A Indústria 4.0

No blog de hoje traremos um tema antigo porém muito relevante, abordaremos de forma introdutória que terá conexão com nossa postagem seguinte, que é a Indústria 4.0.



A Indústria 4.0 também chamada de Quarta Revolução Industrial, une um amplo sistema de tecnologias avançadas como Inteligência Artificial (IA), robótica, Internet das Coisas (IoT) e computação em nuvem que estão mudando as formas de produção e os modelos de negócios no Brasil e no mundo. Essas tecnologias disponibilizam diversos ganhos econômicos para todo o mundo justamente pois proporciona melhorias de produtividade e eficiência, ainda mais quando consideramos a aplicação da Inteligência Artificial combinada com Internet das Coisas.


Essa “Quarta Revolução”, se caracteriza principalmente pela conectividade e pelo processamento de dados. É muito importante compreender que a informação é a matéria-prima essencial desse modelo industrial.


Tecnologias ADOTADAS:


• Monitorar equipamentos, ferramentas e componentes por meio de AIoT e visão computacional;


• Levantar, tratar, processar e compartilhar dados em tempo real, gerando informações sobre processos, manutenções e gaps;


• Integrar unidades e organizações em cada cadeia produtiva, facilitando o alinhamento e a sinergia entre a indústria, os parceiros e os fornecedores.



Como resultado, os processos são otimizados. Eles se tornam mais transparentes e inteligentes, o que permite a identificação e eliminação de gargalos.

Tecnologias que permitem a execução inteligente das tarefas assumidas pelos recursos empregados na i4.0.


Visão computacional: A visão computacional é baseada na captação de imagens por câmeras, vídeos ou fotos. Ela permite analisar um ambiente, um componente ou um equipamento, por exemplo, para captar informações de um modo bem mais além do que iria a visão humana.


Machine learning (aprendizado de máquina): O aprendizado de máquina é uma forma avançada da Inteligência Artificial. No lugar de fornecer todos os dados para que um sistema execute tarefas com inteligência, como fazem os algoritmos, o machine learning é elaborado para aprender sozinho.


Deep learning (aprendizado profundo): O aprendizado profundo recebe esse nome porque é construído a partir de várias camadas de dados.

O modelo é inspirado no funcionamento do cérebro, que gera conexões entre os neurônios, as chamadas sinapses, que armazenam dados sobre o que aprendemos. Isso permite que não seja necessário aprender a mesma coisa várias vezes durante a vida. No caso do deep learning, cada uma dessas camadas, das mais profundas até as mais recentes, guardam informações conclusivas que formam um grande arquivo de conhecimento.


Edge computing: Como comentado ao abordar a tecnologia 5G, um dos grandes desafios no uso dessas tecnologias é a gestão de um grande volume de dados. Com o avanço da capacidade de processamento, o problema se concentrou na transmissão.


Imagine a complexidade desse fluxo em uma grande rede, levantando dados em tempo real de cada componente, de um sem-número de equipamentos. Edge computing minimiza esse problema com o processamento executado na fonte. Por exemplo, o próprio sensor de IoT executa parte do processamento, permitindo o envio em tempo real dos dados que são necessários.


Conectividade: Nesse contexto, as soluções de conectividade que merecem destaque na i4.0 são a LoRa (long range) e a NBIoT (Narrowband IoT). Ambas funcionam com um tipo de modulação para transmissão de dados desenvolvido para baixa taxa de transferência, longas distâncias e baixo consumo de energia.


Fiquem ligados para saber como nós da DiamondBigger implantamos nossas soluções de SupplyChain associada à utilização de tecnologias da indústria 4.0

Em nosso próximo blog abordaremos o tema de Indústria 5.0 e os seus diferenciais em relação à 4.0.





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