Arquivo da categoria: Automação Industrial

PROTOCOLO ASI BUS – TECNOLOGIA E APLICAÇÕES

Conhecendo a Rede Industrial ASI Bus – Suas Principais Características e Aplicações

As redes industriais ASI Bus são destacadas pela sua facilidade e flexibilidade na instalação, um protocolo robusto e com uma grama de acessórios para automação no nível sensor de campo.

Seu protocolo permite comunicação com sinais digitais e analógicos, com sensores próprios e módulos que conectam sinais convencionais de campo, além de poder trabalhar no perfil Safety Bus e dispositivos especiais com protocolo incorporado.

Em automação de máquinas e processo, que necessitam de velocidade e rapidez, com dispositivos simplificados de sinais, mas que necessitem de poder de diagnóstico rápido e facilidade de partida, o protocolo ASI Bus é uma ótima opção.

Esperamos com este material, contribuir de forma básica e direta para o conhecimento do funcionamento deste tipo de rede, servido de referência para aprofundamento de estudos e aplicação em projetos.

PROTOCOLO PROFIBUS – TECNOLOGIA E BOAS PRÁTICAS

Conhecendo a Tecnologia da Rede Industrial PROFIBUS – Suas Principais Características e Dicas de Instalação

As redes industrias Profibus são consolidadas no mercado de automação industrial, mostramos nesta apresentação suas principais características técnicas, tanto no perfil Profibus DP, quanto no perfil Profibus PA.

Com característica de rede robusta e, atendendo grande parte do nível vertical de automação, graças a capacidade de comunicação e gateways de mercado, propicia uma automação de alta performance para máquinas e processos industriais.

Mostramos também, a questão da importância da instalação, onde através de boas práticas, pode-se conseguir alto grau de disponibilidade, justificando investimentos, tanto em acessórios, quanto em equipamentos de análise de grandezas elétricas e do protocolo, afim de manter a rede em funcionamento, mesmo sob condições adversas de ambiente industrial.

Nossa contribuição é para o entendimento básico do protocolo, com dois guias anexo, onde você pode baixar documentos oficiais da Associação Profibus, servindo de referência para bons projetos e boas instalações.

O Protocolo Profibus se mostra com vida longa em qualquer aplicação industrial, pois além da base instalada no mundo, a continuidade de desenvolvimento de equipamentos de automação que conversam neste protocolo, continuam em desenvolvimento.

INDÚSTRIA 4.0 – PROJETO E IMPLANTAÇÃO

Diretrizes de Projeto e Implantação da Digitalização da Produção de Acordo com a Indústria 4.0

Neste texto vamos falar sobre a implantação de projetos de Automação Industrial aderentes a Indústria 4.0, importante saber que, não estamos querendo postular um modelo, mas sim, apresentar uma proposta, um singelo roteiro de visões sobre as tecnologias que se encontram disponíveis e principalmente, o que poderia ser exequível nas plantas existentes.

Para se chegar a uma planta digital, nos moldes da proposta da Indústria 4.0, utilizando todas as tecnologias existentes, é necessário percorrer um caminho inicial, pois sem um preparo, não poderemos implantar as tecnologias propostas no contexto da indústria digital, são os seguintes passos abaixo que propomos:

  • Passo 1 – Entenda o conceito da Indústria 4.0 e seus impactos;
  • Passo 2 – Analise a automação existente em sua planta;
  • Passo 3 – Otimize o processo existente;
  • Passo 4 – Faça a convergência de dados de sua cadeia produtiva;
  • Passo 5 – Implante as ferramentas da Indústria 4.0 (redesenhe seus processos).

Para delimitar nosso tema a respeito de projeto e implantação da Indústria 4.0, vamos entender:

  • Como repensar um ambiente de produção com ferramentas digitais;
  • Como obter vantagem no negócio com um modelo de tecnologia baseado na Indústria 4.0;
  • Como usar as tecnologias atuais e integrar a planta de produção no negócio digital.

Quando se entende a necessidade de buscar modelos de implantação da planta digital, normalmente temos alguns cenários conhecidos:

  • Tenho uma produção e necessito colocar o nível de produção aderente a Indústria 4.0;
  • Quais ferramentas já posso utilizar e qual a utilidade no novo modelo de produção digital;
  • Como alterar uma cultura de produção para um novo modelo, desde planejamento até operação.

O modelo produtivo evoluiu ao longo do tempo, alterando o perfil da produção, que no início, só se tinha a visão da planta local e seu processo unitário, com a automação e redes de informação, passamos a conectar o planejamento e gestão na produção, tendo um contexto maior da planta, mas ainda limitado ao processo local, com a Indústria 4.0 e as redes convergentes, o modelo produtivo, passa a ser o próprio modelo de negócios, uma vez que a conexão é de toda cadeia produtiva que orbita no ecossistema da empresa.

Para trilhar a implantação da Indústria 4.0 nos processos produtivos, temos alguns desafios que são comuns para uma análise:

  • Como atualizar uma planta produtiva existente de acordo com um modelo da Indústria 4.0;
  • Como gerar valor no negócio a partir de um novo modelo de planejamento e gestão produtivo;
  • Como incorporar novas tecnologias de produção e planejamento, com objetivo de aumentar receita e diminuir custos.

Um projeto de automação que tenha as premissas da Indústria 4.0, deve se encaixar nos quadrantes da tecnologia, que propomos a observar:

  • Conhecimento da Plata (informação);
  • Produtividade (eficiência produtiva);
  • Decisões (diagnósticos e prognósticos);
  • Novos formatos (oportunidades de negócio);

A automação industrial dos projetos atuais, devem ter as seguintes diretrizes abaixo, uma vez que estes sistemas devem dar as respostas a indústria digital:

  • Permitir novas formas de fazer negócios;
  • Eliminar ao máximo o desperdício e o erro;
  • Permitir customização e personalização da produção.

As principais características da Indústria 4.0 é ser colaborativa, preditiva e inteligente, para isso, sua arquitetura de produção deve ser, interoperável, flexível e descentralizada, com impactos diretos na escala produtiva, mão de obra e tomada de decisões.

Para os projetos de automação industrial, devemos utilizar as tecnologias da Indústria 4.0, talvez uma mais aderente que a outra, a depender do processo produtivo a que se refere, porém é bom listar as principais:

  • Redes de comunicação
  • Cibersegurança
  • IOT internet industrial
  • Cloud Computing
  • Big Data
  • Mineração de dados
  • Aprendizado de máquina
  • Virtualização (digitalização)
  • Realidade aumentada
  • Gêmeos digitais
  • SOA
  • OPC-UA
  • RFID
  • Produção por adição
  • Drones
  • Robôs

Como dever ser a planta da Indústria 4.0 e o que deve ser levado em consideração no contexto de projeto e implantação:

  • A planta deve ser interoperável – todo sistema se comunica;
  • Deve permitir virtualização – do planejamento a manutenção;
  • Deve ser flexível, modular e descentralizada;
  • Utilizar banco de dados em formato Big Data e em Cloud;
  • Utilizar modelos decisórios baseado em análise de dados;
  • Estar estruturada com sistemas de Cibersegurança.

A questão da interconexão, deve levar em consideração particularidades de cada setor, sistema, departamento, ou fornecedores, internos ou externos, que participem do processo produtivo e, devem ser observados que cada agente deste, deve estar conectado a um sistema de Cloud, que permita produzir informações de forma a unir no ecossistema, e o Big Data, absorverá todas estas informações, permitindo modelagem de dados para tomada de decisões.

