Neste artigo, exploraremos os elementos fundamentais necessários para um ecossistema de dados voltado às necessidades de IA no setor de manufatura. Discutiremos como é essencial contar com um ecossistema de dados bem gerenciado para o desenvolvimento da IA. O big data e uma base sólida criam novas oportunidades de eficiência, otimização e crescimento estratégico. Ao compreender as etapas necessárias para preparar e fortalecer seu ecossistema de dados, as empresas do setor de manufatura podem explorar todo o potencial transformador da IA e integrá-la de forma harmoniosa aos seus processos de negócios.
Prepare seu ecossistema de fabricação com um sistema de registro histórico de dados em tempo real e monitoramento de processos
Por que os ecossistemas de dados são importantes?
Para fabricantes competitivos, um ecossistema de dados robusto é fundamental para a implementação bem-sucedida de tecnologias avançadas, como Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (AM). Existem inúmeros exemplos de empresas que tentam implementar estratégias complexas de IA e ML prematuramente. Isso tem levado a fracassos onerosos. Quando um ecossistema de dados não está suficientemente maduro, avançar com tecnologias altamente avançadas pode resultar em grandes contratempos para as empresas, tanto financeiramente quanto operacionalmente.
Os desafios de um ecossistema de dados mal preparado vão além das meras perdas financeiras. A implementação de IA e ML sem uma base sólida pode minar a confiança entre os funcionários, devido à falta de dados consistentes ou completos. Isso pode levar à falta de confiança no sistema e, em última instância, a uma baixa adesão por parte dos usuários. Além disso, as equipes de TI/OT podem ficar sobrecarregadas com o aumento da carga de trabalho relacionada à resolução de problemas, aplicação de patches e gerenciamento de inconsistências nos dados, o que sobrecarrega ainda mais os recursos.
Por outro lado, um ecossistema de dados bem preparado cria as condições para uma integração mais harmoniosa da inteligência artificial. Isso envolve dispor de uma infraestrutura de dados confiável, pipelines de dados robustos, estruturas de governança e ferramentas de análise de dados que facilitem a colaboração entre as equipes. É importante preparar adequadamente o seu site. Um site com dados organizados, acessíveis e bem integrados permite que as soluções baseadas em IA sejam aproveitadas de forma eficaz. Isso leva a análises mais perspicazes e à tomada de decisões proativas.
Acesse todos os dados essenciais a partir de uma única plataforma para poder visualizá-los e analisá-los com vistas à melhoria contínua. De sistemas de laboratório a dados de processo, veja tudo em um único lugar.
Os fabricantes precisam avaliar seus ecossistemas de dados atuais para identificar lacunas e áreas que precisam de melhorias antes de se aprofundarem na inteligência artificial. Essa preparação não se concentra exclusivamente na tecnologia em si. Ela inclui a promoção de uma cultura que adote a tomada de decisões baseada em dados e incentive a utilização e integração contínuas dos dados. Dessa forma, suas operações poderão ir além da automação básica de processos. Poderá aproveitar todo o potencial da IA e do ML para impulsionar a otimização e a inovação.
Avaliação do meu ecossistema de dados para IA
Primeiramente, é necessário avaliar o estado atual do seu ecossistema de dados de manufatura para determinar se ele está preparado para iniciativas de IA e ML. Um método eficaz é utilizar o roteiro de transformação digital, que define cinco níveis de maturidade de dados. Uma unidade deve estar no nível 4 ou superior para implementar a inteligência artificial com sucesso. Vamos analisar cada estágio, destacando a progressão desde a disponibilidade básica de dados até uma cultura robusta orientada por dados.
Etapa 1 – Sem dados, sem tempo
Na Fase 1, as decisões relacionadas à produção e às operações baseiam-se, em grande parte, na intuição ou em práticas de longa data, com um recurso mínimo aos dados. Os dados disponíveis costumam ser brutos, coletados manualmente e, normalmente, armazenados em registros em papel ou planilhas básicas.
