IoT e os dados dos sensores e do CLP

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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