Compreendendo a análise de Edge na produção industrial

As soluções de análise de Edge para produção industrial estão deixando de ser um recurso “que é bom ter” e se tornando “algo vital”. No entanto, em meio a todo o burburinho relacionado à tecnologia de Edge, muitos fabricantes têm perguntas importantes sobre a análise de Edge: 

• Quais benefícios as soluções de análise de Edge oferecem aos usuários individuais e à empresa como um todo? 
• Que ROI as empresas devem esperar da adoção de soluções de Edge? 
• Quais ferramentas existem atualmente para tornar a análise de Edge imediatamente disponível aos fabricante?

Esta introdução à análise de Edge na produção industrial tem o intuito de abordar essas perguntas e muitas outras. 

O que é análise de Edge? 

Análise de Edge é o processo de executar dados de produção em tempo real por meio de algoritmos de análise, tecnologias de inteligência artificial, aplicativos de negócios ou outros dispositivos assim que eles chegam dos dispositivos de IoT. Com a análise de Edge, os dados são coletados e analisados o mais perto possível da origem, em vez de enviar dados a uma cloud ou um datacenter para análises posteriores. 

Todas as tecnologias de Edge existem ao longo de uma série contínua. Basicamente, qualquer coisa que aconteça entre o local onde os dados são gerados (por exemplo, no dispositivo de IoT que está calculando dados com base em uma máquina ou um processo) e a cloud (onde os dados são armazenados) faz parte da série contínua da Edge. 

A qualquer momento ao longo dessa série contínua da Edge, os dados podem ser acessados ou utilizados por pessoas, tecnologias e sistemas. 

Os dados de Edge são menos propensos a problemas de latência e atraso, pois estão mais próximos do ponto de criação dos dados.  Os dados usados nas tecnologias de análise de Edge estão mais próximos do local onde os dados são gerados. Por isso, os dados usados nas tecnologias de Edge são considerados dados “em tempo real”..

Como informado anteriormente, a análise de Edge refere-se ao uso de tecnologias autônomas ou algoritmos executados nos dados próximos do local onde os dados são gerados. Depois de passar por esses algoritmos ou dispositivos, os dados são disponibilizados imediatamente aos usuários por meio de um painel, uma notificação ou uma interface visual que ilustra facilmente o que está acontecendo. 

Por exemplo, as tecnologias de análise de Edge podem identificar se o volume atual de produção está operando nos níveis históricos de produção ou abaixo ou acima deles. Elas poderão rastrear peças satisfatórias e insatisfatórias e enviar um alerta se elas estiverem fora das especificações com base nas condições em tempo real. 

As ferramentas de análise de Edge também podem monitorar e exibir o status de uma máquina em tempo real, ajudando as equipes a ficar a par do desempenho em tempo real. Agregar o status de uma máquina individual ou do conjunto de máquinas de suas instalações pode apresentar a você uma exibição completa do desempenho atual das máquinas sem que você precise acessar o chão de fábrica. 

O valor da análise de Edge na produção industrial

A geração de dados na produção industrial está ultrapassando as capacidades da rede. Para os fabricantes que produzem e coletam altos volumes de dados em velocidade rápida (por exemplo, no caso dos produtores de bebidas gaseificadas ou empresas de CPG), provavelmente há mais dados do que as equipes conseguem lidar. Simplesmente, não é possível armazenar todos os dados para análise futura. Além de o armazenamento ser caro, ele também pode aumentar o risco de ataques cibernéticos.

No entanto, também pode não ser necessário armazenar todos os dados para análise futura. Por exemplo, você gostaria de saber se ocorreu um defeito na produção para impedir que ele afete o lote inteiro. Com a análise de Edge, as equipes podem receber alertas sobre esses tipos de ocorrência para reduzir e minimizar o aumento dos problemas em produção. 

Ferramentas como o Snapshot App do Braincube acionam os dados de um período definido depois de uma ocorrência, como um defeito ou uma paralisação de máquina. Isso permite que você extraia valor dos dados quando for oportuno ou relevante. Os dados são capturados para que você possa analisá-los em mais detalhes quando necessário.

As tecnologias de análise de Edge permitem que as operações vejam o que está acontecendo agora mesmo. Com a disponibilização em tempo real de informações valiosas sobre a produção, as equipes podem reagir não apenas mais rapidamente, mas também com mais eficiência. A identificação correta de um problema enquanto ele está ocorrendo ajuda a garantir que os processos estejam operando sempre em condições ideais. 

Por fim, os fabricantes passarão a adotar tecnologias ainda mais autônomas. As tecnologias de Edge são soluções fáceis de implementar que poupam às equipes o incômodo de aguardar que os dados estejam na cloud, o que diminui seu tempo de reação.

Por exemplo, um fabricante de bebidas de alto volume pode rastrear o número total de garrafas envasadas ao fim do dia. No entanto, seria mais significativo saber a média de peças satisfatórias e insatisfatórias por minuto ou por hora. As equipes também podem preferir saber se a produção caiu durante um turno para que possam se ajustar rapidamente para cumprir as cotas.