Nesta fase, faltam soluções formais de armazenamento de dados. Há uma falta de gestão estruturada dos dados, o que significa que a qualidade dos dados é inconsistente. O ecossistema de dados para IA, neste contexto, é praticamente inexistente, o que limita severamente a criação de valor e as melhorias de eficiência. Não seria razoável tentar implementar quaisquer integrações de IA ou ML nesta fase.
Etapa 2 – Alguns dados, mas ainda pouco tempo
Na Fase 2, começa a haver um certo nível de automação para complementar a coleta manual de dados. No entanto, ainda persistem lacunas significativas. Os dados são transmitidos em quantidades limitadas. Esses dados, muitas vezes, só estão acessíveis a departamentos específicos e podem estar armazenados em silos de dados.
O site pode possuir mecanismos rudimentares de armazenamento de dados. Sem um repositório centralizado de dados históricos, não é possível acessar os dados. As decisões ainda são, em grande parte, reativas e baseadas em dados brutos de qualidade questionável. É nesta fase que as iniciativas de dados se iniciam, mas talvez ainda não ofereçam os insights abrangentes e confiáveis necessários para um uso mais amplo. O ecossistema de dados para IA ainda tem um longo caminho a percorrer.
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Etapa 3 – Tomada de decisão reflexiva
Na Etapa 3, os dados já fazem parte do processo de tomada de decisão. Isso é viabilizado pela implementação de um sistema de histórico de dados. Essa etapa aumenta a confiabilidade do armazenamento de dados e oferece uma visão mais consistente dos dados brutos entre os departamentos. No entanto, ainda existem silos de dados, o que impede o acesso contínuo a uma única fonte de verdade.
A qualidade dos dados nesta fase começa a melhorar. Isso permite uma análise mais significativa, embora a integração entre as diversas partes interessadas no ecossistema de dados ainda seja limitada. A empresa pode iniciar análises básicas de dados. Isso facilita a tomada de decisões reflexivas que aproveitam os dados para avaliar o desempenho passado, mas ainda não permite insights preditivos. Muitos fabricantes encontram-se nesta fase, à medida que tentam implementar ferramentas de IA e ML. Embora os dados tenham começado a se espalhar por toda a organização, aspectos fundamentais ainda precisam ser abordados.
Etapa 4 – Cultura orientada por dados
A Fase 4 marca uma mudança significativa na acessibilidade dos dados e na transformação cultural. Os dados digitais estão mais amplamente disponíveis do que nunca. É possível que alguns silos de dados ainda persistam. Essa fase demonstra que as iniciativas relacionadas a dados estão se consolidando, promovendo um ambiente de trabalho em que os funcionários utilizam os dados para fundamentar suas decisões.
Nesta fase, o ecossistema de dados é robusto o suficiente para apoiar a criação de valor por meio da tomada de decisões baseadas em dados. No entanto, ainda pode haver espaço para melhorias na integração e na qualidade dos dados. As decisões costumam ser reativas, mas agora são respaldadas por evidências, promovendo uma cultura que enfatiza a importância do uso contínuo de dados e da colaboração. É nesse ponto que as unidades começam a alinhar suas soluções de armazenamento de dados para garantir um acesso mais amplo e a integração com diferentes tipos de dados, preparando-se para processos mais avançados. É nesse ponto que as integrações de IA e ML podem entrar em cena.
Com o PARCview, os silos de dados são eliminados e os usuários podem analisar tendências dos dados de processo juntamente com os dados de laboratório. Tudo em um único lugar. Defina limites e receba alertas quando valores importantes ficarem fora das especificações.
Etapa 5 – A abordagem orientada por dados está no DNA
Na Etapa 5, o ecossistema de dados atingiu um estado de maturidade, caracterizado por uma plataforma de dados universal e pela eliminação dos silos de dados. Há acesso abrangente em toda a organização. A organização promove a integração contínua de dados e garante que a qualidade dos dados seja mantida no mais alto nível. Este estágio possibilita a tomada de decisões proativas e em tempo real, abrindo caminho para que a IA e o ML otimizem os processos de fabricação.
Análises avançadas e modelos preditivos, como a análise preditiva e a manutenção preventiva, passam a fazer parte das operações diárias. Com a implementação total do compartilhamento de dados e uma estratégia coesa de armazenamento de dados em vigor, a organização está bem posicionada para obter insights e inovação impulsionados pela inteligência artificial. Caso ainda não tenham começado a explorar as opções de IA e ML, este é o momento certo.