A Indústria 4.0, em processos dinâmicos, que necessitem de customização em massa, devem ter sistemas de automação descentralizados, que controle células locais e respondam a processos centrais, sendo um arranjo de automação altamente flexível, que permita interconexão e mudanças rápidas na produção, além de sistema de segurança que monitore todo o processo em rede.

Na utilização das tecnologias, as principais diretrizes que temos que ver, no que se refere a aplicação, devemos levar em consideração de forma prática:

  • Conectar todas as informações (automação, IoT, IIoT, banco de dados);
  • Usar Cloud e Big Data para centralizar e analisar dados;
  • Usar mineração de dados para eliminar decisões intermediárias, focando o gestor;
  • Usar aprendizado de máquina para operar o sistema, fazendo do operador um supervisor de processo;
  • Usar predição (analisador de causas), criando prognóstico em produção e manutenção.

As tecnologias da Indústria 4.0, permeiam uma grade de projetos, todavia não necessariamente usaremos todos os elementos, ou pelo menos, devemos entender o que são rotas de dados para o usuário, por exemplo, o dado iniciando pelo processo, pode seguir uma rota de cibersegurança e IoT diretamente para a operação, não necessariamente sendo analisado no Big Data, deve-se construir as rotas de acordo com cada processo.

Abaixo sugerimos a observação das principais diretrizes para projetos de sistemas para Indústria 4.0:

  • Instrumentação e medição

Use redes Ethernet e redes Wireless – adote protocolos industriais baseado em Ethernet e integre o IoT Industrial;

  • Controle

Descentralize o máximo o controle, isso dará flexibilidade da produção, use microcontroles e controladores centrais de comunicando e conecte no Cloud;

  • Infraestrutura

Use ferramentas de virtualização, cloud computing e gestão do sistema via outsourcing;

  • Operação

Use dispositivos móveis, crie aplicativos de alta integração, evolua no uso do deep learning para apoio da operação;

  • Manutenção

Use modelos de manutenção baseado em eventos, conecte dados no cloud e use prognósticos de ativos e acesso remoto;

  • Gestão da Produção

Conecte os dados da produção, conecte ativos pela IoT e sistemas pela IIoT, use o Big Data;

  • Apoio a tomada de decisões

Conecte os dados da cadeia de produção no Big Data e use ferramentas de Mineração de Dados e Machine Learning.

Utilize serviços de Cloud Computing, onde estas plataformas são utilizadas e pagas como serviços, tais como, IBM BlueMix, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Amazon AWS, com as principais características:

  • Armazenagem de dados;
  • Máquinas virtuais;
  • Processamento sob demanda;
  • Segurança de dados;
  • Mineração de dados;
  • Aprendizagem de máquina;

Crie uma estrutura de conectividade, que permita que os dados internos de produção trafeguem pelas redes, use gateways e servidores OPC, use sistemas de roteamento de dados para conexão ao Cloud, crie modelos de gestão, manutenção, planejamento e automação, dentro do ecossistema.

Elabore uma arquitetura de automação que contemple todos os agentes produtivos da indústria, pense no negócio como um todo e como ele se relaciona, conecte todas as tecnologias disponíveis e crie os webservices, para que seja produzido e consumido informações dentro desta arquitetura.

A implantação de um modelo de Indústria 4.0 é uma mudança cultural de produção, é a própria fábrica digital para um novo modelo industrial, necessitando de liderança transformativa na indústria, sendo liderada por uma geração digital de profissionais que entenda o valor da mudança, liderada pelo CEO, líderes da transformação e composta por equipes também líderes e polivalentes, seguindo os principais passos como sugestão de implantação:

  • Passo 1 – Aplique Lean Manufactoring e indicadores de gestão e eficiência OEE;
  • Passo 2 – Identifique na produção o processo de maior integração – faça um piloto;
  • Passo 3 – Defina sua capacidade produtiva – crie modelos de tomada de decisões (Big Data);
  • Passo 4 – Aplique convergência e Machine Learning – elimine operações no processo;
  • Passo 5 – Escale o processo – integre setores – replique o modelo.

Passamos abaixo, alguns pontos importantes para serem observados na implantação:

  • Análise do status atual de automação (dados) de planta;
  • Análise do status atual de operação, manutenção e planejamento;
  • Identificação de pontos, operação e ações de otimização (ativos de planta, ponto de operação e segurança operacional);
  • Desenho da convergência de dados e informações da planta (infraestrutura);
  • Análise e projeto do sistema de cibersegurança (TO e TI)
  • Projeto de digitalização – complemento de IOT e dados externos (PCP, MES,MOM) – modelo de tomada de decisões;
  • Redesenho:
    • Tomada de decisões na gestão da planta;
    • Ações de controle ótimo;
    • Prognósticos de manutenção.
  • Treinamento

Relacionamos abaixo os principais benefícios esperados com a implantação de um roteiro para preparar a planta para a Indústria 4.0:

  • Iniciar a jornada pela Indústria 4.0 e se adequar ao futuro da Manufatura e Processos;
  • Obter novas oportunidades de conectar a fábrica aos consumidores e processos de inovação;
  • Gerenciar receita e custos, baseado em status de tempo real e prognósticos de cenários;
  • Diminuir tempo de tomada de decisões, diminuir erros de operação e integrar planejamento e qualidade da produção em tempo real;
  • Aumento de portfólio de oportunidades de negócios, com uma fábrica flexível, integrada e descentralizada.

Concluímos que projeto e implantação da Indústria 4.0, ainda estão no início de uma curva de maturidade, ainda que já haja tecnologia disponível, todavia, a questão é “saber” unir todos os pontos (universo cibernético) e mudar uma cultura de produção, de forma a obter vantagens competitivas em um mundo altamente digital e dinâmico.

BIG DATA NA INDÚSTRIA 4.0

Banco de Dados em Cloud para Tomada de Decisões na Automação Industrial

As principais caracterizações da Indústria 4.0, isto é, a Manufatura e Processo Digital, é permitir a Customização em Massa e a Massificação da Personalização na linha de produção, e, para que isso seja possível, um novo modelo de tomada de decisões entra em cena, a conexão completa e total do Processo Produtivo, através da IoT Internet das Coisas e a IIoT Internet Industrial das Coisas, permitindo a aquisição de dados de uma forma nunca antes visto, com dados em alto Volume, alta Velocidade e grade Variedade, devendo neste caso, serem analisados através de um Big Data, entregando uma estrutura de Tomada de Decisões, em tempo real e sem intermediários, além de possibilitar ações autônomas no processo, sem interferência humana, através do aprendizado de máquina.

Por analogia, nossos textos anteriores, explicamos que a construção das rodovias (redes), colocação de sinalização (cibersegurança), interconexão de elementos e serviços (IoT), levarão estas informações a um grande sistema de análise de dados (Big Data), onde o resultado final, é apontar os melhores caminhos, dentro deste ecossistema produtivo.

Desta forma, vamos delimitar nosso tema, dentro da visão da automação industrial, e escrever sobre:

  • Como unir das informações da produção e cadeia logística para tomada de decisões;
  • Como funcionam os sistemas de armazenagem e tomada de decisões em Cloud;
  • Qual o conceito de Mineração de Dados e Aprendizagem de Máquina (Machine Learning).

