Gestão de Ativos – Atech
Categoria: Gestão de Ativos
Saiba como analytics avançado está promovendo a inovação na indústria automotiva
by atech 16 de junho de 2020 16 de junho de 2020
O uso de ferramentas de analytics avançado na indústria automotiva não é apenas sobre carros autônomos; as tecnologias de ciência de dados e aprendizado de máquina podem ajudar a manter as organizações automotivas competitivas, aprimorando tudo, desde a pesquisa, manutenção, até o design de fabricação e os processos de marketing.
A ciência de dados, o aprendizado de máquina e, em última análise, a Inteligência Artificial (IA) podem melhorar a eficiência em todos os estágios da produção automotiva, permitindo que as organizações reduzam custos, atendam melhor aos clientes e, talvez, o mais importante, desenvolvam produtos novos e inovadores.
Com a crescente Internet das Coisas (IoT), a grande maioria de nossos dispositivos estará conectada à Internet. Quando as pessoas pensam em IoT, relógios, telefones e outros pequenos dispositivos geralmente vêm à mente. Mas cada vez mais, os fabricantes estão sonhando alto. Grandes "gadgets", como nossos automóveis, estão sendo sincronizados na Web e atualizados com as novas tecnologias.
Os veículos modernos contêm mais software do que um avião de caça. No painel, uma variedade de interruptores e ícones simplifica a tecnologia incrivelmente complexa capaz de levá-lo ao seu destino com segurança a 100 km / h, avisando quando você está prestes a sair da faixa e travando automaticamente para evitar um acidente iminente. E enquanto estão fazendo isso, esses "carros conectados" estão gerando gigabytes de dados a partir de funções cheias de sensores.
Como tantos veículos são efetivamente computadores sobre rodas, é inevitável que agora cerca de 90% da inovação na indústria automotiva venha de software, com os fabricantes introduzindo continuamente novos recursos. Ao criar esses controles complexos, uma parte inerente do processo é reduzir o risco de algo dar errado. À medida que o volume de eletrônicos nos veículos aumenta, aumenta inevitavelmente o risco de falha.
Mas, como dissemos anteriormente, analytics avançado não tem a ver apenas com carros conectados. Veja outras áreas onde os dados agregam muito valor e inovações:
Na indústria automotiva as fábricas estão cheias de equipamentos com sensores que geram dados que podem fornecer informações críticas. A manutenção preditiva é sobre a previsão da falha antes que ela ocorra com base nos dados coletados desses sensores. A manutenção do equipamento é um processo muito planejado, mas quando algo quebra quando não está planejado – causa estragos na cadeia de suprimentos. A capacidade de prever falhas antes que elas ocorram e, em seguida, planejar proativamente solucioná-las, é uma grande vitória para o fabricante.
A manutenção preditiva também está fornecendo uma vantagem importante para as empresas que gerenciam frotas de veículos para serviços de transporte compartilhado, melhorando o desempenho geral da frota, reduzindo os custos de manutenção e melhorando a experiência do cliente. Analytics avançada, IA e aprendizado de máquina são aplicados aos dados de telemetria do veículo para detectar alterações no subsistema do veículo, correlacionar esses dados, extrair a inteligência e prever e prevenir falhas. Atuar com essas informações pode reduzir drasticamente o tempo de inatividade do veículo e manter as operações funcionando sem problema.
No futuro, a Analytics avançada desempenhará um papel enorme na produtividade de P&D, impedindo que projetos caros de P&D destinados à falha sejam totalmente realizados. Isso se traduz em empresas automotivas que economizam tempo e dinheiro, que podem se concentrar em projetos com mais potencial, além de outras iniciativas de aprendizado de máquina e IA fora da área de pesquisa e desenvolvimento.
O uso de analytics avançado de dados da cadeia de suprimentos na indústria automotiva não é nova, mas o que pode trazer é a introdução de fontes de dados novas e inovadoras que ajudam a apoiar decisões prudentes de remessa e minimizar os riscos. Com os sistemas orientados ao aprendizado de máquina, também é possível analisar grandes conjuntos de dados para classificar os fornecedores de acordo com o desempenho da entrega dentro do prazo, sua pontuação de crédito e avaliações que permitem aos fabricantes obter maior controle sobre suas cadeias de suprimentos, incluindo logística e gerenciamento.
Com Analytics avançado, é possível ter uma visão 360º. do cliente análise do cliente é mais do que apenas entender as preferências, sentimentos e experiências que o cliente está tendo e teve. Ele se estende por vários canais – o cliente pode estar interagindo com a marca on-line, verificando novos produtos ou comprando preços. Ou os clientes podem estar visitando uma concessionária, testando e interagindo com os centros de serviço onde estão trazendo seus carros para manutenção, reparos ou garantia. É essencial poder aproveitar todos esses dados e aproveitá-los de maneira significativa.
O analytics também pode ser usado, por exemplo, para medir se uma campanha de vendas é ou não eficaz. É importante saber como os clientes estão percebendo uma campanha e, em seguida, segmentá-los com mensagens específicas que os induzirão a se envolver com a marca de uma maneira mais significativa. A análise do cliente também pode ser usada para lidar com problemas de garantia, detectando problemas específicos em um novo modelo rapidamente, antes que as pessoas comecem a trazê-lo para as concessionárias.
by atech 25 de maio de 2020
by atech 27 de março de 2020
O agronegócio é fortemente dependente de máquinas e de tecnologia. As operações de monitoramento de ativos e de manutenção, mesmo quando programadas regularmente, consomem tempo e impactam o orçamento, mas, no entanto, não conseguem eliminar o fator de imprevisibilidade. Quando um equipamento acidentalmente fica fora de serviço, geralmente leva a paradas inesperadas.