Melhore seu ecossistema de dados — Preparando-se para implementar a IA da maneira correta
Se a sua unidade ainda não atingiu o nível 4 ou o nível 5 no roteiro de transformação digital, serão necessárias mudanças significativas antes da implementação da IA. O aprimoramento do ecossistema de dados de uma unidade fabril requer uma compreensão profunda do seu ponto de partida nesse roteiro. Infelizmente, isso não será tão simples quanto adquirir equipamentos ou softwares seguindo uma lista de verificação básica. A construção de um ecossistema digital maduro envolve a promoção de uma cultura orientada por dados, integrando tecnologias digitais aos processos de negócios.
Essa transformação leva tempo e deve ser abordada de forma metódica. Apressar a transição do nível 1 para um estado pronto para a inteligência artificial pode levar a lacunas que prejudicam o sucesso a longo prazo. A seguir, apresentamos estratégias práticas para envolver os funcionários com os dados. O objetivo é ajudar a promover uma cultura de insights baseados em dados e preparar todos os aspectos da sua empresa para a jornada rumo à IA.
Etapa 1 – Sem dados, sem tempo
Na Etapa 1, o senhor está, essencialmente, começando do zero, o que significa que serão necessários investimentos significativos em tempo e capital para estabelecer um ecossistema digital básico. Essa etapa inicial envolve a integração de controladores lógicos programáveis (PLCs) e sensores aos seus processos. Essas ferramentas capturam dados brutos de vários pontos ao longo de sua linha de produção, proporcionando uma compreensão em tempo real das condições do processo.
Estabelecer essa base de conhecimento é fundamental para possibilitar a coleta e a análise de dados no futuro, bem como a implementação de tecnologias digitais avançadas. Sem essa base, qualquer tentativa de utilizar a IA em processos de negócios ou em análises preditivas será ineficaz.
Caso disponha de uma grande quantidade de dados manuais, considere transferi-los do Excel ou de registros em papel para um LIMS ou outro sistema onde possam ser salvos e ter seu backup feito em um banco de dados.
Etapa 2 – Alguns dados, mas ainda pouco tempo
Com os PLCs e sensores instalados, o próximo passo é implementar um sistema de histórico de dados. Um sistema robusto como o dataPARC pode armazenar dados de forma sistemática e facilitar a obtenção de insights baseados em dados, consolidando as informações para facilitar o acesso. O modelo de preços baseado em tags do dataPARC permite que você comece em pequena escala e expanda à medida que seu ecossistema digital cresce. Nesta fase, as iniciativas de dados devem incluir incentivar os funcionários a acessar regularmente os dados armazenados e compreender seu valor para a tomada de decisões. Ao enfatizar o uso consistente dos dados, você está estabelecendo as bases para uma integração de dados mais abrangente no futuro.
Etapa 3 – Tomada de decisão reflexiva
Para avançar além do Estágio 3, as instalações devem utilizar ativamente seus ecossistemas de dados existentes para impulsionar melhores processos de negócios. Isso inclui ampliar a quantidade de dados armazenados em um histórico de dados e garantir que os funcionários tenham visibilidade e acesso a essas informações. Um software confiável de visualização de dados, como o PARCview da dataPARC, pode ser um divisor de águas nesse nível. Ele permite que os usuários identifiquem tendências, criem painéis visuais e monitorem métricas-chave, promovendo a confiança no uso de dados entre as equipes. O objetivo aqui é transformar dados brutos em insights acionáveis que orientem as decisões e melhorem a eficiência.
O monitoramento da produção em tempo real e o fornecimento de dados às pessoas que precisam deles são fundamentais para a construção de uma cultura orientada por dados.
Etapa 4 – Cultura orientada por dados
A transição da Fase 4 para a Fase 5 envolve mais do que apenas atualizações técnicas; exige a incorporação dos dados à cultura da empresa. Para alcançar esse objetivo, as unidades devem ampliar suas capacidades de integração de dados, indo além do simples processamento de dados.
