Big Data e Analytics na Indústria 4.0: como transformar dados em insights valiosos

Você certamente já ouviu falar em Big Data e Analytics, mas será que sabe a relação desses dois conceitos com a Indústria 4.0? 

O Big Data trata do grande volume de dados coletados e armazenados pela empresa, enquanto o Analytics está relacionado à geração de valor pela extração de informações desses dados.

Um estudo desenvolvido pela McKinsey aponta que até 2025, a cultura data driven será padrão em praticamente todos os modelos de negócio. A pesquisa realizada pela Digitalks mostra, no entanto, que a maturidade da cultura de dados ainda é baixa.

Visto que as indústrias precisam tomar decisões mais estratégicas para transformar-se em potências, a cultura voltada para Ciência de Dados e Big Data Analytics precisa compor a lista de prioridades de todos os líderes de negócio.

Quer saber como transformar dados em insights valiosos na indústria? Continue a leitura!

Indústria 4.0: como o Big Data e Analytics potencializam o uso de dados industriais

O Big Data nasceu da volumetria de dados gerados pela internet, mas a sua relevância se expandiu quando as empresas perceberam que também podiam coletar dados de suas próprias máquinas, equipamentos e sistemas conectados à rede.

Hoje, com o acesso às informações geradas por esses ativos, as indústrias podem extrair insights valiosos para impulsionar sua eficiência operacional, sua produtividade e inovação. 

A análise de dados sobre as informações coletadas de máquinas e equipamentos permite que empresas consigam identificar padrões e tendências, antecipando falhas e erros com potencial de prejudicar o tempo de inatividade dos ativos e ocasionar custos elevados à indústria por causa dessas paralisações.

O Big Data e Analytics têm possibilitado, ainda, o monitoramento inteligente do parque fabril com sensores e dispositivos IoT conectados, que coletam dados industriais em tempo real e de forma contínua, permitindo que os gestores identifiquem problemas no chão de fábrica e melhorem, inclusive, o bem-estar de seus trabalhadores. 

A partir da análise de dados industriais, as empresas também passaram a entender melhor quais são os períodos de sazonalidade e preferências de mercado, motivando a fabricação de produtos mais alinhados com as expectativas e demandas.

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Técnicas avançadas para análise de dados 

Quando falamos em Ciência de Dados e Big Data Analytics, é preciso compreender que as análises sobre os dados não se limitam unicamente a um modelo de análise, e que existem diferentes metodologias que podem ser aplicadas pela indústria para geração de valor dos dados:

Análise Preditiva

A Análise Preditiva utiliza algoritmos de Machine Learning para prever comportamentos futuros com base em padrões identificados nos dados históricos. O processo envolve coletar e preparar dados industriais, selecionar e treinar modelos, testar e validá-los e, finalmente, implementar e monitorar as previsões geradas.

Análise Descritiva

A Análise Descritiva é utilizada para descrever e resumir as informações de um certo conjunto de dados. No contexto da Indústria 4.0 e Big Data, essa análise é uma ferramenta valiosa para explorar os dados gerados pelas máquinas e processos industriais, permitindo que as empresas compreendam melhor o funcionamento de suas operações.

Mineração de Dados

A mineração de dados, também conhecida como Data Mining, é outra técnica avançada que visa descobrir padrões, relações e informações ocultas nos dados. Com a ajuda de algoritmos complexos, a mineração de dados identifica correlações entre variáveis, agrupa dados similares e revela insights valiosos.

Ciência de Dados

Nessa abordagem, dados industriais de diversas fontes são coletados, organizados e analisados por meio de métodos estatísticos, algoritmos de machine learning e outras técnicas de mineração de dados. O objetivo é encontrar padrões, tendências e relações significativas que possam ajudar as empresas a tomar decisões estratégicas.

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Transformando dados industriais em insights estratégicos e valiosos

Para transformar dados industriais em insights estratégicos, será preciso que os líderes cumpram as seguintes etapas: 

1. Entendimento do negócio: é preciso ter um profundo conhecimento dos objetivos e desafios da indústria. Essa compreensão será determinante para identificar as necessidades de dados e definir quais informações são relevantes (ou não) para a tomada de decisão;
2. Coleta de dados: será preciso também identificar as fontes de dados relevantes e implementar as soluções de coleta mais apropriadas. Esses procedimentos podem incluir extração de bancos de dados, logs, redes sociais, entre outras fontes;
3. Limpeza e transformação: os dados industriais precisam passar pelos procedimentos de limpeza e transformação para garantir a sua qualidade. Aqui se utilizam técnicas de ETL (Extração, Transformação e Carga);
4. Armazenamento e processamento: com os dados limpos e transformados, será preciso armazená-los em um formato adequado para análise. Aqui, é necessário escolher tecnologias e plataformas inteligentes que armazenam e processam dados;
5. Desenvolvimento de pipelines de dados: para garantir a atualização contínua dos dados, será preciso criar pipelines automatizados. Para isso, pode-se implementar fluxos de dados, em tempo real, ou criar rotinas de atualização periódica;
6. Realização de análise: aqui os profissionais de dados precisam trabalhar em conjunto para extrair insights relevantes. Nessa etapa é definido o tipo de análise, bem como aplicado algoritmos de machine learning, consultas em bancos de dados e criação de modelos preditivos;
7. Visualização de dados: é preciso obter visualização e acesso a relatórios que facilitam a compreensão dos insights extraídos. Essas visualizações permitem que as equipes de negócio tomem decisões estratégicas embasadas nas informações obtidas a partir das análises.

A relação entre IA e ML

A Inteligência Artificial (IA) capacita sistemas para realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como é o caso de reconhecimento de padrões complexos ou a tomada de decisões. O Machine Learning ou Aprendizado de Máquina é uma subárea da Inteligência Artificial, que permite que as máquinas aprendam a partir dos dados sem serem programadas explicitamente para cada tarefa. 

O ML desempenha um papel central na análise de dados e na construção de sistemas inteligentes que impulsionam a eficiência e a inovação na Indústria 4.0. Sem Machine Learning e Inteligência Artificial, é praticamente impossível para a indústria reconhecer padrões nas informações e gerar valor e insights acima dos dados.

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Como maximizar o valor dos dados industriais com as soluções adequadas

Para maximizar o valor dos dados, é essencial que a indústria desenvolva uma maturidade de dados, mas o sucesso de uma estratégia de Big Data e Analytics não se limita a isso. 

É preciso também que a indústria implemente soluções adequadas que potencializem os processos de coleta, processamento, análise e interpretação dos dados. 

O DHuO é uma plataforma desenvolvida pela Engineering para escalar o poder de uso de dados e tomada de decisão com Inteligência Artificial. A partir da tecnologia, a indústria pode:

• Coletar dados a partir de mais de 300 tipos de conectores;
• Qualificar melhor os dados industriais que serão utilizados nas análises;
• Criar modelos de dados ou utilizar modelos prontos para otimizar sua implementação;
• Visualizar dados de forma inteligente (por meio de dashboard e gráficos) que permitem maior geração de insights estratégicos;
• E muito mais!

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