Como incluir as “coisas” na integração de sistemas?
A Indústria 4.0 é considerada a quarta revolução industrial e caracterizada, principalmente, pela integração de sistemas de produção. É inevitável, portanto, mencionar as fábricas inteligentes, onde a tendência é que os processos sejam cada vez mais interligados. Inclui-se não somente processos administrativos e o relacionamento com clientes e fornecedores, mas também o próprio o chão de fábrica.
Neste último contexto, é fundamental pensar em como os dados podem ser usados para otimizar o emprego de recursos, as entregas de valor e, por consequência, aumentar a satisfação dos clientes. Insere-se neste cenário o conceito de Internet das Coisas Industrial, ou IIoT (na sigla em inglês). Trata-se do uso de tecnologias capazes de integrar informações aos componentes físicos da cadeia produtiva, isto é, às máquinas.
Na prática, estamos falando de máquinas autorreguláveis que, por meio de sensores, se conectam a outros dispositivos, proporcionando assim a automação da cadeia produtiva, além de uma gestão inteligente por meio da integração de sistemas de produção.
IIoT e a integração de sistemas
Não é por acaso que a IIoT é considerada um dos pilares da Indústria 4.0. Sua aplicação é caracterizada, sobretudo, pela integração entre espaços de informação e espaços físicos. No entanto, não se trata apenas de adaptar o maquinário comum, inserindo inteligência em objetos.
Mais do que isso, a noção de IIoT requer uma total integração dos dados dentro da cadeia produtiva. E isso se dá a partir da digitização dos processos. Ou seja, compete analisar os processos tradicionais e encontrar formas de torná-los mais ágeis, simplificando-os e até mesmo automatizando-os.
Como resultado, temos uma gestão mais inteligente dos sistemas de produção. Afinal, os dados integrados possibilitam uma base maior de informações que, agregadas à aplicação de outras tecnologias como Big Data, Inteligência Artificial e machine learning, contribuem para automatizar processos burocráticos e, até mesmo, para tomadas de decisões mais assertivas e imediatas. Decisões estas que, por sua vez, também têm a possibilidade de serem automatizadas.
Comunicação entre máquinas e pessoas
Em síntese, na Indústria 4.0, as máquinas dependem cada vez menos da intervenção humana. Ao mesmo tempo, são capazes de capturar e analisar dados durante a operação, além de interagir com pessoas, sistemas e outras máquinas.
Podemos pensar em um exemplo prático da interação objeto-pessoa: uma máquina que, na linha de montagem, tem acesso a dados que informam o quanto de matéria-prima há em estoque. Ela pode analisar esses dados e, com base no ritmo de produção, prever quando esses insumos se esgotarão. O sensor se antecipa e encaminha uma mensagem à pessoa responsável por adquirir mais matéria-prima.
Da mesma forma, as máquinas podem sinalizar quando precisam de manutenção. Assim, são capazes de se programar para realizar uma automanutenção ou até mesmo acionar outras máquinas para realizar o reparo, evitando assim falhas no funcionamento do aparelho ou pausas inesperadas durante a produção.
Arquitetura de sistemas de fábricas inteligentes
A aplicação das tecnologias de IIoT proporciona um grande volume de dados a serem gerenciados. Portanto, o funcionamento desse ecossistema depende, sobretudo, de uma arquitetura voltada à aplicação de outras tecnologias essenciais para a integração de sistemas de produção.
Estamos falando, primeiramente, da integração dos dados em nuvem, de modo que todos os agentes (computadores, máquinas, dispositivos) conectados à rede tenham acesso. Depois, é fundamental a aplicação de Big Data e analytics para organizar e mapear essa grande quantidade de informação.
Por fim, é importante contemplar a utilização de tecnologias de Inteligência Artificial e machine learning para empregar de forma adequada os dados coletados, de modo que as máquinas tenham flexibilidade e inteligência necessárias para se adaptar às mudanças ao passo que as informações são recebidas e transmitidas pelos sensores.
Tecnologias como BPMS (Sistema de Gestão de Processos de Negócio) e RPA (Robotic Process Automation) podem suportar e estruturar essa integração de sistemas.
O desafio da segurança
Com a grande quantidade de dados circulando pela nuvem entre sistemas e coisas, é indispensável falar em segurança. Afinal, além de serem estratégicas, as informações são importantes ativos para o negócio.
Neste sentido, o grande desafio para o setor de TI é assegurar a inviolabilidade dos dados fora de uma infraestrutura física, ou seja, na nuvem.
Uma vez expostas, essas informações estão sujeitas a ameaças que, remotamente, podem atrapalhar os processos produtivos e até mesmo parar a linha de produção. Isso sem contar outros problemas que vão desde falhas de comunicação até riscos de espionagem industrial.
Portanto, além de uma gestão organizada dos dados, é imprescindível dispor de mecanismos de controle específicos. Os investimentos em projetos de segurança devem contemplar aspectos primordiais, como criptografia, controles de acesso, monitoramento e auditorias constantes.