{"id":226403,"date":"2022-01-31T15:26:47","date_gmt":"2022-01-31T20:26:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sightline.com\/?p=226403"},"modified":"2025-04-11T16:26:59","modified_gmt":"2025-04-11T20:26:59","slug":"data-analysis-iiot-systems-guide","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sightline.com\/br\/data-analysis-iiot-systems-guide\/blogs\/","title":{"rendered":"Aplica\u00e7\u00e3o de ferramentas de an\u00e1lise de dados para sistemas IIoT"},"content":{"rendered":"
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A transforma\u00e7\u00e3o digital est\u00e1 chegando e as empresas est\u00e3o, em n\u00famero cada vez maior, recorrendo a plataformas avan\u00e7adas de an\u00e1lise de dados de manufatura que podem ser aproveitadas para melhorar suas opera\u00e7\u00f5es. Quer sua organiza\u00e7\u00e3o esteja pronta ou n\u00e3o, chegou a hora de digitalizar - tanto as expectativas dos clientes quanto o aumento da concorr\u00eancia est\u00e3o impulsionando essa tend\u00eancia. \u00c0 medida que ela se torna mais difundida, as solu\u00e7\u00f5es de an\u00e1lise de manufatura ser\u00e3o necess\u00e1rias para manter a competitividade nesse setor.<\/p>\n\n\n\n

A transforma\u00e7\u00e3o digital e a an\u00e1lise de manufatura<\/h2>\n\n\n\n

A transforma\u00e7\u00e3o digital est\u00e1 afetando quase tudo - a IoT est\u00e1 at\u00e9 em nossas casas. Para a manufatura, isso significa aproveitar as tecnologias digitais e as ferramentas de gerenciamento de big data e usar os dados do monitoramento de pipeline da IoT para melhorar os processos e a produ\u00e7\u00e3o. O resultado \u00e9 o aumento da efici\u00eancia, melhor qualidade da produ\u00e7\u00e3o, respostas mais r\u00e1pidas quando o mercado muda e, por fim, mais lucratividade.<\/p>\n\n\n\n

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Ent\u00e3o, o que \u00e9 IIoT e IoT? A Internet das Coisas (IoT) \u00e9 uma categoria ampla de dados coletados de objetos f\u00edsicos, e a IIoT, ou Internet Industrial das Coisas, s\u00e3o os dados coletados em setores, como o de manufatura, que s\u00e3o agregados digitalmente. Gra\u00e7as aos avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos, esses dados podem ser coletados em tempo real e podem ser usados para obter informa\u00e7\u00f5es atualizadas sobre os processos de fabrica\u00e7\u00e3o. Esse tipo de dados \u00e9 chamado de dados de s\u00e9ries temporais e o software de an\u00e1lise de fabrica\u00e7\u00e3o EDM da Sightline pode analisar essa quantidade enorme de informa\u00e7\u00f5es para produzir visualiza\u00e7\u00f5es e insights para a sua equipe.<\/p>\n\n\n\n

O que \u00e9 an\u00e1lise de dados de s\u00e9ries temporais?<\/h2>\n\n\n\n

Os dados de s\u00e9ries temporais s\u00e3o coletados repetidamente, geralmente em um intervalo previs\u00edvel, durante um per\u00edodo de tempo. Esse tipo de dados est\u00e1 em toda parte - de relat\u00f3rios meteorol\u00f3gicos a estat\u00edsticas criminais - e \u00e9 o tipo mais comum de dados coletados por meio de sistemas de monitoramento de tubula\u00e7\u00f5es de IoT. De fato, sua onipresen\u00e7a \u00e9 um dos maiores problemas com os dados de s\u00e9ries temporais e o motivo pelo qual as organiza\u00e7\u00f5es precisam de um software de an\u00e1lise de dados de fabrica\u00e7\u00e3o. A IIoT produz milh\u00f5es de pontos de dados. O uso exclusivo da an\u00e1lise de manufatura tradicional, baseada em planilhas, simplesmente n\u00e3o \u00e9 forte ou r\u00e1pido o suficiente para que o esfor\u00e7o e o tempo necess\u00e1rios para a entrada de dados sejam \u00fateis.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Solu\u00e7\u00f5es de an\u00e1lise de manufatura<\/a> podem pegar essa enorme quantidade de dados, combin\u00e1-los com dados hist\u00f3ricos, produzir percep\u00e7\u00f5es sobre o status dos processos e opera\u00e7\u00f5es atuais e destacar quaisquer padr\u00f5es que tenham ocorrido ao longo do tempo. Essas ferramentas de an\u00e1lise de manufatura tamb\u00e9m podem enviar alertas quando alguma anomalia for detectada para ajudar a evitar paralisa\u00e7\u00f5es n\u00e3o planejadas e ganhar tempo para agir rapidamente se algo acontecer.<\/p>\n\n\n\n

