já existentes, sendo coletados pelo CLP, e os dados complementares, que serão capturados por sensores específicos.

Quando se trata de coletar dados para IIoT, devemos focar na qualidade e também na quantidade.

Necessitamos ter dados que permitam a análise e a tomada de decisões tanto no curto, como também no longo prazo.

Deep Data versus Big Data

Basta pesquisar sobre IIoT e você encontrará muitas informações sobre a utilidade de Big Data e análise preditiva.

De acordo com um artigo da Forbes, “Embora o volume, a velocidade e a variedade que o Big Data oferece possam sem dúvida revelar efeitos importantes que escapam ao olho humano e aos métodos tradicionais de pesquisa empírica, essa é simplesmente a primeira etapa no processo de criação de valiosos insights que derivam de intervenções baseadas em evidências.

Prever resultados é útil, mas explicá-los e compreender suas causas, é muito mais valioso, tanto de uma perspectiva teórica quanto prática.”

O autor, neste caso, estava se referindo aos processos de recursos humanos (RH) em sua obra, mas suas afirmações são tão válidas para o chão de fábrica quanto para o departamento de seleção e recrutamento.

Big Data consiste em capturar as vastas quantidades de dados que já estão disponíveis e analisá-los.

Em outras palavras, olhar para os dados de uma maneira diferente.

Muitos dos dados serão úteis, mas alguns não, e isto também se aplica aos resultados.

Enquanto isto, Deep Data levam essa análise a um nível mais granular.

Ao eliminar dados que não são relevantes para um determinado curso de investigação e focar em fluxos, as tendências preditivas que resultam da análise de dados profundos ( Deep Data ) tendem a ser mais precisas no geral.

Dados dos sensores versus Dados do CLP

Os dados dos sensores, são todos os dados de um sensor específico em uma máquina, considerados dentro de um período de tempo designado.

O sensor é projetado para monitorar algo específico, como uma vibração, que pode dizer ao operador que a máquina está ligada ou desligada.

Esses dados podem ou não ser significativos quando revisados ​​ou analisados.

Um CLP é capaz de extrair uma grande quantidade de tipos de dados que, juntamente com os dados do sensor, fornecem uma imagem mais completa do que está acontecendo em qualquer máquina.

Este CLP pode monitorar entradas e saídas de e para uma máquina e pode tomar decisões lógicas quando necessário, com base na programação.

Por que utilizar os dois conjuntos de dados é o ideal

A chave para análises e resultados de alta qualidade é ser capaz de ter uma plataforma que possa capturar dados profundos do CLP e também os dados dos sensores, que monitoram itens mais específicos que podem não estar disponíveis através do CLP.

Por exemplo, como observado acima, embora um sensor possa fornecer os limites de vibração em uma determinada máquina ou parte de uma máquina, os dados do CLP dessa mesma máquina, podem incluir parâmetros para sinalizar que uma falha está prestes a ocorrer na produção.

Com os dados do CLP, vem a capacidade de controlar as operações, incluindo a sequência de atividades em que uma máquina pode estar envolvida, o correto tempo para certas tarefas ocorrerem e assim por diante.

Quando os dados obtidos pelo CLP, mostram que um desses elementos programados está operando de maneira inadequada, o operador pode responder mais rapidamente do que se tivesse que investigar manualmente um problema de forma isolada.

A lógica interna ao CLP pode ser programada para garantir que os dados retornados correspondam ao estado desejado e que a máquina esteja funcionando em um nível ideal.

Isso gera uma informação mais precisa, do que apenas saber se uma máquina está vibrando ou não.

Ter os dois conjuntos de dados analisados ​​e entregues ao usuário, fornece muito mais informações do que os sensores por conta própria, permitindo ao operador a flexibilidade de coletar os dados necessários em tempo hábil para evitar paralisações dispendiosas e problemas de manutenção.

Em vez disso, o tempo de inatividade planejado e a manutenção preditiva proativa podem ocorrer, aumentando a eficiência e melhorando os resultados financeiros.

Conclusão

Existe mais de uma abordagem e metodologia para implementação de IoT / IIoT em sua empresa e para seu negócio.

Conforme o estágio no qual você esteja, ou até mesmo o nível de investimento possível e desejável, uma abordagem será melhor do que outra.

Caso já tenha CLPs e inversores instalados e queria iniciar rapidamente e com um investimento mínimo, uma opção é fazer o acesso aos dados já existentes nestes dispositivos. Isto será útil para validar seus conceitos e obter as métricas iniciais para um projeto maior e melhor definido.

