■ Talvez seja por isso que é tão importante que as organizações consigam sobreviver à enorme transformação digital provocada pela Indústria 4.0 sem a ajuda crítica da IIoT. A combinação destas duas tecnologias, Inteligência Artificial (IA) e IIoT, pode gerir eficazmente e utilizar plenamente as enormes quantidades de dados gerados durante a produção digital, levando o controlo dos processos industriais a um nível totalmente novo.
4 recursos-obrigatórios para gerenciamento de dados de IIoT
Com a penetração da onda de digitalização no campo industrial, o big data tornou-se a porta de entrada para a digitalização industrial. De acordo com a IDC, o volume global de dados atingiu 42ZB em 2019 e deverá atingir 163ZB em 2022, com uma taxa composta de crescimento anual de 57%. E os cenários de aplicação de dados industriais no campo industrial também estão aumentando, e as estatísticas da Saidi Intelligence indicam que o mercado industrial de big data da China será de cerca de 14,69 bilhões de yuans em 2019, e espera-se que mantenha uma alta taxa de crescimento de mais de 30% no futuro. Dito isso, quando as organizações começam a trabalhar na implantação da IIoT em seus sistemas industriais, um dos primeiros desafios que enfrentam é como recuperar dados do sistema IIoT e disponibilizá-los para análise-em tempo real e tomada de decisões-no processo de fabricação. Para garantir que as soluções de gerenciamento de dados estejam prontas para IIoT-, aqui estão quatro recursos para focar:
Conectividade versátil para lidar com uma variedade de dados. Existem vários padrões para sistemas de IoT que produzem dados que precisam aderir a vários protocolos, como MQTT, OPC, AMQP etc. Além disso, a maioria dos dados de IoT existe em formatos semi-estruturados ou não estruturados. Portanto, o sistema de gerenciamento de dados deve ser capaz de se conectar a todos os sistemas e aderir a diversos protocolos para poder receber dados desses sistemas. Ao mesmo tempo, a solução deve suportar dados estruturados e não estruturados.
Recursos avançados de processamento de borda. Uma boa solução de gerenciamento de dados deve ser capaz de filtrar logs de erros dos sistemas e também enriquecer os dados com metadados, como carimbos de data/hora ou texto estático, para apoiar uma melhor análise de dados.
Capacidades de processamento de big data e aprendizado de máquina. Como a quantidade de dados de IoT é muito grande, é importante que o sistema mantenha uma latência ultra-baixa ao realizar análises de dados-em tempo real, para que os dados possam ser processados em-tempo real.
Recursos de monitoramento-em tempo real. A aquisição e o processamento de dados de IoT são um processo contínuo, portanto, as soluções de gerenciamento de dados devem fornecer monitoramento-em tempo real por meio de visualização para mostrar o status do processo em termos de desempenho e capacidade a qualquer momento.
Como a Inteligência Artificial impacta a IoT Industrial?
Antes de discutir este tópico, vamos dar uma olhada no que as organizações de pesquisa especializadas têm a dizer sobre o futuro de ambas as tecnologias, IA e IoT: De acordo com a Markets&Markets, a IA será uma indústria de US$ 190 bilhões até 2025. A IDC, por outro lado, acredita que 40% das iniciativas de transformação digital em 2019 são impulsionadas pela IA. O Business Insider prevê que haverá mais de 64 mil milhões de dispositivos IoT até 2025, contra cerca de 10 mil milhões em 2018. Como resultado, a McKinsey prevê que, até 2025, a IoT terá o potencial de gerar entre 4 biliões e 11 biliões de dólares em valor económico.
A partir dos números acima, fica claro que a IA e a IoT, dois conceitos tecnológicos que existem há décadas, estão re-emergindo no momento e no lugar certos, estão rompendo as normas tradicionais da indústria e estão prestes a desencadear uma revolução digital que levará a revolução industrial tradicional do século 18 para o século 21 com a Indústria 4.0.Com a incorporação da IA, o desempenho da IoT Industrial deverá ser bastante melhorado.