Dar às equipes ferramentas que concentrem seus esforços vai muito além de simplesmente economizar tempo e recursos. As tecnologias de Edge podem conectar melhor os profissionais às suas funções e ao seu impacto sobre a produção. Ferramentas como os aplicativos de análise de Edge do Braincube dão às equipes a capacidade de visualizar, resolver problemas e identificar o que está acontecendo, o que permite que elas sejam mais eficientes e faz com que se sintam conectadas ao seu trabalho.

Os aplicativos de Edge também ajudam as empresas a aperfeiçoar os profissionais e combater desafios trabalhistas. Com o surgimento dos cientistas de dados cidadãos, espera-se que os funcionários da organização ofereçam um valor adicional. Sem requisitos de habilidades em codificação nem a necessidade de análises manuais e complexas, esses aplicativos prontos para uso colocam informações valiosas diretamente nas mãos dos operadores, das equipes de manutenção e de outros indivíduos que podem aprimorar diretamente a produção.

Benefícios de uma plataforma de análise de Edge

A análise de Edge pode melhorar o tempo de resposta.

As tecnologias de análise de Edge disponibilizam informações significativas em tempo real às equipes de operações. As equipes podem ver quando os níveis de produção caem, quando uma máquina é inativada ou se os níveis de tempo de atividade estão abaixo das médias históricas. Ver essas mudanças e notificações em tempo real capacita os funcionários a reagir mais rapidamente às ocorrências que podem afetar negativamente a produção. 

A análise de Edge pode identificar variações.

Os aplicativos de geração de alertas e outros aplicativos de monitoramento de condições são fundamentais em uma cultura orientada por dados. O rastreamento de vibrações, o acionamento de alertas automatizados ou a criação de painéis altamente visuais oferece ganhos rápidos com valor duradouro para os fabricantes.

As soluções de Edge são altamente dimensionáveis.

Por sua própria natureza, as soluções de Edge são sistemas de dados descentralizados porque os dados são coletados e processados perto de onde são produzidos. Isso torna as tecnologias de Edge fáceis de dimensionar porque elas não dependem de um sistema de dados centralizado. As tecnologias de Edge também são excelentes para ambientes com pouca largura de banda, que é outro benefício dimensionável.

A análise de Edge reduz os gargalos de dados.

Sem necessidade de consultar o banco de dados, as valiosas informações sobre dados podem chegar rapidamente aos usuários. Isso é especialmente válido para os aplicativos de Edge. Os aplicativos facilitam para as equipes não técnicas compreender o que está acontecendo. 

Eles também tornam as equipes de operações menos dependentes das equipes técnicas para extrações de dados, análises avançadas ou relatórios após o fato. Isso pode simplificar o processo de tomada de decisão para que seja possível implementar as mudanças com base nas condições atuais (não históricas).

As plataformas de Edge podem ajudar a reduzir os custos.

Sim, os dispositivos de Edge podem ser caros. No entanto, ao não exigir o pagamento de volumes cada vez maiores de armazenamento e gerenciamento de dados, as soluções de Edge podem ser econômicas no longo prazo. As empresas podem economizar em necessidades de largura de banda, analisando mais dados na origem em vez de transmitir tudo a um datacenter centralizado. 

Além dessas economias tangíveis, permitir que as equipes reajam mais rapidamente ao desempenho dinâmico também pode poupar dinheiro. Por exemplo, evitar sucatas ou defeitos desnecessários pode ajudar a gerar um ROI quase imediato quando a plataforma é bem implementada.

As plataformas de Edge podem ser mais seguras.

Em termos gerais, quanto mais os dados precisarem viajar a partir do ponto em que são coletados, mais vulneráveis eles serão aos hackers (o que é mais um motivo para fazer uma parceria com um provedor seguro e certificado em vez de usar soluções internas de dados!). Como os dados de Edge ficam perto da origem da geração de dados, os dados não precisam viajar tão longe e representam menos riscos à segurança. 

Os aplicativos de análise de Edge podem ajudar a combater a escassez de mão de obra.

O Braincube oferece aplicativos de Edge que simplificam a análise de dados para as equipes de produção. Por exemplo, o Counter App do Braincube permite que as equipes monitorem a produção em tempo real usando painéis de visualização de dados sem necessidade de codificação. As equipes podem ficar a par de tudo, com acesso em tempo real às taxas de produção e taxas de defeitos, sem precisar de habilidades técnicas avançadas. 

Esses aplicativos podem ajudar a avançar o nível da proficiência de dados dos funcionários. Com maior compreensão e acesso aos dados, os funcionários podem se sentir mais dedicados ao seu trabalho. 

As plataformas de análise de Edge aprimoram o monitoramento do sistema.

Ferramentas como os aplicativos de Edge do Braincube facilitam a comparação dos aspectos dos processos específicos de produção industrial, bem como das diferentes fábricas. Como resultado, as equipes podem identificar (e dimensionar) as oportunidades de melhoria contínua nas instalações. 