Qualquer que seja o caminho adotado, o uso de IoT trará, com os devidos cuidados, os resultados esperados.


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Este artigo foi baseado neste link.


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porRicardo Jorge

IoT o que fazer após a instalação?

Neste artigo sobre IoT o que fazer após a instalação?, serão abordados os tópicos básicos que devem ser avaliados por quem deseja ter bons resultados através da implementação de IoT.

Inúmeros são os artigos falando sobre a importância e os benefícios de IoT, mas pouco é comentado sobre o que deve ser feito após a implementação de uma solução IoT e principalmente o que deve ser preparado antes da implementação, para que tudo faça sentido e traga os resultados esperados.

IoT está relacionado com sensores e a obtenção dos dados sobre o ambiente onde estes sensores estão ou serão instalados.

De posse destes dados e com as metodologias e ferramentas adequadas, a tomada de decisão será facilitada, ampliada e melhorada.

Leia mais sobre a importância dos sensores, neste outro artigo IoT e os dados dos sensores e do CLP.

É claro que existem dispositivos IoT associados a atuadores, mas os dados são provenientes da quantidade e da qualidade dos sensores existentes em seu ambiente.

Quando falamos sobre metodologia, mesmo algo simples como 5W2H pode ser um excelente ponto de partida.

Não basta acreditar nas promessas que a tecnologia IoT trará para você ou para seu negócio.

Você precisa definir critérios para o antes e o pós implementação.

Você tomaria uma decisão importante, a partir de uma única informação?

Usando 5W2H, podemos definir alguns pontos básicos, como :

  • Who? (Quem?)
    • será o fornecedor e o responsável pela implementação
    • fará a operação deste sistema em minha empresa
  • What? (O quê?)
    • devo monitorar e automatizar em meu ambiente
  • Where? (Onde?)
    • no meu ambiente, devo iniciar a implementação de IoT
    • Você já tem CLPs e inversores que podem ser usados ?
  • When? (Quando?)
    • desejo ter os primeiros resultados desta implementação
  • Why? (Por que?)
    • preciso implementar IoT em meu ambiente
  • How? (Como?)
    • Serão implementados os sensores em meu ambiente
      • Posso utilizar os CLPs existentes
      • Devo instalar sensores “do zero”
    • Treinar minha Equipe e integrar com meu ERP
    • a implementação trará os resultados desejados
    • será feita a gestão de todo o ecossistema de IoT em meu ambiente
  • How Much?(Quanto?)
    • Qual será o ROI e o TCO desta implementação

Na lista acima, temos alguns pontos de partida para nosso estudo, mas estes pontos devem ser ajustados para cada necessidade específica.

time-money

Decisão deveria estar associada a informação!

Para ilustrar a importância dos sensores e, através de uma rápida pesquisa pela Internet, podemos ver que um veículo convencional tem entre 60 a 100 sensores.

Enquanto isso, uma aeronave conta com aproximadamente 50.000 sensores e coleta em média 2.5 terabytes de dados por dia.

Quando implementamos IoT, a coleta de dados será iniciada!

Sendo assim, o tratamento e a análise destes dados, precisam estar definidos desde o início da implementação, sob pena do processo ficar incompleto e não trazer os resultados esperados e possíveis de serem atingidos.

IoT tem total relação com o negócio e com a análise dos dados obtidos e não só com tecnologia, como muitas vezes é visto e divulgado !

Como podemos ver, é preciso estar preparado para coletar e salvar os dados provenientes das várias fontes ( sensores / CLP ), pois eles serão usados para nosso sistema de tomada de decisão.

Em uma fase posterior a coleta, estes dados serão tratados por algum processo de Big Data e serão usados para o controle dos atuadores do ambiente e, melhorando a gestão dos processos produtivos.

Posteriormente, os dados serão integrados com o ERP da empresa, para melhorar a tomada de decisão já no nível do negócio.

E você? Já definiu o que fazer, após a instalação de um sistema IoT em sua empresa?

Deixe seus comentários aqui em nosso Blog.


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porRicardo Jorge

Modbus e Profibus os protocolos da indústria

Neste artigo sobre Modbus e Profibus os protocolos da indústria, abordaremos uma parte fundamental da Indústria 4.0, que é a infraestrutura de comunicação para os sistemas de automação e controle.