A inteligência artificial está se tornando o cérebro da inteligência industrial
Após o desenvolvimento suficiente de elementos básicos como dados, algoritmos e poder aritmético, a inteligência artificial tem uma base para a realização. Ao mesmo tempo, o desenvolvimento da inteligência artificial também traz boas oportunidades para o desenvolvimento da indústria transformadora e melhora de forma abrangente o nível de produção industrial em múltiplas dimensões. Atualmente, a inteligência artificial tem sido utilizada em diversos cenários de aplicação na área industrial, como inspeção visual industrial em cenários de produção inteligentes e manutenção preditiva na área de gerenciamento de equipamentos. Durante a manutenção preditiva, utilizando dados existentes, os algoritmos de IA podem determinar quando implementar medidas preventivas antes que uma máquina precise de reparação. A visão computacional para inspeção visual também é uma tecnologia fundamental que pode reduzir custos e aumentar a eficiência; quando fornecidos com os dados de treinamento e hardware corretos, os algoritmos de aprendizado de máquina (ML) podem ser mais precisos e eficazes do que os humanos na inspeção visual e já estão sendo usados pela BMW, por exemplo, para garantir o controle de qualidade de suas peças automotivas. Globalmente, as empresas de produção estão cada vez mais focadas na melhoria da eficiência das máquinas e dos sistemas e na redução dos custos de produção. À medida que a tecnologia de semicondutores avança e sensores e processadores acessíveis se tornam mais amplamente disponíveis, a adoção da IIoT continuará a crescer. De acordo com uma análise da Grand View Research, o mercado global de IIoT será de aproximadamente 216,13 mil milhões de dólares em 2020. Agora que o sector industrial está a acelerar no sentido de processos industriais inteligentes e autónomos, a recolha de dados de dispositivos IoT está a atingir uma escala sem precedentes. Quando big data, IA e IoT se unem, cria-se uma gama de oportunidades para soluções avançadas de análise de dados de IoT. No processo, a inteligência artificial, especialmente as tecnologias de aprendizagem profunda/de máquina, fornecem um suporte poderoso para gerenciar e analisar grandes quantidades de dados sensoriais.
Um relatório da empresa de pesquisa MobiDev prevê que, até 2025, a IA e a IoT valerão mais de US$ 26 bilhões. Eles também demonstraram que a IA melhora a eficiência dos dados de IoT em 25% e a análise do setor em 42%, e que desempenha um papel importante tanto no centro da IoT quanto na rede de ponta. Por exemplo, numa linha de montagem numa fábrica, o controlo de qualidade pode ser realizado através da utilização de inspeções visuais de IA, o que pode efetivamente reduzir a taxa de defeitos de fabrico durante o processo de fabrico.
Soluções de IA + IIoT
Influenciado por uma série de fatores favoráveis, como avanços na tecnologia de semicondutores e dispositivos eletrônicos, aumento do uso de plataformas de computação em nuvem, padronização IPv6 e apoio governamental para atividades de pesquisa e desenvolvimento relacionadas à IIoT-, as soluções de IIoT e o mercado que incorpora IA estão crescendo rapidamente e, de acordo com um novo relatório de pesquisa de mercado da Markets&Markets, o tamanho do mercado global de IIoT deverá crescer de US$ 76,7 bilhões em 2021 para US$ 106,1 bilhões em 2026 e, até 2026, a receita de IA neste segmento deverá atingir US$ 16,7 bilhões.
Sob esta megatendência, os principais fornecedores de tecnologia também já estarão trabalhando arduamente para promover soluções de IA + IIoT com tecnologias e produtos inovadores.
Conclusão
A inteligência artificial tem a capacidade de gerenciar a si mesma e às suas aplicações de forma independente e inteligente. Entre os avanços tecnológicos da última década, quase nada atingiu o nível de impacto que a IA combinada com a Internet das Coisas Industrial (IoT) teve no sector industrial. De acordo com as pesquisas e previsões estatísticas da Deloitte, a aplicação da IA no setor manufatureiro da China é muito promissora, com aplicações previstas em cerca de 25,22 bilhões de yuans em 2020, e atingindo 205,76 bilhões de yuans em 2025, a uma taxa de crescimento composta de mais de 40%. Ao integrar algoritmos de IA em infraestruturas industriais de IoT, máquinas e equipamentos inteiros podem ser treinados e automatizados para gerenciamento e operação inteligentes da fábrica. Talvez ainda não possamos ver aplicações generalizadas de IA+IIoT, mas acredito que dentro de alguns anos, a IA e a IoT tornar-se-ão cada vez mais predominantes no setor industrial.