Em relação aos cenários encontrados para utilização do Big Data na Indústria 4.0, podemos deparar com as seguintes situações comuns, que nos levam aos seguintes questionamentos:

  • Como entender melhor minha produção e cadeia de fornecimento e melhorar meu planejamento e controle produtivo;
  • Como entender o funcionamento da planta no aspecto manutenção de modo a estruturar um sistema de prognóstico industrial;
  • Como utilizar recursos de Machine Learning para servir de apoio a tomada de decisões na operação.

A evolução nas tomadas de decisões na indústria, mostram que no início, os primeiros controles apenas apoiavam a tomada de decisões do operador, uma vez que ele é quem tinha o conhecimento do processo e atuava diretamente, todo o conhecimento era dele, com a evolução das redes, podemos agora gravar estes dados, analisá-los, e tomar decisões baseado em informações e análise local do processo, ainda é necessário o conhecimento do operador e sua experiência no processo, todavia, as indústrias estão vivendo uma grande questão que é a grade capacidade de aquisição e armazenamento de dados, que há existe, mas não sabem o que fazer com todas estas informações, agora, com a Indústria 4.0, o Big Data dá um novo formato a estas informações através das redes convergentes, o sistema aprende conforme o processo ocorre, não há o meio da informação e o resultado é a tomada de decisões em tempo real, com dados relacionados fora no processo local, enxergando toda a cadeia de produção e do negócio.

Quando pensamos na colocação destes dados no Big Data, muitos são os desafios, podemos eleger alguns que são comuns neste tipo de projeto e implantação, que nos fazem questionar:

  • Como levar dados da unidade produtiva para um sistema de Cloud Computing e usar um Big Data;
  • Como criar modelos de Big Data para apoio em tomada de decisões, tanto em planejamento, como em Operação e Manutenção;
  • Como repensar a unidade produtiva a partir de dados e decisões que são aprendidas de acordo com as operações reais.

O objetivo de toda esta tecnologia e sua evolução é a tomada de decisões na planta produtiva, mas, isso já é existente, mas como ocorre hoje de forma geral?

  • A todo momento, tomamos decisões;
  • Os gestores têm a função de tomar decisões;
  • Os gestores intermediários, consolidam dados para outros gestores tomarem decisões;
  • As vezes estas decisões são programadas a partir de ferramentas de gestão;
  • Outra vezes ocorrem de situações não previstas, baseado em dados existente e expertise.

A estrutura decisória de uma indústria hoje, segue uma regra muito parecida, nos setores há os procedimentos de produção e os líderes de processo, os supervisores de produção, consolidam dados destes setores, analisam de forma intermediária de acordo com o planejado e enviam informações em forma de desvios, ações ou tarefas para os seus gerentes, que por sua vez, entregam estas informações aos diretores, em forma de metas, resultados ou soluções de problemas encontrados durante a produção.

Vamos entender então, como seria uma estrutura decisória da Indústria 4.0, para isso, vamos conceituar o Big Data, que nada mais é, do que um sistema de armazenamento de dados, estruturados ou não, que tenham (necessariamente os três), Volume, Velocidade e Variedade destas informações, que permitam, através de modelagem, entregar resultados, baseado em estatística, mineração e aprendizado, de acordo com as ferramentas disponíveis na sua plataforma, interagindo com o homem ou com a máquina.

Desta forma, podemos entender uma nova forma de estrutura decisória na indústria, onde os setores, subsetores, departamentos e toda a cadeia produtiva, esteja conectada a um Cloud de serviços, isto é, na Internet, dentro de uma plataforma, onde este sistema grava todos os dados e, dentro deste Big Data, podemos fazer todas as ações intermediárias, análise de dados, cenários, projeções, planejamento, análise de qualidade, prognóstico, tudo que permita, na ponta, para a direção, tomar decisões, e, até mesmo, permitir as ações automáticas no processo, utilizando o aprendizado de máquina.

O Big Data então, é um serviço dentro da Indústria 4.0, compondo um cibersistema, onde é necessário a aquisição de todos os dados da indústria e serem levados a esta plataforma em Cloud, utilizar ferramentas mineração de dados, aprendizado de máquinas e outras e criar um framework de resultados, com KPI, sistemas de decisões e M2M.

Na utilização do Big Data na indústria, como um novo modelo de tomada de decisões, são esperados diversos benefícios, entre eles, podemos destacar:

  • Diminuição de operadores – o sistema tomará decisões – operações de melhor desempenho, segurança de planta e economia de energia;
  • Fim do planejamento reativo – o sistema que será virtualizado, realimentará o processo que sempre estará em tempo real dos indicadores para tomada de decisões (mineração);
  • Todo o sistema será preditivo – manutenção, risco e aproveitamento (mineração) e atuará no processo como conhecimento (Machine Learning).

Apesar de estarmos falando em Indústria 4.0, algumas indústrias ainda tomam decisões baseadas em informações empíricas e de experiencia operacional, porém é de grande importância entender o valor de um sistema de apoio a tomada de decisões, pois este sistema permitirá saber:

  • Quando ocorre algo na planta diferente do esperado ou planejado – então eu tenho um problema e preciso fazer uma correção (decidir);
  • Quando há uma circunstância na planta que me permite ter uma oportunidade de ultrapassar meu objetivo planejado, elevando uma meta de produção ou redução de custos.

O Big Data pode ser programado para diversas funções de análise de dados, na indústria podemos usá-lo para as principais funções:

  • Tomada de decisões – as informações analisadas, darão um resultado baseado em cenários e do comportamento de toda a cadeia produtiva, apoiando diretamente os gestores da planta;
  • Aprendizado de máquina – as informações do processo são aprendidas, e levam a atuação diretamente nas ações de planta, por exemplo, através de M2M;
  • Prognóstico – as informações analisam todos o comportamento causal das variáveis, deixamos de tomar ações baseado em diagnóstico que emite o efeito, e o sistema faz uma análise de cenários e comportamentos.

Dentro de uma plataforma de Big Data há diversos serviços disponíveis para análise de dados para tomada de decisões, os princípios fundamentais são:

  • Mineração de Dados – são modelos de análise de alto nível de abstração de dados, onde a informação não é conhecida, o sistema retorna por cenários e probabilidades, apoiando o tomador de decisões, sendo:
    • Quando você quer uma informação, mas ela é desconhecida, alto nível de abstração;
    • São usados ferramentas de estatística dentro do banco de dados, pela dinâmica da informação o sistema propõe um resultado;
    • Exemplo de uso, identificação de rosto, elementos na produção, probabilidade de decisões.
  • Aprendizado de Máquina – (Machine Learning) – são modelos que se baseiam em informações conhecida ou processo definido, o sistema aquisita e acumula dados analisando o comportamento, com isso aprende dentro de uma curva de tempo, entregando resultados de forma automática e replicante, sendo:
    • Quando você tem uma informação conhecida, isto é, você sabe o comportamento do resultado;
    • O sistema é programado e grava as informações (acumula aprendizado), analisa o comportamento e vai criando resultados típico;
    • A expertise é transferida para o sistema, ele aprende e melhora a tomada de decisões, pode replicar e tomar ação autônoma;
    • Exemplo, carros autônomos, controle de produção automático e flexível com rearranjo.