Os dados de s\u00e9ries temporais s\u00e3o a base da intelig\u00eancia de dados, e a intelig\u00eancia de dados pode ajudar a prever o futuro.<\/p>\n\n\n\n

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O cen\u00e1rio atual da intelig\u00eancia de dados<\/h2>\n\n\n\n

Para recapitular, a IIoT \u00e9 o processo de coleta de dados de objetos f\u00edsicos, como equipamentos de manufatura, e sua agrega\u00e7\u00e3o digital. A an\u00e1lise de dados de manufatura \u00e9 o processo de analisar esses dados para ver padr\u00f5es e detectar anomalias. A intelig\u00eancia de dados \u00e9 como o software de an\u00e1lise de dados de manufatura pode aplicar o aprendizado de m\u00e1quina e a intelig\u00eancia artificial para oferecer previs\u00f5es cada vez mais precisas de eventos futuros.<\/p>\n\n\n\n

Essas ferramentas de an\u00e1lise preditiva oferecem in\u00fameros benef\u00edcios, sendo o mais significativo a capacidade de prever as pr\u00f3ximas mudan\u00e7as na capacidade, programar a manuten\u00e7\u00e3o para maximizar as opera\u00e7\u00f5es e eliminar completamente o tempo de inatividade n\u00e3o planejado.<\/p>\n\n\n\n

Em 2022, esperamos ver mais empresas exigindo que ferramentas de intelig\u00eancia de dados para an\u00e1lise preditiva sejam incorporadas \u00e0s solu\u00e7\u00f5es de an\u00e1lise de manufatura<\/a>. O software de an\u00e1lise de dados de manufatura EDM da Sightline agregar\u00e1 perfeitamente os dados de monitoramento de pipeline de IoT, analisar\u00e1, visualizar\u00e1, alertar\u00e1 voc\u00ea sobre anomalias, conduzir\u00e1 a an\u00e1lise da causa raiz e aproveitar\u00e1 a IA e o aprendizado de m\u00e1quina na an\u00e1lise preditiva quase em tempo real. Software de an\u00e1lise de dados<\/a> que foi criado especificamente para o setor de manufatura deve detectar simultaneamente problemas no momento e alert\u00e1-lo sobre poss\u00edveis problemas que podem estar por vir. <\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Ferramentas de an\u00e1lise preditiva para manufatura<\/h2>\n\n\n\n

O Sightline EDM, uma plataforma robusta de an\u00e1lise avan\u00e7ada de manufatura, pode usar dados em tempo real de sensores e outros sistemas para produzir rapidamente relat\u00f3rios de previs\u00e3o de produ\u00e7\u00e3o. Ela tamb\u00e9m pode oferecer alertas para qualquer m\u00e9trica<\/a> que estejam fora dos par\u00e2metros aceit\u00e1veis. Esses relat\u00f3rios personaliz\u00e1veis podem oferecer informa\u00e7\u00f5es sobre disponibilidade de m\u00e3o de obra, reparos, suprimentos e log\u00edstica - tanto no momento presente quanto no futuro. <\/p>\n\n\n\n


Al\u00e9m disso, ao combinar os dados coletados em tempo real com as tend\u00eancias de dados hist\u00f3ricos, o Sightline EDM pode ajud\u00e1-lo a estabelecer uma linha de base sobre a produ\u00e7\u00e3o em todas as instala\u00e7\u00f5es e gerar informa\u00e7\u00f5es f\u00e1ceis de entender sobre os requisitos de recursos com base nas flutua\u00e7\u00f5es da demanda. Isso significa ser capaz de eliminar efetivamente um dos maiores drenos financeiros que uma organiza\u00e7\u00e3o de manufatura pode enfrentar: tempo de inatividade n\u00e3o planejado. Neste estudo de caso, um fabricante de produtos eletr\u00f4nicos reduziu o tempo de inatividade e o tempo de resposta a problemas<\/a> com as ferramentas de an\u00e1lise preditiva da Sightline EDM para manufatura.<\/p>\n\n\n\n

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Detec\u00e7\u00e3o de anomalias<\/h2>\n\n\n\n