Conhecendo melhor os meios e os protocolos de comunicação existentes nos controladores utilizados na indústria, poderemos ter uma melhor visão e mais opções para integração dos processos e a possível implementação de IoT em seu ambiente.

Observação : CLP ( Controladores Lógicos Programáveis ) ou PLC ( Programmable Logic Controller ) costumam ser amplamente encontrados na indústria, associados ao controle de processos e já são usados por vários anos.

Os protocolos Modbus e Profibus na indústria.

Introdução :

Vivemos em um mundo multi protocolo e isso provavelmente não mudará tão cedo.

Cada um dos protocolos aqui abordados, Modbus e Profibus, tem seus pontos fortes e fracos.

Conhecer um pouco mais sobre eles, ajudará você a extrair o melhor de cada um, para seu caso de uso.

Uma parte importante é não esquecermos que os dois protocolos podem ser combinados para uma operação conjunta.

Introdução ao Modbus :

Considerando uma linha de tempo, o Modbus é o “avô” dos protocolos de comunicação industrial.

Ele foi originalmente projetado em meados da década de 1970 pela Modicon como uma forma de conectar dispositivos inteligentes com PLCs usando um conceito simples de mestre / escravo.

O termo “simples” é um atributo chave para o Modbus – e também sua maior força.

É fácil de implementar e fácil de usar.

Quando foi introduzido pela primeira vez, era um protocolo proprietário que apenas o Modicon podia usar. No entanto, ele foi publicado posteriormente sem royalties para que qualquer pessoa pudesse usá-lo.

Finalmente, o Modicon o tornou um protocolo aberto.

Quando foi publicado, várias empresas começaram a utilizá-lo, criando diferentes interpretações e modificações da especificação original.

Como resultado, agora existem algumas variações em uso.

O documento de especificação tem menos de 100 páginas, o que é uma boa indicação do baixo nível de complexidade do protocolo.

Em comparação, o documento de especificação do Profibus tem milhares de páginas. O termo “Modbus” normalmente se refere a um dos três protocolos relacionados :

  • O Modbus ASCII foi o primeiro Modbus e é um protocolo serial, normalmente executado na camada física RS-232 ou RS-485. Todos os escravos são pesquisados ​​sob demanda pelo mestre, e há apenas um mestre. O quadro de mensagem pode ter até 252 bytes de comprimento e até 247 endereços são possíveis. O quadro de mensagens e os códigos de função, são muito simples.
  • O Modbus RTU é, na verdade, apenas uma pequena variação do protocolo Modbus ASCII. A única diferença está na codificação dos dados. ASCII codifica a mensagem em caracteres ASCII, enquanto RTU usa bytes, aumentando assim a taxa de transferência do protocolo. Em geral, a RTU é mais popular, principalmente em novas instalações.
  • O Modbus TCP / IP foi adicionado muito mais tarde. Uma maneira simples de pensar sobre o Modbus TCP / IP é imaginá-lo encapsulando um pacote Modbus RTU dentro de um pacote TCP / IP. Há um pouco mais do que isso, mas é essencialmente isso que o Modbus fez. Como resultado, o Modbus TCP / IP também é muito simples de implementar. A desvantagem é que, por usar o protocolo TCP / IP para todas as mensagens, é lento em comparação com outros protocolos industriais Ethernet – mas ainda assim rápido o suficiente para aplicativos de monitoramento.

Como o Modbus opera

Como já foi observado, o Modbus é um protocolo mestre-escravo simples.

O mestre tem controle total da comunicação no barramento, enquanto um escravo só responderá quando for acessado ( solicitado ).

O mestre gravará as saídas e lerá as entradas de cada um de seus escravos, durante cada ciclo.

O protocolo é bastante básico. Não há nenhum requisito adicional para o escravo ou mestre ter um temporizador de watchdog para garantir que as comunicações ocorram dentro de um determinado tempo.

Os dispositivos escravos não “ingressam” na rede. Eles simplesmente respondem sempre que um mestre fala com eles.

Se o mestre nunca fala com eles, eles estão ociosos.

Também não há requisitos para diagnósticos relacionados à saúde do escravo. Se o mestre solicitar dados que não façam sentido para o escravo, o escravo pode enviar uma resposta de exceção.

Porém, se a variável do processo estiver errada ou se o dispositivo tiver problemas de funcionamento, não há nada no protocolo que exija que o escravo relate isso.

