Acidentes e desastres são muitas vezes inevitáveis, não importa o ramo da indústria – quer seja uma falha em um equipamento, um grande evento climático, um corte de energia, ou alguma outra crise que afete a continuidade do negócio, o fator "inesperado" pode ocorrer a qualquer dia. Uma vez que não é ainda possível antever esses contratempos, podemos ao menos ser proativos na manutenção da saúde dos equipamentos. Avanços tecnológicos associados à Internet das Coisas (IoT) e Data Analytics permitem às organizações de serviços prever e antecipar problemas, minimizando – ou mesmo evitando – o impacto sentido pelos clientes quando um desastre eventualmente os atingir.
No Brasil, a inovação possibilitada pela IoT já pode ser verificada em muitos setores. De acordo com um estudo da Cisco, essa tecnologia garante uma economia de até 40% nos custos gerais da indústria, pois quanto mais uma empresa consegue sensorizar a produção, menor é o seu custo. Outro grande fator a alavancar a evolução da nova tecnologia é o Plano Nacional de IoT, elaborado pelo Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES) e pelo Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (MCTIC). O plano prevê a criação de novos programas de investimento do BNDES para incentivar novos negócios na área industrial, uma vez que as indústrias de base possuem alta capacidade de desenvolvimento e são responsáveis por grande parte do PIB nacional.
Embora possa parecer simples, monitorar milhares ou mesmo milhões de equipamentos e identificar erros antes deles ocorrerem é um desafio que pode se tornar avassalador rapidamente. Para ajudar a simplificar o processo, é importante dividi-lo em duas fases distintas: coleta e análise de dados.
Internet das Coisas na Coleta de Dados: Entendendo qual informação importa
Os sensores IoT permitem que grandes volumes de dados sejam coletados e armazenados, fornecendo às empresas informações sobre saúde, desempenho, ciclo de vida de peças e falhas dos equipamentos. Cada unidade pode gerar centenas de milhares de pontos de dados a cada minuto. O desafio neste estágio é descobrir como organizar e priorizar esse enorme volume de dados. Analisar cada uma das informações não é viável, pois além de implicar em um uso ineficiente dos recursos, também muitos dos dados coletados possuem pouco valor na determinação da saúde dos ativos.
As empresas precisam aprender quais dados devem priorizar para que possam identificar mais rapidamente as necessidades de manutenção. Por exemplo, um provedor de telecomunicações que monitora uma torre de celular pode estar rastreando o volume de chamadas recebidas através dessa torre específica, mas o volume de chamadas não é indicativo do desempenho da torre. No entanto, se a empresa de telecom for alertada para um aumento nas chamadas descartadas associadas a essa torre, ela pode ter a oportunidade de identificar e corrigir um problema que possa estar ocorrendo, antecipadamente, antes que ele assuma maiores proporções. Agora, considere uma grande tempestade que estima-se irá atingir a região onde esta torre está localizada – nesta circunstância, ser capaz de reparar e resolver um eventual problema antes da chegada da tempestade, minimiza os esforços de manutenção diante desse desastre climático.
Internet das Coisas na Análise de Dados: Estabelecendo indicadores de manutenção
Uma vez que os dados são coletados e as métricas de monitoramento são definidas, as análises são aplicadas para converter os dados em informações úteis. A análise do histórico de dados, particularmente em torno de falhas de equipamentos e atividades de serviços anteriores, permite às empresas de serviços identificarem padrões que possam indicar um erro futuro.
Por exemplo, para uma empresa de serviços públicos, a temperatura é um dos parâmetros mais medidos em uma usina, pois o superaquecimento pode causar sérios danos ao equipamento e pode representar um perigo aos profissionais que trabalham em sua manutenção. Ao analisar o histórico de atividades de manutenção e dos padrões nas mudanças de temperatura, as companhias têm a visão necessária para programar a manutenção preventiva quando a temperatura aumenta para níveis alarmantes já registrados anteriormente.
Estamos vendo mais e mais aplicações da tecnologia IoT na indústria de serviços, com sensores conectando dispositivos e equipamentos. Até mesmo academias de ginástica começaram a conectar seus equipamentos para evitar máquinas quebradas e usuários insatisfeitos. Contudo, quanto maior conectividade maior a responsabilidade; as organizações devem aproveitar essas capacidades aprimoradas para a transição de programas de serviço reativos para proativos, para prever falhas antes que estas ocorram – em última análise, manter a satisfação do cliente é hoje a prioridade número um dos negócios.
Alexsandro Labbate, diretor Global de Marketing da ClickSoftware.