O Big Data é um serviço, normalmente uma plataforma que permite, desde a conexão das informações com o mundo físico, até toda a modelagem, exemplos de serviços, IBM BlueMix, Google Cloud Plataform, Microsoft Azure, Amazon Web Service, que tem as seguintes características:

  • Paga-se pelo “consumo” do processamento;
  • Não tem infraestrutura local;
  • Inicia com dispositivos iniciais e escala a aplicação, crescendo de acordo com necessidade;
  • Não interfere na operação local, apenas acrescenta funções;
  • Tecnologia que agrega a decisão (humana ou de máquina);
  • Pode ser criado na infraestrutura da própria empresa com seus próprios modelos.

Uma arquitetura hoje, para automação industrial, que tenha aderência a Indústria 4.0, é a gravação de dados no Big Data, que permita o apoio a tomada de decisões para gestão da produção, gerenciamento de manutenção, gerenciamento de ativos, gerenciamento de alarmes, assistência técnica no consumidor final, gestão logística, entre outros.

Uma dúvida que ocorre normalmente nas aplicações atuais, sobre sempre usar Cloud e Big Data, podemos comentar as principais, quando se questiona a necessidade de seu uso:

  • Enviar dados para Cloud facilita uso de ferramentas disponíveis para análise de dados e criação de indicadores para acesso remoto;
  • Caso os seus dados não tenham juntos (volume, velocidade e variedade) que caracteriza um Big Data, não é necessário adotar este modelo, um sistema em Cloud de armazenamento e modelagem atende o projeto;
  • Usar infraestrutura e plataformas de serviços (Azure, AWS, BlueMix) simplificam aplicação e seus custos são baseados em serviços, mas não impede que uma empresa “monte” seu próprio sistema de análise.

Concluímos que o Big Data na Indústria 4.0 gera o principal impacto esperado com esta revolução, que é o tempo e o erro, mudando a forma de lidar com as tomadas de decisões, desde situações de exploração na produção, com vistas a melhorias, até o controle do processo via função de Machine Learning de forma autônoma.

IoT INTERNET DAS COISAS NA INDÚSTRIA 4.0

Digitalização de Dados de Dispositivos e Aplicações na Automação Industrial

A digitalização de dados de máquinas, processos e dispositivos, complementam a camada operacional de uma planta industrial, a tecnologia IoT Internet das Coisas, como é conhecida, é a técnica que permite conectar informações em geral de dispositivos na Internet (Cloud – Nuvem), isto possibilita, dentro da Indústria 4.0, a interconexão de dados e sistemas, permitindo formar o ecossistema cibernético, onde conseguimos obter a interoperação completa e total da planta industrial, onde podemos chamá-la de planta digital.

Vamos entender através de nossa analogia já estudada a questão das rodovias, como já construímos as vias (infraestrutura), colocamos sinalização e procedimentos de tráfego (cibersegurança), agora como permitir com que todos os elementos ao redor desta rodovia (cadeia produtiva), possa trocar informações entre si, criando um ambiente digital, impactando novos formatos de produção, desde o planejamento a logística, passando pela produção e qualidade, com isso, vamos falar sobre:

  • Como criar uma camada de digitalização do processo produtivo – IoT;
  • Como conectar a cadeia de fornecimento, complementando a interconexão da indústria – IIoT;
  • Quais ferramentas de gestão operam no nível de digitalização da produção.

Quando pensamos em digitalizar a produção industrial, termo este que é usado na camada da Indústria 4.0, temos diversos cenários, abaixo listamos alguns que ocorrem e merecem nossa atenção:

  • Em uma unidade produtiva, é necessário digitalizar os movimentos dos ativos para planejamento e controle da qualidade;
  • Para apoiar o setor de manutenção, a digitalização de todos elementos ativos, documentos e cenários, permitem o prognóstico de planta;
  • A interconexão de logística, fornecedores, suprimentos, agrícola na rede industrial, permite gestão em tempo real para produção.

Na evolução da informação digital das plantas produtivas, temos a época que na verdade o dado nem mesmo era digital, somente havia a informação e esta era analógica, depois houve a evolução dos dispositivo, mas continuava com o foco local, após esta fase, temos com as redes locais, a possibilidade de verticalizar dados, que são digitais, trocando informações do chão de fábrica, planejamento e administração com a TI, todavia, com foco apenas nos sistemas que permitiam esta função, mas a Indústria 4.0, necessita de uma outra camada, para que de fato tenhamos uma produção digital, desta forma, os ativos, sistemas e subsistemas da cadeia produtiva, devem complementar as informações de toda a unidade industrial, através da convergência de todas as redes.

Para digitalização de dados da indústria, temos diversos desafios, podemos eleger alguns comuns para que seja pensado na implantação da solução:

  • Como criar uma rede de informações complementar na produção que permita planejar e monitorar a produção e manutenção em tempo real;
  • Como conectar redes independentes, tais como, logística, fornecedores, laboratórios e unir nas redes industrias;
  • Como estabelecer padronização e segurança da informação nas redes de IoT na indústria.

O conceito da informação digital no contexto da Indústria 4.0, é que este dado, deve ser de todos os ativos e sistemas (todas as coisas), deve estar em qualquer lugar e permitir a conexão com esta informação a qualquer hora.

A IoT Internet das Coisas, surge como a ideia de conectar qualquer dispositivo que gere informações e possa se conectar a um serviço de cloud, isso pode estar em qualquer âmbito, casa, hospitalar, esportes, entre outros. A IIoT Internet Industrial das Coisas, foi a evolução das informações da cadeia produtiva, com o mesmo conceito de IoT, conectando estas informações via cloud, por exemplo.

É importante saber a diferença entre IoT e IIoT, sistemas que conectam coisas, complementam informações, normalmente somente produzem dados, pode ser usado em qualquer setor da indústria, por exemplo, para gerenciar ativos e analisar tendências de manutenção. A IIoT, forma uma camada crítica do processo produtivo, por exemplo, pode-se conectar diretamente um fornecedor de produto em tempo real na linha de produção, que analise a qualidade e uso de seu produto, outro exemplo, conectar a cadeia logística de entrada e saída de materiais e controlar a produção, em tempo real, no ponto ótimo de operação, isso passa a ser uma aplicação de produção e consumo de dados, com perfil crítico.

A utilização de IoT e IIoT, trazem benefícios as plantas produtivas, onde são esperados os seguintes ganhos abaixo:

  • Redução de operações ou paradas;
  • Melhoria do uso do ativo;
  • Redução de operações ou custo do ciclo do ativo;
  • Melhoria do uso do ativo – performance;
  • Melhoria da produção;
  • Aumento da rapidez na tomada de decisões;
  • Oportunidade para novos negócios;
  • Permitir venda ou compra de produtos como serviço.

A Indústria 4.0, propõe a fábrica digital, com isso, a premissa de se digitalizar todas as informações, pode levar a um questionamento sobre a razão e motivo de digitalizar tantos dados, que antes não estavam disponíveis em tempo real e agora, se fazem necessários, abaixo então, os motivos para se digitalizar estes dados através da IoT e IIoT:

  • Informação barata;
  • Transformar informação em inteligência;
  • Diminuir Expertise;
  • Diminuir risco de tomada de decisões;
  • Diminuição de operações;
  • Transparência de ações;
  • O executado é “aprendido”;
  • Eliminar o “meio”;
  • Eliminar erro e desperdício;
  • Ganho de tempo.