O PARCview, uma plataforma de dados industriais, permite que os usuários incorporem diversos tipos de dados, incluindo Sistemas de Execução de Produção (MES), Sistemas de Gestão de Informações Laboratoriais (LIMS), dados de outros historiadores e diversas fontes de dados externas. A criação desse ecossistema digital interconectado garante a eliminação dos silos de dados, assegurando a conformidade, e permite que os funcionários tenham acesso contínuo a dados abrangentes e em tempo real. Essa mudança possibilita uma tomada de decisão mais rápida e eficaz e promove uma cultura orientada por dados que apoia as metas de negócios.
Etapa 5 – A abordagem orientada por dados está no DNA
Na Etapa 5, sua empresa atingiu a maturidade digital plena, com uma plataforma de dados abrangente e unificada que funciona como uma única fonte de verdade. Todos os tipos de dados estão integrados em um ecossistema digital coeso, e não há mais silos de dados. Nesse nível, o acesso aos dados é generalizado, facilitando um ambiente colaborativo no qual tecnologias digitais avançadas, como IA e ML, podem ser plenamente aproveitadas. Nesse ponto, sua unidade está pronta para pesquisar e implementar soluções específicas de software de IA e ML adaptadas às suas metas operacionais.
Com uma base sólida de dados, essas ferramentas podem otimizar os processos de negócios por meio da manutenção preditiva, da proteção de dados, de sensores virtuais e da melhoria contínua. Seu ecossistema de dados está agora preparado para apoiar iniciativas avançadas de dados, impulsionar a inovação e gerar valor substancial para suas operações.
Outras considerações antes da implementação de um ecossistema de dados para IA
Antes de integrar a IA aos seus processos de fabricação, é essencial levar em conta várias considerações críticas. Ao longo de sua jornada de transformação digital, muitas etapas revelarão lacunas em seu ecossistema de dados atual, tais como áreas em que métricas-chave não são adequadamente medidas ou monitoradas. Nenhuma quantidade de inteligência artificial ou de tecnologias digitais avançadas pode compensar problemas fundamentais relacionados aos dados. Questões como coleta incompleta de dados, baixa qualidade dos dados e armazenamento desorganizado podem limitar severamente a eficácia da IA, levando a resultados abaixo do ideal e ao desperdício de investimentos.
1. Identificação de lacunas na coleta e na qualidade dos dados
Uma estratégia de IA bem-sucedida começa com dados de alta qualidade. Avalie suas práticas atuais de coleta de dados para identificar quaisquer lacunas que possam impedir a implementação da IA. Certifique-se de que todas as métricas críticas do processo sejam medidas de forma consistente e precisa. Realize auditorias para avaliar a qualidade dos dados e padronizar os formatos, tornando-os adequados para a IA. Sem essa etapa fundamental, os modelos de IA podem gerar resultados não confiáveis ou distorcidos, diminuindo seu valor nos processos de sua empresa.
2. Integração da IA como uma extensão da expertise das PMEs
A IA deve ser vista como um aprimoramento do trabalho que os especialistas na matéria (SMEs) já realizam, e não como um substituto para tarefas fundamentais. Os SMEs fornecem contexto e insights inestimáveis de que os algoritmos de IA precisam para uma implantação eficaz. A IA pode automatizar análises de dados rotineiras, identificar tendências, detectar anomalias e fornecer sugestões práticas que talvez não sejam imediatamente evidentes para analistas humanos. Essa colaboração garante que a IA amplie a expertise humana, possibilitando decisões mais bem fundamentadas e orientadas por dados.
3. Garantir a integração de dados entre os sistemas
Para que a IA funcione de maneira eficaz, seu ecossistema de dados deve permitir uma integração de dados contínua. As aplicações de IA dependem de dados abrangentes e em tempo real, provenientes de múltiplas fontes, para gerar insights significativos. Uma plataforma de dados unificada que consolide dados de processos, MES, LIMS e outras fontes de dados é essencial para eliminar silos e garantir a qualidade consistente dos dados. Investir em ferramentas que facilitem a integração e o compartilhamento de dados sem interrupções preparará seu ecossistema digital para as demandas da IA.