A agricultura passou por várias transformações tecnológicas nas últimas décadas, tornando-se uma das áreas mais industrializadas e impulsionadas pela tecnologia. Ao usar vários dispositivos agrícolas inteligentes, os agricultores obtiveram melhor controle sobre o processo de criação de gado, cultivo e monitoramento de ativos, tornando-os mais previsíveis e melhorando sua eficiência.
As tecnologias e a Internet das Coisas (IoT) têm o potencial de transformar a agricultura em muitos aspectos. Ou seja, existem cinco maneiras pelas quais a IoT pode melhorar a agricultura:
Com a entrega de dados coletados por sensores agrícolas inteligentes, por exemplo sobre as condições climáticas, qualidade do solo, progresso do cultivo, saúde do gado e, também, da condição de ativos. Esses dados podem ser usados ​​para rastrear o estado dos ativos em geral, bem como o desempenho da equipe, a eficiência do equipamento etc.
Com melhor controle sobre os processos internos e, como resultado, menores riscos de produção. A capacidade de prever o resultado de sua produção permite planejar uma melhor distribuição do produto. Se você sabe exatamente quantas colheitas você colherá, a demanda e informações sobre a cadeia logística, entre outras informações.
Com o melhor gerenciamento de custos e redução de resíduos graças ao maior controle sobre a produção. Sendo capaz de observar qualquer anomalia no crescimento das culturas, na saúde dos rebanhos e desempenho das máquinas, você poderá mitigar os riscos de perder seu rendimento.
Com maior eficiência nos negócios por meio da automação de processos. Ao usar dispositivos inteligentes, você pode automatizar vários processos em todo o seu ciclo de produção, por exemplo irrigação, fertilização ou controle de pragas.
Com qualidade e volumes aprimorados do produto. Obtenha melhor controle sobre o processo de produção e mantenha padrões mais altos de qualidade da colheita e capacidade de crescimento por meio da automação.
Como resultado, todos esses fatores podem eventualmente levar a uma maior receita.
Drones agrícolas ganham espaço
A tecnologia mudou ao longo do tempo e os drones agrícolas são um exemplo. Hoje, o agronegócio é uma das principais indústrias a incorporar drones. Os drones estão sendo usados na agricultura a fim de aprimorar várias práticas agrícolas. As maneiras pelas quais os drones estão sendo usados na agricultura são: avaliação da saúde das culturas, irrigação, monitoramento das culturas, pulverização das culturas, plantio e análise de solo e do campo e observação do desempenho das máquinas, muitas delas autônomas.
Como o monitoramento dos ativos impulsiona o agronegócio
Vamos conferir alguns dos benefícios que as novas tecnologias de monitoramento de ativos entregam ao agronegócio:
Com o melhor desempenho dos equipamentos e o monitoramento das culturas agrícolas usando a IoT e a tomada de medidas oportunas para eliminar as ameaças usuais aumentam o rendimento das culturas. Na pecuária, o uso do monitoramento da IoT também contribui para a produtividade maximizada.
Com equipamentos em perfeito funcionamento, os sistemas de monitoramento de IoT ajudam a manter as condições ideais para garantir melhor qualidade da colheita. Por exemplo, o monitoramento climático na agricultura ajuda a estimar o suprimento exato de água, produtos químicos e nutrientes necessários para o cultivo de alta qualidade. Os produtos agrícolas cultivados usando sistemas de monitoramento de IoT também são mais capazes de melhor atender às especificações do mercado do que outros produtos.
Previsibilidade e controle
Impulsionadas pelo monitoramento dos ativos e da agricultura em tempo real, a análise de dados prevê as datas ideais para manutenção dos equipamentos e de colheita, e garante a segurança dos contratos de fornecimento. O controle que os agricultores obtêm com o tempo de colocação no mercado ajuda a tornar os processos agrícolas mais gerenciáveis.
Tecnologia para coleta e transferência de dados
O monitoramento inteligente da agricultura tem a ver com coletar informações de dados, mas os dados coletados no local devem ser enviados para uma unidade de processamento. A escolha da tecnologia de transferência de dados dependerá da distância que os dados percorrerão.
Mas é preciso também estar atento à manutenção do seu hardware. Esse é um desafio importante para os sistemas e dispositivos de IoT na agricultura, pois os sensores geralmente são usados em condições adversas – chuva, calor – e podem ser facilmente danificados. Portanto, você precisa garantir que seu hardware seja durável e fácil de manter. Caso contrário, você precisará substituir seus sensores com mais frequência do que gostaria.
E, finalmente, os dados dos sensores podem ser armazenados na nuvem a partir de sistemas de gestão de ativos como a plataforma OKTO e acessados conforme a conveniência do usuário.
O futuro da agricultura está na capacidade de conectar, coletar e analisar dados para maximizar a eficiência e aumentar a produtividade. E essas tecnologias são apoiadas por avanços na conectividade que atendam a áreas remotas, como as soluções de redes MESH.