A camada de IoT e IIoT na indústria provocará um modelo de prognóstico, uma vez que a automação, que já existe, responde perguntas do que está acontecendo, o que aconteceu e porque aconteceu, mas esta camada digital, responderá perguntas tais como, o que irá acontecer, e, isso mudará a forma de operar e manter uma planta industrial.

Se as informações estão todas digitalizadas e há todos os meios (redes) para que trafeguem e troquem informações entre si, é esperado que se possa haver tomada de decisões não só entre operadores e máquinas, mas também entre máquina e máquina, isto chamamos de M2M, Machine to Machine.

Um item muito importante que deve ser levado em consideração para a digitalização da produção, são os RFID, os Sistemas de Identificação por Rádio Frequência, que em linhas gerais, permitem o rastreio total de todos elementos produtivos dentro da planta e fora dela, permitindo ações em tempo real (tempo e local), fazendo correções, agindo de forma antecipada e monitorando a qualidade no instante do movimento produtivo.

Com estas camadas digitais, construídas pela IoT e IIoT, podemos utilizar tecnologias de planejamento, qualidade e operação, de uma forma totalmente inovadora, a Virtualização é o planejamento produtivo totalmente digital, do projeto a produção, podendo trabalhar todos os cenários, mesmo antes da produção real acontecer. A Realidade Virtual a capacidade de trazer ao operador, planejador ou mantenedor, a informação da planta no local que ele está conseguindo ver e interagir no processo digital e recebendo a resposta no processo real, é a união máquina – homem.

As arquiteturas de sistemas de automação industrial, que tenham aderência a Indústria 4.0, devem prever, além das camadas já conhecidas do controle operacional e todo o arcabouço de controle, a camada de IoT e IIoT, onde vamos convergir todos estes dados em um Big Data, entregando possibilidades de controle operacional, com tomadas de decisões em formato de prognósticos e de com possibilidade de ações autônomas.

Sobre os protocolos que são usados, é importante saber que a IoT, como dissemos, normalmente somente produz dados e envia, o protocolo MQTT, é bem aceito para esta aplicação, todavia, para IIoT, é necessário unir dados críticos de ação em processo, com protocolos existentes, e na ponta, comunicando em OPC-UA, que é a tecnologia mais atual para atender as premissas da Indústria 4.0.

Os sistemas de IoT e IIoT, devem ser projetados e ter ferramentas de segurança de dados, com as seguintes camadas, que permitam trafegar do dado a informação dentro do sistema:

  • Dado;
  • Token (gerador randômico);
  • Zona de conexão;
  • Chave de acesso;
  • Encriptografia;
  • Autenticação;
  • Antivírus;
  • Firewall da rede.

Para implantar a camada digital de IoT e/ou IIoT na indústria, sugerimos as seguintes observações, que são comuns em projetos de digitalização para tomada de decisões:

  • Separar camada de automação (comando e controle) – tabela de informações;
  • Digitalizar sinais das “COISAS” para completar tabela de dados IoT;
  • Conectar outras redes (Gestão, Manutenção, Planejamento, Qualidade, Laboratório) tabela de dados;
  • Conectar mundo externo (Logística, Fornecedores, Clima…) IIoT;
  • Quais conjuntos de informações “formam” cenários para tomada de decisões?

Concluímos que a digitalização dos processos e toda a cadeia produtiva da indústria é a base da Indústria 4.0, com as camadas de IoT e IIoT é possível planejar, controlar e rastrear a produção, tanto por simulação digital, quanto por virtualização, ganhando tempo de tomada de decisões e redução de custos.

REDES NA INDÚSTRIA 4.0

Infraestrutura de Redes e Conectividade em Automação Industrial

 

A Indústria 4.0, como vimos, é um ecossistema cibernético, onde informações, pessoas e máquinas, trocam informações.

Para que isso seja possível, precisamos interconectar todos estes elementos em uma rede, de forma que os dados possam trafegar de forma vertical e horizontal em todo o sistema automatizado, permitindo a interoperabilidade do processo.

Vamos comparar a criação de um sistema para a Indústria 4.0, como uma rodovia, primeiro vamos construir as vias (infraestrutura), depois vamos sinalizá-la (Cibersegurança), logo faremos as interconexões (IoT Internet das Coisas) e ligamos tudo isso a um sistema inteligente que “aprende” (Big Data), assim vamos traçar nossos textos, explicando estes passos.

Para delimitar nosso tema de infraestrutura para a Indústria 4.0, lembrando que nosso foco é a automação industrial, vamos falar de:

  • Como construir uma infraestrutura de conectividade industrial de modo a unir as informações de produção;
  • Quais tecnologias disponíveis para montar uma infraestrutura de redes industriais;
  • Entendendo a convergência de informações da TO Tecnologia da Operação e TI Tecnologia da Informação.

Os cenários na indústria são diversos, mas podemos pontuar alguns principais abaixo para permitir a construção desta infraestrutura, que remetem as seguintes questões:

  • Projetar e construir um sistema de automação que tenha informações de ativos, para operação e manutenção;
  • Interconectar dispositivos e sistemas na indústria de modo que haja troca de dados entre si;
  • Convergir informações de toda a cadeia produtiva, laboratórios, logística, planejamento, operação e manutenção.

Quando pensamos em redes industriais e agora orientada a Indústria 4.0, esta  evolução ocorre desde quando as informações eram isoladas nos próprios controle locais, não havia envio de informações, depois temos o advento das redes locais, permitindo uma primeira convergência, mesmo que na planta local, trocando informações no ambiente industrial e administrativo, e, agora temos um nível hierárquico para a Indústria 4.0, convergindo todas as redes da cadeia produtiva, vimos isso no RAMI, que é a padronização da Indústria 4.0.

Para projetar e implantar esta infraestrutura, de modo que tenha interoperabilidade e atenda os níveis hierárquicos, temos diversos desafios, podemos pontuar alguns mais comuns:

  • Como obter o máximo de dados de ativos e sistemas para criar um ecossistema de informações na indústria;
  • Como conectar redes com diversos padrões e protocolos, além de sistemas legados;
  • Como montar uma infraestrutura de redes que permita escalabilidade e simplicidade de acréscimo e crescimento.

Então, perante estes desafios e tantas tecnologias existentes, a pergunta mais comum é: Que Rede Usar? Podemos comentar um alinhamento atual de aplicação, não único, mas mais usual atualmente, lembrando que a tecnologia não para de evoluir.

  • Qual a Rede “ideal” para a Indústria 4.0?
    • A Rede Ethernet é o padrão da Internet;
    • Podemos usar todos os modelos (Cabo, FO, WiFi e Rádios);
    • Pode servir de Backbone para conexão ao Cloud.
  • Qual a rede “local” interna (máquina ou processo)?
    • Uso de protocolos industrias (Ethernet ou Seriais);
    • Usar mídias que simplificam a conexão (Wireless, FO);
    • Usar Gateways ou Proxy para Convergência.

A aplicação da Ethernet na indústria é a grande evolução e tende a ser totalmente adotada, uma vez que já está consolidada, todavia é importante entender que a Ethernet Industrial, tem característica para o chão-de-fábrica, alguns principais que devem ser levados em consideração:

  • Aplicação em ambientes severos (hardware);
  • Temperatura 75º c a -35º c (exemplo);
  • Proteção mecânica especial;
  • IP (grau de proteção alto);
  • Suportar vibração e impacto;
  • Alta imunidade a ruídos (EMI);
  • Arranjos de alta disponibilidade (redundâncias);
  • Uso de protocolos industriais.