Contar com uma única fonte de verdade por meio da integração de dados ajuda a manter todos alinhados.
4. Alinhamento da IA com os processos de negócios
A IA deve ser incorporada como parte de uma estratégia coesa que esteja alinhada com os objetivos gerais de negócios das partes interessadas dentro da organização. Quando a IA é implementada com objetivos claros — tais como aumentar a eficiência da produção, reduzir o tempo de inatividade ou melhorar a qualidade do produto —, ela se torna uma parte inestimável do processo de negócios. Certifique-se de que as iniciativas de IA estejam alinhadas aos seus KPIs operacionais e contribuam para a missão abrangente de criação de valor e melhoria contínua.
5. Construindo uma cultura orientada por dados
Um componente crucial da preparação para a IA é promover uma cultura orientada por dados. Isso significa capacitar os funcionários para que utilizem os dados como parte de suas operações diárias e dotá-los das habilidades necessárias para aproveitar as ferramentas de IA de maneira eficaz. Oficinas, sessões de treinamento e estratégias de gestão de mudanças podem ajudar a construir confiança no uso de tecnologias digitais e incentivar a colaboração entre equipes de TI/OT, especialistas na área (SMEs) e a gerência. O objetivo é criar um ambiente em que os insights baseados em dados sejam parte integrante dos processos de tomada de decisão.
Conheça as ferramentas de análise de dados de processo em tempo real da dataPARC e veja como dados de melhor qualidade podem levar a melhores decisões.
6. Monitoramento e iteração de implementações de IA
A implementação da IA não é um evento pontual, mas sim uma jornada contínua. O monitoramento contínuo do desempenho da IA, a coleta de feedback dos usuários e o aprimoramento iterativo dos modelos e processos de IA são fundamentais para o sucesso a longo prazo. Essa abordagem iterativa garante que as soluções de IA permaneçam eficazes e adaptáveis às necessidades e aos desafios empresariais em constante evolução. Atualizações e avaliações regulares podem ajudar a refinar os resultados da IA, tornando-os ainda mais valiosos ao longo do tempo.
Ao levar em conta essas considerações, sua empresa estará mais bem preparada para incorporar a IA de forma a maximizar o valor, melhorar a eficiência e apoiar o crescimento sustentável. Lembre-se de que a IA deve complementar seus processos de negócios existentes e ser uma extensão das iniciativas de dados que sua unidade vem desenvolvendo ao longo do tempo. Garantir que seu ecossistema digital seja robusto e bem integrado abrirá caminho para uma transição suave e eficaz para serviços de manufatura impulsionados pela IA.
Considerações finais: A preparação do ecossistema de dados para a IA começa com uma base de dados sólida
Antes de adotar tecnologias de IA, os fabricantes devem garantir que suas instalações já operem com uma base sólida de dados. Se suas equipes ainda não estiverem utilizando dados nas operações diárias, na resolução de problemas, na otimização de processos e no planejamento estratégico, elas não estarão preparadas para utilizar ferramentas de IA de maneira eficaz. A implementação bem-sucedida da IA depende de uma cultura em que os dados sejam a espinha dorsal da tomada de decisões e da melhoria contínua.
A IA deve ser vista como uma extensão das práticas existentes baseadas em dados, e não como uma solução que as substitua. As empresas que já integraram o uso de dados em seu fluxo de trabalho estão mais bem preparadas para adotar a IA, pois suas equipes estão acostumadas a utilizar dados para obter insights e tomar medidas. Essa preparação ajuda as ferramentas de IA a se tornarem mais do que meros complementos tecnológicos; elas passam a contribuir de forma significativa para otimizar operações, prever necessidades de manutenção e impulsionar o crescimento estratégico.
Em última análise, a jornada rumo à IA deve começar pela garantia de que seu ecossistema de dados seja maduro, integrado e capaz de dar suporte a análises avançadas. Somente assim a IA poderá servir como uma ferramenta valiosa que permita que sua empresa passe de respostas reativas para a tomada de decisões proativas e a criação contínua de valor.
Roteiro de Transformação Digital
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