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Com o desenvolvimento da tecnologia, as empresas precisam levar em consideração os desafios relacionados aos grandes volumes de dados na Indústria 4.0. O objetivo das empresas em alcançar a Indústria 4.0 é simples: maximizar a eficiência e os lucros, operar de maneira mais simplificada e, sempre que possível, introduzir tecnologias automatizadas em áreas perigosas ou repetitivas. Com o desenvolvimento da tecnologia, as empresas precisam levar em consideração os desafios relacionados aos grandes volumes de dados na Indústria 4.0. O objetivo das empresas em alcançar a Indústria 4.0 é simples: maximizar a eficiência e os lucros, operar de maneira mais simplificada e, sempre que possível, introduzir tecnologias automatizadas em áreas perigosas ou repetitivas. Para realizar essas tarefas, é necessário obter apoio financeiro e de mão de obra, além de informações operacionais relevantes. Em outras palavras, ele precisa de grandes volumes de dados. Qualquer empresa que queira obter os benefícios da Indústria 4.0 precisa, primeiro, superar alguns dos desafios relacionados aos grandes volumes de dados: 1. Dados isolados. A falta de compartilhamento de dados entre diferentes plataformas e departamentos pode ser o maior desafio para as empresas que querem implementar a Indústria 4.0. Os dados empresariais existentes em “ilhas” podem beneficiar uma determinada parte ou departamento, mas geralmente causam desperdício. Se cada departamento de uma organização não puder compartilhar dados e informações com os demais, então não será possível alcançar uma verdadeira inteligência comercial. Por exemplo, na operação de uma fabricante de semicondutores, essa empresa consegue, de alguma forma, enviar dados de volta desde a fase de teste da produção e integrá-los de maneira contínua às fases iniciais de desenvolvimento, assim encerrando o “ciclo de dados”. Isso permite que a empresa identifique precocemente os produtos com defeitos e melhore sua qualidade de forma abrangente. 2. Redundância dos sistemas de dados Outro problema intimamente relacionado aos dados isolados é a redundância dos sistemas de dados. Algumas empresas podem usar sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP) para acompanhar os diferentes aspectos dos seus negócios, incluindo clientes e fornecedores. Mas, e se uma empresa tiver mais de um sistema de planejamento de recursos empresariais (por exemplo, um para cada unidade fabril ou região de vendas)? O que fazer para transferir dados entre eles? E se houver 30 sistemas desse tipo? Esse é o problema enfrentado pela Anheuser-Busch InBev, pois a empresa fundiu algumas de suas subsidiárias e se tornou uma das empresas mais conhecidas do setor cervejeiro mundial. Naquela época, a empresa possuía 27 sistemas diferentes de planejamento de recursos empresariais. Agora, eles utilizam apenas um sistema de planejamento de recursos empresariais, a fim de aproveitar melhor a análise de dados, relatórios e outras ferramentas digitais, que se beneficiam de um repositório centralizado e organizado de dados da empresa. Transmissores de pressão: yunrun.com.cn/product/ 3. Escassez de talentos Muitas empresas competem para contratar especialistas em dados, a fim de que eles possam ajudar a criar e manter bancos de dados, além de coletar informações a partir dos dados de todas as organizações (ou desenvolver ferramentas para isso). Isso gera um problema: muitas empresas estão recrutando funcionários ao mesmo tempo. As empresas americanas precisam atualmente contratar mais de 150 mil cientistas de dados. Isso foi determinado com base em uma pesquisa realizada pela LinkedIn entre empresas dos Estados Unidos, e até agora essas vagas ainda enfrentam escassez. Outro desafio intimamente relacionado à estrutura de pessoal é a escassez de habilidades nos candidatos. Isso inclui algumas habilidades difíceis de dominar, como matemática e desenvolvimento de software. No entanto, um bom cientista de dados também precisa possuir muitas habilidades interpessoais, como boa capacidade de comunicação e a habilidade de contar aos outros as histórias que se podem extrair dos dados. 4. Segurança e acesso a dados Atualmente, existem muitos artigos sobre vulnerabilidades de segurança na Internet das Coisas (incluindo dispositivos de controle de máquinas industriais). Em todo o ambiente empresarial, os tomadores de decisão ainda relutam em investir na Internet das Coisas e em outras tecnologias de transformação digital, pois temem os problemas de segurança que esses recursos podem causar. Na verdade, em pesquisas realizadas pela Forrester e pela ForeScout, cerca de 77% das empresas disseram que atualmente enfrentam alguns desafios de segurança “graves”, com os quais antes não precisavam se preocupar. Mas quais são esses desafios? Como as empresas podem lidar com eles? A seguir, algumas medidas para enfrentá-los: • Os equipamentos industriais conectados, incluindo sensores, rastreadores e dispositivos de controle, nem sempre possuem uma segurança robusta. Os funcionários da empresa devem estar familiarizados com o processo de atualização, a fim de garantir que os dispositivos remotos recebam regularmente patches de segurança. •O acesso a dados dentro das empresas, com base no princípio da prioridade digital, representa outro problema grave em termos de segurança de dados. As empresas devem implementar procedimentos de autenticação adequados para garantir que os funcionários só tenham acesso aos bancos de dados para os quais possuem permissão. •Até mesmo a segurança física em armazéns e fábricas modernas é uma questão importante. É necessário usar sempre o procedimento correto de registro de acesso para manter os gabinetes dos servidores trancados e sob vigilância, a fim de garantir a segurança dos valiosos servidores e equipamentos de análise da empresa. Quando se trata da segurança dos dados e da capacidade de acesso a eles, muitos detalhes podem chamar a atenção das pessoas. Se uma empresa assinar um contrato com outra empresa para usar suas instalações de dados, são necessárias algumas considerações, como a capacidade dessas instalações de garantir a segurança dos dados. As empresas sempre precisam fazer um balanço entre criar uma infraestrutura de dados interna ou depender de uma infraestrutura fornecida por terceiros. Mas, em ambas as experiências, alguns desafios (como planos imprevisíveis) são os mesmos. 5. Falta de identificação e compatibilidade. Por fim, há também o desafio de como garantir a aquisição. É inegável que a Indústria 4.0 é amplamente utilizada, e ela pode aumentar a produtividade dos vários setores nos Estados Unidos (como transporte, transmissão de energia, saúde, indústria manufatureira, etc.) em 35%. Mas, ao mesmo tempo, as empresas podem ter sistemas novos e antigos ao mesmo tempo, mas nem sempre conseguem funcionar bem em conjunto. Hoje, as tecnologias digitais revolucionárias abrem novas oportunidades para as empresas, mas também aumentam os riscos nas cadeias de suprimentos complexas. Assim como os diferentes departamentos de uma empresa precisam de ferramentas digitais adequadas para garantir um fluxo eficiente de dados, a empresa também precisa ser capaz de trocar registros, informações de autenticação e notificações de forma instantânea e sem interrupções. Desde que se tenha em mente esses desafios e se invista nas pessoas certas, é possível encontrar maneiras criativas de superá-los. Big Data e Indústria 4.0 possuem um grande potencial de produção e de geração de lucros. Embora pareçam complexos e difíceis de resolver no momento, no futuro sempre haverá maneiras de superar esses desafios.