Introdução ao Profibus

Se o Modbus é o “avô” dos protocolos, então o Profibus é o jovem atleta – enxuto e rápido.

O Profibus foi projetado na década de 1990 para atender a todas as necessidades de comunicação industrial para automação de fábrica e de processo.

Tal como acontece com o Modbus, existem vários termos associados a este protocolo:

  • Profibus DP
  • Profibus PA
  • Profisafe
  • Profidrive e Profinet.

Uma maneira de visualizar como esses termos se encaixam é pensar no Profibus como um livro com muitos capítulos.

O livro se chamaria Profibus DP (Periférico Descentralizado).

Os capítulos do livro seriam chamados de Profibus PA (Automação de Processo), Profisafe para aplicações de segurança e Profidrive para aplicações de inversores de alta velocidade.

Além disso, haveria um segundo livro dos mesmos autores, denominado Profinet, com muitos capítulos, incluindo Profisafe e Profidrive.

Como o Profibus opera

O Profibus também é um protocolo do tipo mestre-escravo como o Modbus, mas com um protocolo token ring adicional para permitir vários mestres.

Além disso, ao contrário do Modbus, todos os dispositivos passam por uma sequência de inicialização durante a qual eles “entram” na rede.

Cada escravo mantém um cronômetro à prova de falhas. Se o mestre não falar com ele dentro de um determinado limite de tempo, o escravo entrará em um estado seguro; o mestre deve então passar pela sequência de inicialização novamente antes que a troca de dados possa ocorrer.

Isso, em combinação com um temporizador de watchdog no mestre, garante que toda a comunicação ocorra a cada ciclo do barramento com um determinado valor de tempo.

O mestre recebe o token, que lhe dá o controle do barramento. Em seguida, ele trocará dados com cada um de seus escravos e, quando concluído, passará o token para o próximo mestre (se houver).

O requisito de diagnósticos detalhados de cada escravo também está incluído no protocolo. Durante a troca normal de dados, um escravo pode alertar o mestre de que possui diagnósticos, que o mestre irá ler durante a próxima varredura do barramento.

Considerações sobre o uso de Modbus e Profibus

O Modbus é um protocolo muito simples, fácil de usar e compatível com o modem.

No entanto, há uma grande variação no próprio protocolo e em sua definição de camada física, o que pode criar problemas em aplicativos que envolvam vários fornecedores.

Profibus é um protocolo muito robusto que foi projetado para automatizar plantas inteiras.

Funciona extremamente bem em aplicativos de vários fornecedores, com modems e possui diagnósticos detalhados.

Ao conectar um controlador a um dispositivo inteligente em uma configuração ponto a ponto, ou se houver apenas um local remoto, o Modbus é uma solução viável.

Para situações onde há mais pontos, com diferentes fornecedores envolvidos ou onde existe um ambiente sujeito a muito ruído que possa prejudicar a comunicação dos dados, o Profibus é a melhor solução.

Aplicações integradas

Existem aplicações e usos que tem ganho popularidade e também oferece o melhor dos dois mundos.

Um exemplo de tal aplicação é usar Modbus como o transporte de dados entre um controlador mestre / concentrador de dados e utilizar uma estação remota com Profibus.

Um cenário seria a coleta de dados via Profibus que por sua vez, repassa as informações para um sistema de controle usando Modbus.

Os benefícios desse tipo de configuração são significativos.

Do lado Modbus:

  • Suporte fácil para modem ( linha discada, sistemas sem fio e celular )
  • Implementação simples

Do lado Profibus:

  • Saída padronizada e diagnósticos dos instrumentos
  • Camada física robusta
  • Instalação intrinsecamente segura, reduzindo assim os custos de instalação
  • Capacidade de se comunicar com instrumentos de campo através do barramento

As comunicações robustas do Profibus / Profinet e a facilidade de uso em aplicações e, ambientes com muito ruído e / ou de vários fornecedores o tornam um protocolo ideal para todas as aplicações industriais.

O Modbus é fácil de usar em pequenas aplicações e fornece uma boa ligação entre um sistema SCADA e o concentrador de dados.

Conclusão

Ambos os protocolos terão uma vida longa e prospera :

Profibus / Profinet para a maioria das aplicações

Modbus / Modbus TCP / IP para aplicações ponto a ponto.

Complemento

Vários dispositivos e sistemas em um ambiente industrial, podem ter tanto Modbus como Profibus disponíveis e será uma questão de necessidade ou preferência, utilizar um ou outro.