A rede Ethernet na indústria, permite a interconexão de todos os dispositivos de automação e controle, trocando informações no ambiente local e agora já trabalhando com Cloud Computing (computação nas nuvens), sendo que as arquiteturas para Indústria 4.0, devem levar em consideração a interoperabilidade da planta, sua flexibilidade e sua modularização, permitindo uma produção customizada e personalizada.

Uma rede Ethernet é composta de diversos dispositivos, que formam a nossa via, os principais e suas funções, relacionamos abaixo:

  • Switches não gerenciáveis – controlam o tráfego de dados na rede (MAC/IP);
  • Switch Gerenciável – controlam o tráfego de dados na rede com funções administrativas (ex. VLAN);
  • Switch Layer 2 – controla o tráfego de rede na camada de IP;
  • Switch Layer 3 (Roteador) – controla o tráfego de rede permitindo rotear (trocar dados) entre redes diferentes;
  • Firewall – dispositivo de segurança de acesso – bloqueando usuários e informações não permitidas na rede;
  • Gateway – dispositivo que converte um padrão / protocolo para um outro formato (ex. Profinet / Profibus PA);
  • Proxy – dispositivo igual ao Gateway, porém é transparente para o controlador na rede (ponte direta).

Lembrando os benefícios do uso da Ethernet na indústria:

  • Rede simples de projetar e implantar;
  • Componentes de baixo custo, comparados a outras redes;
  • Permite diversos Protocolos dentro do Padrão;
  • Rede padronizada por normas em constante evolução;
  • Pode ser aplicada desde ambientes domésticos até industriais (componentes especiais);
  • Rede interoperável e escalar.

Nem todos os equipamentos ou sistemas estão preparados para entrar nesta via, o sistema de rede deve ter capacidade de se comunicar em diversos padrões e protocolos, além de suportar sistemas legados (antigos). Para que isso seja possível, é necessário utilizar Gateways, que são equipamentos que fazem a conversão de um padrão de rede e/ou protocolo, desta forma é necessário no projeto de convergência prever o uso destes dispositivos.

Além do entendimento da conexão física, os dados devem ser entendíveis entre si, dentro do RAMI, que é a padronização como dissemos, trabalhamos com o SOA, Arquitetura Orientada a Serviços, isto é, todos equipamentos e dispositivos são objetivos que produzem e consomem informações dentro da rede, desta forma, através desta padronização, eu posso trocar informações diretamente, interoperar, por exemplo, um caminhão se comunicando na fazenda em tempo real via GPS com a fábrica, controlando a produção, através de uma informação logística, atuando na velocidade dos controladores de uma esteira, em tempo real.

Com isso vemos que as redes, para nossa infraestrutura, permitem a convergência da planta industrial e toda a cadeia produtiva envolvida, este entendimento é fundamental, pois a Indústria 4.0, trabalha orientada a informações do processo como um todo, logo é necessário, tudo que faz parte deste ecossistema, que esteja disponível nesta grande via.

Podemos sugerir abaixo uma visão geral para implantação das redes, de forma a construir esta infraestrutura de convergência na indústria:

  • Desenhe todos os fluxos de negócios e suas inter-relações com todas as redes (Workflow com proposição de Valor);
  • Prepare todas as redes de forma a serem produtoras e consumidoras de informações (padrão);
  • Faça um projeto de conexão física, lógica, de segurança e de interligação das redes;
  • Programe os Webservices de acordo com as regras de negócio (troca de dados);
  • Treine as pessoas para trabalhar em novos formatos de tomada de decisões, demonstrando o caminho da Indústria 4.0.

Concluímos que a primeira fase física da implantação da Indústria 4.0 é a conectividade, devemos pensar em unir todos os dados para cadeira produtiva para troca de informações, o uso de redes é o primeiro passo para permitir atender esta necessidade, as redes Ethernet são uma ótima opção pela sua maturidade, conceitos de SOA associados a convergência de dados, complementam este objetivo.

INTEGRADORES DE SISTEMAS DE AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL

A Evolução na Prestação de Serviços e Entrega de Soluções e os Desafios da Indústria 4.0

Todos sabemos que a tecnologia na sociedade moderna que vivemos, altera-se de tempos em tempos os modelos econômicos, deixando velhos conceitos e abrindo oportunidades para novos tempos, é sabido, no mínimo sentido, que estamos em uma grande transição no mundo.

O tema aqui exposto é sobre as empresas e profissionais que prestam serviços de entrega de soluções em automação industrial, é claro e evidente que neste mercado, muita coisa mudou, desde estruturas de negócios, lucratividade, tecnologias e procedimentos de projetos.

Para tanto o momento é de reflexão, pois a transição ocorre e, não sabemos como será o futuro, não temos pretensão de escrever sobre isso, é muito arriscado, todavia nos propomos a apresentar fatos, estudos e experiência nesta área, com o principal objetivo, de apoiar estas empresas e profissionais de serviços, que se deparam dia a dia com dificuldades, muitas vezes sem um entendimento mais claro, dando margens a explicações que levam normalmente a justificativa da crise que hora vivemos, todavia, esta mesma crise, apenas acelerou as mudanças nas relações de mercado, que nos propomos a expor aqui.

Quando pensamos em mudança de mundo, mercado, produção e consumo, podemos pensar que a escassez aumenta em função do aumento da população, que quer consumir cada vez mais, o custo aumenta, pois, a oferta e demanda ainda é nosso modelo econômico vigente, agora o componente conhecimento, individual e em grupo, passa a ser mais um elemento de análise, pois as pessoas tem mais acesso a informações, conhecimento e transforma o mercado que atuam.

Em nosso mercado de uma forma geral, em função das mudanças, podemos pontuar o passado e o futuro, de forma a criar uma delimitação para nosso tema:

PASSADO

  • O valor da venda do que se produzia remunerava toda a cadeia produtiva, mesmo com baixa eficiência na produção;
  • A competição praticamente não existia, pois, as barreiras de entrada eram muito grandes e havia baixa tecnologia;
  • As referências de consumo eram locais;

HOJE

  • Sem escala, não se consegue remunerar toda a cadeia que é muito maior e o custo altera a eficiência diretamente;
  • As barreiras de entrada diminuíram, aumentando muito a competição entre empresa devido a tecnologia;
  • O mercado é global – mesmo que o consumo seja local pensamos na globalização.

Em relação a área de Automação Industrial, que vamos tratar aqui somente por automação, uma vez que nosso foco é falar da indústria, podemos pontuar os seguintes fatos que estão ocorrendo:

  • As empresas de integração de automação cada vez têm menos lucratividade, assumindo mais riscos;
  • O conhecimento tecnológico cada vez é mais democrático, fácil e barato;
  • A sensação de falta de entrega de valor na automação é cada vez maior no cliente final.

Mas o que aconteceu com a automação? Essa é a grande pergunta. Não queremos esgotar o assunto e nem definir uma regra, apenas mostrar uma visão geral.

Tanto a sociedade, a economia e a política, vivem Ciclos de Vida, em nosso caso vamos pontuar a 3ª Revolução Industrial, ocorrida próximo de 1969, que foi a incorporação da eletrônica no meio produtivo, alterando totalmente a produção industrial, neste momento houve o rompimento do velho modelo de produção, dando lugar há uma nova tecnologia.