Os alertas em tempo real automatizam os processos manuais notificando as equipes sobre possíveis problemas antes de eles surgirem. Isso significa que as equipes podem minimizar o possível tempo de inatividade não planejado e, em última análise, economizar recursos. 

Desafios da análise de Edge

Existe a possibilidade de perder alguns dados com as tecnologias de Edge.

Uma das maiores decisões que os fabricantes precisam tomar em relação às soluções de Edge está relacionada ao gerenciamento de dados. Um importante valor da análise de Edge também pode ser uma deficiência: se os dados de Edge não forem armazenados em outro sistema, eles desaparecerão.

A boa notícia é que a maioria das plataformas de análise de Edge permite que as empresas escolham o que fazer com os dados de Edge depois que eles são coletados; os dados não precisam necessariamente desaparecer. As empresas devem determinar quais dados são mais valiosos para eles e se é necessário armazenar alguns deles. 

Os dados só são usados em tempo real, o que significa que a maioria dos dados não é armazenada? Você deseja armazenar apenas partes importantes dos dados analisados, como médias por hora, desempenho das máquinas ou pontuações dinâmicas de OEE? Ou você ainda deseja enviar todos os seus dados à cloud mesmo depois de tê-los usado em tempo real? Dependendo da sua escolha, é provável que alguns (ou a maioria) dos seus dados sejam perdidos para análises futuras. 

As tecnologias de análise de Edge têm recursos analíticos limitados.

Raramente, os fabricantes escolhem entre uma estratégia de análise somente na cloud ou somente na Edge. A verdade é que os fabricantes precisam de recursos de cloud e Edge.

Um dos principais motivos para isso é que as tecnologias de Edge têm suas limitações quando se trata de se aprofundar no porquê de algo estar acontecendo. Mesmo assim, conforme as empresas continuam defendendo a Indústria 4.0, é melhor começar a usar os dados do que pagar para armazená-los.  

As soluções de Edge são altamente valiosas para monitoramento em tempo real ou para oportunidades de melhorias rápidas. No entanto, elas não serão úteis se você estiver tentando realizar uma análise detalhada de causa raiz, aprimorar a qualidade dos produtos ou descobrir melhorias processuais: é nesse ponto que a computação em cloud entra em jogo.

Em outras palavras, não espere substituir totalmente suas atuais tecnologias de computação em cloud por soluções de Edge; você precisará das duas para maximizar seus processos.

A análise de Edge é ideal para alguns cenários, mas não todos.

Como os dados de Edge são mais valiosos em tempo real, não faz sentido utilizá-los necessariamente para todas as máquinas de suas instalações. A análise de Edge é mais valiosa em situações de interseção entre velocidade e eficiência. 

lguns setores utilizarão a análise de Edge mais que outros. Por exemplo, se sua empresa produz um alto volume de produtos por minuto, talvez você queira saber se sua taxa de defeitos começou a aumentar ao longo da última hora. Se você tem um ciclo de produção mais longo e mais lento, como na siderurgia, pode haver apenas algumas etapas do processo em que a tecnologia de análise de Edge é benéfica.

Antes de mergulhar na tecnologia, considere as situações mais relevantes em que a análise de Edge pode agregar valor à sua organização e aos seus processos. 

Análise de Edge é o mesmo que computação de Edge?

É fácil confundir análise de Edge e computação de Edge. Em muitos casos, os dois termos são usados de modo intercambiável. Ainda assim, há diferenças distintas e importantes entre esses dois tipos de tecnologias de Edge. 

Assim como a análise de Edge, a computação de Edge envolve o aspecto físico de coletar e processar dados perto de onde eles são gerados. No caso da computação de Edge, a coleta e o processamento de dados pode ocorrer no nível do dispositivo ou no nível de gateway. 

Por comparação, a análise de Edge se refere à coleta, à análise e à transmissão de eventos dos dados de IoT em tempo real. A análise de Edge utiliza os mesmos dados capturados pelos dispositivos de IoT, mas também incorpora dados históricos coletados de determinado dispositivo. A análise de Edge é semelhante à inteligência de dados, no sentido de que os dados são transformados de um modo significativo: por exemplo, um relatório automático, um alerta ou um painel.

Em termos gerais, a análise de Edge é uma versão avançada da computação de Edge. Ao analisar os dados em tempo real junto aos dados passados, as equipes obtêm informações úteis dos resultados da análise de Edge que elas podem não receber com uma solução comum de computação de Edge. 

Conclusão

Caso você ainda não esteja usando a Edge, chegou a hora de aumentar suas expectativas sobre o que os dados de Edge podem fazer por suas equipes e sua organização. A análise de Edge atua como um ativador de uma produção mais inteligente e concentrada que economiza tempo, recursos e erros de qualidade. 

Ao adotar a análise de Edge, as equipes têm informações ao seu alcance que melhoram seu tempo de reação. Por sua vez, essas tecnologias podem ajudar a impedir a ocorrência de tempo de inatividade desnecessário, defeitos e outros gargalos.