As ferramentas de an\u00e1lise de fabrica\u00e7\u00e3o do Sightline EDM re\u00fanem centenas de m\u00e9tricas de TO e TI nas instala\u00e7\u00f5es de produ\u00e7\u00e3o at\u00e9 o n\u00edvel da unidade ou do processo. Elas unificam e visualizam os dados coletados de sensores, monitores, equipamentos, m\u00e3o de obra, servidores, aplicativos e dispositivos de rede em um \u00fanico painel para que voc\u00ea possa entender de forma r\u00e1pida e f\u00e1cil o que os dados est\u00e3o lhe dizendo. <\/p>\n\n\n\n


Esse software din\u00e2mico oferece o poder das ferramentas de gerenciamento de big data para que voc\u00ea possa monitorar proativamente toda a sua opera\u00e7\u00e3o. Depois de definir seus pr\u00f3prios par\u00e2metros exclusivos para v\u00e1rias entradas, o Sightline EDM enviar\u00e1 alertas em tempo real quando detectar uma anomalia ou uma discrep\u00e2ncia nos dados que possa indicar que algo est\u00e1 errado em todo o processo de fabrica\u00e7\u00e3o. Com essas informa\u00e7\u00f5es, sua equipe pode agir rapidamente para avaliar a situa\u00e7\u00e3o e reagir com rapidez para corrigir qualquer coisa que tenha se desviado do processo preferido. Neste caso de uso, um fabricante de embalagens aproveitou o Sightline EDM para reduzir o desperd\u00edcio e maximizar a efici\u00eancia<\/a>A empresa utiliza atualiza\u00e7\u00f5es em tempo real em seu sistema, al\u00e9m de an\u00e1lises preditivas.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

An\u00e1lise de dados de causa raiz<\/h2>\n\n\n\n

Quando uma anomalia \u00e9 detectada, as ferramentas de an\u00e1lise de manufatura do Sightline EDM imediatamente come\u00e7am a trabalhar para identificar onde a anomalia ocorreu. Com um processo automatizado de an\u00e1lise de causa-raiz, o mecanismo avan\u00e7ado de correla\u00e7\u00e3o do Sightline EDM analisa eventos em todas as instala\u00e7\u00f5es, opera\u00e7\u00f5es, equipamentos, servidores, aplicativos e bancos de dados e identifica as causas-raiz quase t\u00e3o rapidamente quanto uma anomalia \u00e9 detectada. Essa solu\u00e7\u00e3o de an\u00e1lise de manufatura permite que as equipes tomem medidas r\u00e1pidas para limitar o impacto e fornecer mais valor ao longo do tempo, pois os problemas e as solu\u00e7\u00f5es anteriores s\u00e3o registrados no sistema. Com as ferramentas de an\u00e1lise preditiva de aprendizado de m\u00e1quina, o Sightline EDM se tornar\u00e1 cada vez melhor na detec\u00e7\u00e3o de problemas futuros semelhantes e poder\u00e1 oferecer documenta\u00e7\u00e3o de problemas de servi\u00e7o, incluindo notas de pesquisa e solu\u00e7\u00f5es recomendadas para eventos ocorridos no passado. <\/p>\n\n\n\n

Esse caso de uso mostra claramente como A plataforma avan\u00e7ada de an\u00e1lise de manufatura da Sightline EDM conduz a causa raiz e cria benef\u00edcios tang\u00edveis para as organiza\u00e7\u00f5es de manufatura<\/a>.  <\/p>\n\n\n\n

Planejamento de capacidade An\u00e1lise preditiva de dados<\/h2>\n\n\n\n

O planejamento da capacidade \u00e9 vital para uma empresa de manufatura, pois \u00e9 como os recursos ser\u00e3o alocados para atender \u00e0 demanda futura. Para fazer isso de forma eficaz, uma organiza\u00e7\u00e3o precisa saber qual \u00e9 a sua capacidade m\u00e1xima, quando ela ser\u00e1 atingida, qual \u00e9 a demanda esperada e como tudo se cruzar\u00e1. Aproveitar corretamente a an\u00e1lise preditiva do planejamento de capacidade significa maior efici\u00eancia, custos operacionais mais baixos, disponibilidade da quantidade certa de produtos e gerenciamento eficaz de recursos. <\/p>\n\n\n\n

O relat\u00f3rio de planejamento de capacidade do Sightline EDM simplifica esse processo:<\/p>\n\n\n\n