Devido a facilidade de implementação, o Modbus poderá ser um excelente ponto de partida para uma iniciativa Iot ou IIoT, baseada em recursos já instalados e prontos para uso dentro de seu ambiente.

É comum contar com CLPs, inversores e alguns tipos de sensores e atuadores, com Modbus disponível.

Isto facilita, agiliza e barateia uma implementação IoT.


Este artigo é baseado neste link.


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porRicardo Jorge

Séries históricas e IoT – conheça planeje e decida

O artigo Séries históricas e IoT – conheça planeje e decida fará uma introdução sobre a importânica do armazenamento adequado, dos dados provenientes dos coletores IoT.

Praticamente todo dispositivo IoT faz alguma coleta baseada em tempo, que pode ser da ordem de segundos, minutos ou horas.

Tudo depende do processo sendo monitorado e das especificações do hardware do dispositivo IoT além da forma de comunicação deste dispositivo com o ponto central para onde as coletas serão enviadas e armazenadas.

Devido a esta característica de coleta por tempo, nada melhor do que utilizarmos um sistema ( Banco de Dados ), que salve e recupere os dados de uma maneira fácil, simples e rápida, baseada no momento da coleta.

Banco de Dados de Série Histórica

Um Banco de Dados de Série Histórica, também denominado Banco de Dados de Série Temporal, é um sistema desenvolvido para um armazenamento eficiente de dados que utilizam uma referência de tempo, para sua identificação.

Esta referência de tempo é conhecida como timestamp, e costuma ser uma contagem em segundos ou até em milisegundos, à partir de uma data conhecida e / ou pré determinada.

Por exemplo, nos sistemas Linux, BSD e Unix, é a contagem de segundos desde 01/01/1970 às 00:00:00 horas UTC.

Os Bancos de Dados de Série Temporal também são conhecidos como NoSQL, embora alguns destes Bancos tenham capacidade de pesquisa através de sentenças SQL padrão.

Devido a velocidade com a qual os dados coletados podem chegar ao ponto de armazenamento, estes Bancos de Dados de Série Temporal precisam lidar com grandes volumes de dados e devem ter a capacidade de serem escaláveis para adequar suas necessidades de armazenamento e performance, conforme o ambiente necessitar.

Exemplos de uso

Podemos citar 2 exemplos práticos de uso do armazenamento de coletas IoT em bancos de Dados de Série Histórica:

  • Nosso coletor de telemetria para compressores de ar
  • O atual projeto do monitor Off-Grid

No caso do coletor para telemetria, os dados são enviados contendo informações como :

  • Timestamp da coleta
  • Temperatura do compressor
  • Tempo ativo do compressor
  • Número de partidas do compressor

Já para o protótipo do monitor Off-Grid, temos :

  • Timestamp da coleta
  • Tensão do banco de de baterias
  • Temperatura do ambiente onde estão as baterias
  • Tempo de carga da(s) bateria(s)
  • Tempo de descarga da(s) bateria(s)
  • Watts em uso ( atual)
  • Corrente ( atual)

Existem outras coletas, mas as mostradas acima são apenas um exemplo.

Um ponto a ser destacado nas coletas baseadas em tempo, é que através de pesquisas e / ou de gráficos, fica muito fácil perceber a relação entre os eventos coletados.

Isto é normalmente utilizado no que chamamos de “causa raiz”.

Com o relacionamento dos eventos, sincronizados pelo momento da coleta ( “timestamp” ) conseguimos perceber o que ocorreu antes ( “causa” ) e qual efeito gerou no sistema / ambiente.

Séries históricas e IoT

Através desta introdução, é possível notar a importãncia do correto armazenamento dos dados coletados.

Com as coletas, será possível conhecer melhor o ambiente monitorado, fazendo uma gestão adequada e tomando as ações necessárias nos casos onde existam exceções.

Parte destas ações, poderão ser automatizadas usando Inteligência Artifical e Análise dos dados ( Analytics ), permitidindo que os atuadores IoT sejam acionados para corrigir os processos em tempo real.

Observação : um dispositivo IoT pode ser composto por um coletor e um atuador, sendo o coletor responsável por coletar e enviar os dados e o atuador, responsável por acionar algum processo ( abrir / fechar uma válvula, ligar / desligar algo, etc. ).

E você, como faz a gestão de seus coletores IoT ?