Quando ocorre uma grade mudança, ou uma revolução desta envergadura, cria-se um novo modelo de mercado, onde no seu início, a chamada Barreira de Entrada, isto é, a dificuldade que se impõe a novos entrantes no mercado é muito grande, haja vista, poucas empresas conhecerem este novo mundo que se descortina, todavia, inicia-se uma “corrida” para poder participar deste novo mercado.

Como o tempo, a tecnologia não para e o conhecimento vai se disseminando, se pensarmos nesta 3ª revolução, temos algo como 40 anos ocorridos, nesta linha do tempo, a barreira diminui, aumentando a participação de novas empresas no mercado, aumento de concorrência, chegando a um ponto de muita facilidade de participar deste negócio.

O problema é que quando a barreira de entrada é muito pequena e a concorrência cresce muito, o Valor de entrega individual das empresas, cai na mesma proporção, interferindo diretamente no lucro das mesmas, chegando a um ponto, que tende a ser insustentável o próprio negócio, no modelo atual.

E é isso que está ocorrendo, haja vista, que estamos em mais um final de ciclo econômico, abrindo um novo formado, para nós da automação isso estamos chamando de Indústria 4.0, que podemos apontar seu início em 2011, ainda em transição, todavia já incomodando empresas e profissionais que atuam nesta área.

Para quem usa ou compra automação, há uma visão ou até mesmo uma busca, onde podemos mostrar as principais abaixo:

  • Automação é cara e é um commodities;
  • Buscam segurança na operação e alta disponibilidade;
  • A operação não deve pensar em tecnologia;
  • A tecnologia deve ser alinhada ao negócio (estratégica), agregar valor;
  • Projetos internos com falta de mão de obra, prazo e orçamento apertado;
  • Espera uma automação modular, replicante, amigável e fácil de customizar;
  • Que a automação conecte gestão industrial;
  • Que a automação tenha manutenção de ativos e diagnósticos fácil.

A automação vem mudando e dando nova forma enxergar soluções:

  • De hardware e software para sistemas integrados
  • De algoritmos para aplicações
  • De malhas e lógica para integração da informação
  • De centrado na tecnologia para centrado no negócio
  • De melhores tecnologias para melhores parceiros

Há em automação um conflito “trade off”, que gera dificuldades para equilibrar a viabilidade de negócios e tecnologia:

  • Na engenharia, cada cliente quer um projeto especial e os custos de profissionais são muitos altos;
  • Na tecnologia, busca-se padrões e modelos (pré-formatados) e produtos de baixo custo.

Vamos entender um pouco da história da automação, na visão de integração, onde no início:

  • A automação (conhecimento) “pertencia” ao profissional;
  • A solução era regionalizada;
  • A entrega era um fragmento (ou parte).

Hoje temos uma outra realidade:

  • A automação (necessidade) é de cada pelo cliente;
  • A solução é global;
  • A entrega é do pacote (solução);

Também, em função da aplicação comum da automação, gerou-se alguns mitos:

  • A Automação desemprega – Não, automação mantém a empresa empregando;
  • A Automação é cara – Não, sem automação não há indústria viável;
  • A Automação é diferencial – Não, automação só viabiliza o negócio e equaliza o mercado.

Mas então, o que mudou? Podemos ver abaixo os principais fatores:

  • A automação deixou de ser conhecimento especializado de poucos;
  • A Automação se tornou uma commodities de solução através de Especificação Técnica, gerida por Suprimentos (compras);
  • A Automação (hoje) deixou de entregar Vantagem Competitiva nos processos.

Mas porque isto aconteceu? Vamos ver os principais pontos:

  • Está acontecendo com a Automação hoje o que aconteceu com a Informática em meados dos anos 90;
  • A automação é comprada como solução pronta, sem entrega de valor agregado ou aumento de vantagem competitiva;
  • O conhecimento de automação cada vez é orientado mais em produtos não em resultados.

Com todos estes acontecimentos, vamos ver os novos direcionadores tecnológicos e de mercado que apontam para um novo horizonte, para isso, vamos entender o que é Valor:

  • Valor = Percepção de que você recebe mais e a mais do que compra/contrata;
  • Automação Industrial como solução de controle operacional NÃO entrega Valor;
  • Automação Industrial como automação da produção entrega Valor!

Uma pergunta que é muito recorrente no meio, é questionar se a automação é um commodities ou entrega Valor, para isso é necessário fazer as perguntas no formato abaixo:

  • Commodities = mercadoria global sem diferenciação (foco preço);
  • A Automação é contratada para controle operacional?
  • A Automação é contratada para gestão da produção? Valor!

O profissional de automação hoje deve trabalhar em um novo formato, em uma postura que leve o Valor da automação para a produção, consequentemente para o produto final, logo ele deve:

  • Ter conceitos multidisciplinares;
  • Quem projeta deve saber porque fazer e o que fazer como foco;
  • Quem executa deve utilizar ferramentas baseado em escala;
  • Quem integra deve ter foco em produção industrial;
  • Quem vende deve mostrar valor agregado, ROI e TOC.

Agora vamos falar um pouco sobre os integradores em si, tanto os prestadores de serviços quanto ao modelo de empresas de integração de automação, para isso vamos traçar as principais mudanças que ocorreram ao longo do tempo:

ANTES

  • Entregavam a solução completa com conceitual;
  • Detinham o Know-how (tecnologia e processos) mas não assumiam o risco;
  • Não se responsabiliza pela produtividade;

HOJE

  • Entregam a execução com conceitual do Cliente;
  • Detém o Know-how (somente tecnologia) e assumem o risco;
  • Se responsabiliza pela produtividade (tendência).

Nesta mesma linha, vamos comentar a mudança que ocorreu na concorrência, lembra-se de quando entendemos sobre as barreiras de entrada, que foram diminuindo com o tempo, a concorrência aumentou muito, então vemos:

ANTES

  • Baixa concorrência;
  • Conhecimento especialista;
  • Alto índice de lucratividade;
  • Baixo risco;

HOJE

  • Alta concorrência;
  • Conhecimento generalizado;
  • Baixo índice de lucratividade;
  • Alto risco.

Podemos pontuar os maiores desafios que os integradores enfrentam hoje, sem pensar em tecnologias novas, apenas desafios comuns, que se não forem administrados e negócio normalmente não se torna viável:

  • Reduzir tempo de engenharia;
  • Reduzir configuração de controle;
  • Simplificar interfaces de redes e I/O;
  • Simplificar interfaces softwares de gestão;
  • Interfaces com sistemas de fácil conexão com legados/nativos.

Também do lado de quem é usuário e contrata automação, tem expectativas muito atuais, podemos listar as principais, a origem desta informação é de pesquisa de grandes players de automação, com foco no cliente e usuário:

  • Gerenciamento do ciclo de vida dos ativos;
  • Justificar e qualificar valor da automação;
  • Metodologia avançada de integração;
  • Reduzir complexidade de implantação com aumento da complexidade tecnológica;
  • Ferramentas de fluxo de dados para integração de IHM e PLC;
  • Justificar e implantar migração e atualização de sistemas;
  • Gerenciamento da informação e conhecimento operacional;
  • Interoperação e comunicação de sistemas;
  • Simulação de máquinas e processos – OTS;
  • Diagnóstico Built-in – integrado/embarcado;
  • Melhorando e gerenciando documentação técnica.

