Série Indústria 4.0 - Parte 4 Big Data | Associação Profibus - Profinet Brasil
Série Indústria 4.0 - Parte 4 Big Data
Parte 4/4 (final) - Big Data
A digitalização dos processos industriais tem como principal objetivo levar à tomada de decisões no ambiente produtivo, ou por operadores que interagem com máquinas, ou por máquinas autônomas com base em toda a cadeia produtiva.
A camada de digitalização é IoT (Internet of Things - Internet das Coisas), tema do último artigo aqui publicado. Nesse sentido, para que seja possível a tomada de decisões, os dados devem estar concentrados em um sistema no qual possam ser analisados e processados; esse local é denominado Big Data.
O Big Data é um sistema de consolidação de dados, que podem vir da camada de IoT, dos controladores, do ambiente externo da produção, e dos setores complementares (logística, laboratórios, planejamento e qualidade). Um sistema de Big Data tem a característica de possuir elevado volume de dados, alta velocidade de comunicação e grande variedade de dados. Estes três "Vs" são condições técnicas que funcionam em conjunto e formam o Big Data industrial; caso não haja algum "V", o sistema não é caracterizado como Big Data, mas tão somente como um banco de dados (relacional ou temporal).
Com todos os dados conectados, é possível tratar essas informações de forma científica, utilizando-se de ferramentas, tais como: estatística, séries temporais, mineração de dados, Machine Learning, as quais permitem, em última instância, obter resultados de prognósticos em tempo real, em que o operador ou a máquina podem interagir no processo. Destaque-se que essa ação diminui sobremaneira o tempo de tomada de decisões, bem como o erro de operações.
Um exemplo: uma máquina de envase de leite, que recebe o leite do tanque de armazenamento e o envia para a pasteurização na linha, é monitorada desde a chegada do leite que vem da fazenda. O nível de tanque e o controle de qualidade na pasteurização, o estoque da embalagem e a logística da entrega, enfim, qualquer um desses elementos que estejam "fora" do planejado é demonstrado por antecipação no sistema, que identifica eventos através de causas que já ocorreram e, principalmente, que possam vir a ocorrer. Isto porque o Big Data aprende com o processo produtivo, conduzindo a uma produção com mínima variabilidade e interferência humana.
O Protocolo PROFINET, como se sabe, é baseado em Ethernet Industrial; ele possibilita a comunicação dos dispositivos de controle e, como também é um Backbone de rede, interliga toda a cadeia produtiva do processo. De fato, é uma rede de alta velocidade e de alta capacidade de volume de dados, permitindo a leitura de todas variáveis do processo, com grande quantidade de informações e, assim, perfazendo as premissas do Big Data.
Com a capacidade do Protocolo PROFINET de interligar em tempo real toda a cadeia produtiva, aliada aos facilitadores de comunicação de seus dispositivos e sistemas – OPC-UA, por exemplo – é possível comunicar todos esses dados via Cloud Computing em um serviço de Big Data (por exemplo, o MindSphere), pelo qual é possível gerar modelos de tomada de decisões na produção e manutenção, uma vez que o gerenciamento de ativos também pode se utilizar das funções de prognósticos.
Os sistemas de automação aderentes à Indústria 4.0 permitem funções de comunicação bidirecional de máquina-máquina (M2M) e essa função é controlada pelo Big Data. Na prática, o sistema entrega para o controlador uma alteração de variável ou uma mudança de status, por exemplo, e esse mesmo controlador pode alterar parâmetros de outros controladores dessa mesma rede. E o Protocolo PROFINET permite tudo isso por suas características diferenciadas.
O Protocolo PROFINET é aderente ao conceito da Indústria 4.0 e, sendo assim, permite digitalizar a planta produtiva e todo o "ecossistema" que pertence ao negócio, trazendo as vantagens do uso de um Protocolo com alta capacidade de dados, rápido e seguro, e possibilitando que as indústrias do futuro sejam mais competitivas, através de tomadas de decisões rápidas e assertivas.