Referências :

Banco de Dados Temporais

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Indústria 4.0 e a Internet das Coisas Industrial – IIoT



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porRicardo Jorge

Indústria 4.0 – Introdução

Evoluir – Otimizar – Cooperar

A indústria 4.0 ou também como é conhecida, a Quarta Revolução Industrial, é um termo que teve início por volta de 2015.

Sua base é a automação dos processos de manufatura industrial, através da utilização de M2M ( comunicação Máquina / Máquina ) e IoT ( Internet das Coisas ).

Através da comunicação e a monitoração contínua entre os processos, a intervenção humana não é necessária e vários ajustes podem ocorrer sob demanda e de maneira automatizada.

Isto representa agilidade e diminuição de falhas e deperdício de materias.

Os estágios anteriores da indústria foram :

Primeira revolução industrial

Baseada na transição da produção totalmente manual, para métodos que incluiam máquinas movidas a vapor.

Segunda revolução industrial

Conhecida também como Revolução Tecnológica, abrange o perído da introdução da eletricidade, das redes telegráficas e o transporte por trens.

A eletricidade acabou por substituir o vapor e houve um grande salto na produtividade, através do uso de mais máquinas.

Terceira revolução industrial

Conhecida também como a Revolução Digital.

Teve lugar no final do século 20, após as duas guerras mundiais.

Foi marcada pelo uso dos computadores e das tecnologias de comunicação nos processos produtivos

Neste período também ocorreu a diminuição da necessidade da intervenção humana no ambiente de produção.

Princípios da Indústria 4.0 – a Revolução Industrial

  • Interconexão
  • Informação transparente
  • Apoio a decisões técnicas ( tomada de decisão / resolução de problemas )
  • Decisões descentralizadas

O ecossistema da Indústria 4.0

A indústria 4.0 tem forte relação com as seguintes tecnologias :

  • IoT
  • Big Data e Analytics
  • Computação na Nuvem ( Cloud )

IoT

IoT que significa Internet Of Things, ou Internet das Coisas em português, está diretamente ligada com as coletas de informações e também com a automação dos processos.

Através dos coletores IoT, representados pelos vários tipos de sensores, é possível saber como cada etapa da produção se comporta.

Exemplos mais comuns de sensores são :

  • temperatura
  • tensão – voltagem
  • pressão
  • rotação
  • vazão
  • volume
  • umidade
  • consumo de energia

Com as informações vindas dos sensores, podemos retroalimentar os processos, utilizando os atuadores.

A dupla sensor / atuador é a base para IoT.

Exemplos mais comuns de atuadores :

  • válvulas para controle de fluxo
  • controle de rotação dos motores – inversores de frequência e PID
  • válvulas para controle de pressão
  • controle de irrigação
  • posicionamento de painéis solares e geradores eólicos
  • sistemas de freio

Big Data e Analytics

Com as coletas de dados feitas pelos inúmeros sensores, teremos uma grande quantidade de dados que podem e devem ser analisados.

Sem as devidas ferramentas e as corretas metodologias, a imensidão de dados não trará os resultados desejados.

É neste ponto que entra a parte de Analytics, transformando os dados em relatórios e painéis para análise e tomada de decisão, pontual e futura.

Computação na Nuvem ( Cloud )

A computação na Nuvem, ou Cloud como também é conhecida, está diretamente relacionada com IoT.

Isto ocorre porque na maioria dos casos, os dispositivos IoT não contam com grandes recursos para armazenamento e processamento.

Desta forma, os dados coletados precisam ser encaminhados para um local onde serão armazenados e tratados, junto dos demais dados dos inúmeros sensores que fazem parte daquele processo da Indústria 4.0.

De fato, os dados coletados em uma planta fabril poderão ser utilizados em outra planta, complementando e integrando a gestão da produção.

Vale observar que esta Nuvem pode ser pública ou privada.

Uma Nuvem Pública é quando a empresa contrata os serviços de um Provedor de Nuvem.

Já a Nuvem Privada é quando a empresa implementa internamente, toda a infraestrutura relacionada aos serviços que deseja utilizar.

Conclusão

Sem dúvida, a Indústria 4.0 e seu ecossistema são temas interessantes, importantes e vastos, que não poderiam ser abordados em um único artigo.

Acompanhe nosso blog sobre este e outros temas interessantes, que serão abordados futuramente com mais detalhes.

Referências :

Indústria 4.0

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