De face a tudo isso, podemos falar um pouco nas tendências, uma vez que há uma mudança ocorrendo, as principais diretrizes de mudança:

  • A automação industrial caminha para a Informática e Gestão Industrial;
  • O controle de processos caminha para Automação da Produção;
  • Os processos cada vez mais serão embedded, como as máquinas;
  • Produção Digitalizada (Indústria 4.0) – Cloud, IoT, Big Data.

Com isso, podemos traçar uma visão de futuro, uma vez que o mercado “fala” e já estão ocorrendo uma série de alterações neste formato, sendo as principais:

  • O mercado tende a dividir-se em Grandes Players e Integradores Superespecializados (o meio tende a acabar);
  • O cliente cada vez comprará menos produtos, Consumirá Serviços baseado em resultados;
  • A transferência de risco dará o tom dos negócios de tecnologia.

Com isso, podemos entender que há uma mudança de filosofia de mercado, no que se refere a implantação de sistemas de automação, eis as principais:

  • Como é: compro hardware e software – Como tende a ser: alugo e uso em forma de serviços;
  • Como é: contrato baseado em entrega física – Como tende a ser: contrato baseado em performance;
  • Como é: contratação de gestores para tomada de decisões intermediárias – Como tende a ser: uso do Big Data – modelos (Mineração de Dados e Machine Learging).

A evolução da TI nas empresas a tornaram estratégicas, isto é, a TI está dentro do negócio da empresa, com a automação não deveria ser diferente, empresas que viram isto há algum tempo, estão obtendo melhores margens de lucratividades, entendendo que a automação industrial é estratégica, isto é, está no negócio produtivo da indústria, para isso, devemos entender a TO Tecnologia da Operação de forma estratégica, pois vemos Estratégia:

  • A Automação como responsável pela transformação na planta (produção, custo e segurança);
  • Implantar a tecnologia que permita a transformação da planta (customizado para o negócio);
  • Integrar a plataforma de automação com a de negócios da empresa;
  • O ciclo de vida da Automação será o mesmo do negócio, exige rapidez e inovação;
  • Prepare-se para digitalização da planta, informações em tempo real de comando, controle, operação, manutenção e segurança a Era da Indústria 4.0.

A tecnologia está mudando dentro da automação, em relação aos sistemas de hardware e software, impactando em projetos de integração, podemos dizer que já temos uma tendência de mudança real nos integradores, sendo estas tecnologias a saber:

  • A Cibersegurança será foco nos projetos de sistemas;
  • O controle estará nos dispositivos;
  • A inteligência estará nas redes;
  • A CPU principal terá função de “tomada de decisões”;
  • Os sistemas de segurança serão independentes e autônomos;
  • As redes serão autoconfiguradas bem como os dispositivos;
  • Os protocolos se convergirão (ou serão transparentes);

A TI já é grande usuária de consumo de tecnologia na forma de serviços, isto é, não se compra mais hardware e software, com isso não se tem estruturas de operação e manutenção destes sistemas, na automação, podemos dizer que também é uma tendência, mesmo que seja muito novo o conceito de Outsourcing dento da área, mas podemos sim, já pensar num futuro próximo, empresas de automação implantando hardware e softwares, cobrando por serviços consumidos e entrega de performance.

Seria a era das Infraestruturas, Plataformas e Softwares como Serviço, trazendo os conceitos para automação, teríamos:

  • AIaaS – Automation Infrastructure as a Service
  • APaaS Automation Plataform as a Service
  • ASaaS Automation Software as a Service

Para os integradores então, o que podem esperar frente a todas estas mudanças, uma vez que já estão ocorrendo, observem as principais tendências:

  • As empresas de integração terão perfil de TI e Produção Industrial;
  • Os contratos serão baseados na “entrega” de resultados;
  • A infraestrutura (hardware e software) serão locados (Outsourcing), sem custos de propriedade.

Quanto a Indústria 4.0, não podíamos deixar de falar, uma vez que é a 4ª Revolução Industrial e já está impactando nos modelos de especificação de sistemas de automação, daí a importância dos integradores se prepararem.

Não temos a intenção de falar sobre Indústria 4.0, caso tenha dúvidas, sugiro que leia o artigo de igual nome no site.

A grande questão que precisamos entender são os passos que levam a Indústria 4.0, daí vamos saber porque a automação é a base do controle produtivo.

As etapas a saber:

  • Automação – Viabiliza o negócio sendo a base
  • Otimização – Onde se tem a lucratividade, produção e custos
  • Convergência – Aumenta a agilidade na tomada de decisões
  • Redefinir o Propósito – A permanência no mercado
  • Indústria 4.0 – Um Novo Mercado

Ao integradores e empresas vejam o quadro da apresentação de Projetos, para se preparar para a prestação de serviços para a Indústria 4.0, as diretivas de projetos.

Podemos descrever os principais pontos a serem observados na Indústria 4.0, que impactarão na integração de demandas por projetos tecnológicos:

  • Convergência da TI, TO e IIoT;
  • A Internet das Coisas estará na Indústria (IIoT), as máquinas “conversarão” entre si;
  • O Big Data mudará as decisões de reativas para proativas;
  • As informações das pessoas, máquinas e processos serão onipresentes pelo Cloud;
  • A Cibersegurança sustentará os limites da operação automatizada;
  • A Inteligência Artificial apoiará tomada de decisões, eliminando erros e desperdícios.

Com isso, devemos pensar nos novos direcionadores da Indústria 4.0, isto é, como será esta nova produção, lembrando que as principais diretrizes da Automação 4.0, é entregar para a planta industrial, capacidade de elaborar novas formas de fazer negócios, eliminar o desperdício e o erro, produzir de forma customizada e personalizada, para isso, a indústria do futuro será:

  • Interoperável
  • Virtualizada
  • Flexível
  • Uso do Big Data e Cloud
  • Usa Inteligência Artificial
  • Descentralizada

A busca para atender este novo mercado deve estar centrada nas pessoas, isto é, o profissional que irá lidar com projetos, implantação e operação destas novas tecnologias, como isso, podemos pensar que, devemos entender a realidade, frente aos desafios:

  • Faltam profissionais no mercado com conhecimento específico;
  • Caminhamos para era das superespecializações;
  • O modelo de Emprego mudará para o formato de Trabalho;
  • A educação continuada é o único sustentáculo dos profissionais de tecnologia;
  • Os alunos de escolas técnicas em geral devem sair com formação conceitual e base científica.

Na contratação, arguimos um novo pensamento, uma nova forma de desenvolver negócios, para isso, podemos pensar:

  • Automação “Comoditizada”, não Gera Valor na Produção (Não tem diferencial);
  • Evoluir de, contratar Sistemas com ET (Especificação Técnica) para contratar a Empresa que tem a melhor solução;
  • Evoluir de, contratar custo, para contratar o melhor Retorno sobre o Investimento;

Para concluir, gostaria de finalizar com algumas perguntas, que gerem inquietação e motivação para a busca de um novo horizonte, entendendo que os desafios existem e podem se tornar grandes oportunidades:

  • Como você se preparando para ser o Integrador do Futuro?
  • Como estamos desenhando nossos processos, liderando as pessoas e orientando nossos resultados para isso?
  • O quanto estamos acreditando na Mudança?