Internet das Coisas e o desafio de esperar pelo inesperado

Por Petrina Steele*

As aplicações mais inusitadas da Internet das Coisas (ou IoT, sigla em inglês para Internet of Things), tendem a chamar mais atenção. Um desses casos é uma tecnologia recente que lê as ondas cerebrais de um motorista e entrega, como resultado, um percurso mais responsivo para o carro. Mas quando se trata de Internet das Coisas, extravagância não reflete o tamanho do impacto. Considere, por exemplo, a manutenção preditiva com IoT.

O termo por si só pode não ser tão atraente, mas a possibilidade de usar a tecnologia para antecipar e interferir em panes mecânicas e eletrônicas é bastante animadora para os negócios e aplicações desse tipo já começam a aparecer. Esse uso da tecnologia se espalha por diversos segmentos da indústria, mantendo aplicações críticas em ótimo funcionamento, reduzindo custos, aumentando a satisfação do consumidor e até melhorando serviços de saúde, transporte e segurança pública.

A Equinix e a IDC, companhia global de inteligência de mercado, se uniram para ter um olhar mais aprofundado da manutenção preditiva com IoT e sua crescente importância, analisando tudo o que pode ser otimizado por uma arquitetura de TI que sirva como suporte para a interconexão em digital edge. Ou seja, da computação nas coisas.

Reduzindo o fardo da manutenção

A necessidade de IoT na manutenção preditiva começa com algo que perdura na realidade corporativa: a manutenção pesa bastante nos custos operacionais e na eficiência nas indústrias.

No setor de saúde, por exemplo, aparelhos médicos devem funcionar sempre no ápice da eficiência – não existe alternativa. Proteger componentes veiculares do desgaste excessivo é uma preocupação constante das empresas de transporte, enquanto companhias de telecomunicação devem fazer manutenções nas linhas de rede constantemente. O setor de serviços públicos de energia e água exige dutos de produção que estejam em excelentes condições, enquanto na manufatura é preciso fazer manutenções frequentes na linha de produção e nos ativos físicos. Essas diferentes indústrias, que têm em comum a manutenção precária e o tempo que ela toma, acabam tendo vários resultados negativos, entre eles:

Atrasos na produção

Experiência negativa para o consumidor

Perdas na renda

Aumento de custos

Redução na eficiência

Riscos de segurança

A Internet das Coisas já está sendo usada para a manutenção de ativos por parte significativa das companhias na Europa. E enquanto empresas de todos os tamanhos acreditam que a Internet das Coisas pode oferecer soluções reais para a manutenção, companhias maiores estão cada vez mais dependentes das soluções oferecidas por IoT – 44% das empresas com mais de 1.000 funcionários afirmam que a redução dos custos de operação e manutenção é um dos principais fatores que os levam a investir nessas tecnologias.

A evolução da Internet das Coisas

Conforme a manutenção preditiva com Internet das Coisas se torna mais popular, as etapas evolutivas que levam à uma colaboração bem-sucedida entre humano e máquina nesse setor começam a avançar:

Descrição do problema ocorrido

Diagnóstico das razões pelas quais o problema ocorreu

Predição, feita pelas máquinas, de quando a próxima manutenção será necessária

Prescrição, feita pelas máquinas, de como evitar ou reduzir os impactos do problema de manutenção

Cognição, feita pelas máquinas, permitindo a identificação automática de problemas de manutenção e a ação corretiva

Os dados são a matéria-prima que leva a informações acionáveis na Internet das Coisas e, de acordo com a IDC, companhias europeias estão usando sensores para obtê-los através de uma série de fontes, que incluem vibrações, sons e – a mais comum – vídeo.

A rota que parte da coleta dos dados brutos até a mensuração do seu valor real de negócio começa com a recuperação de dados, seguida de uma análise que ajuda a discernir padrões e, em seguida, sua distribuição para outras partes que podem colocar essas informações em ação. Essa é uma rota que os clientes da Equinix, como Siemens e Teradata, tomam o tempo todo.

A Siemens é uma empresa global de tecnologia e inovação em soluções de engenharia para o setor ferroviário. Uma de suas iniciativas envolve coletar dados em tempo real de trens equipados com mais de 300 sensores e combiná-los com informações do histórico para prever quando os componentes podem falhar. Essa “Internet de Trens” levou a um aumento do tempo de atividade para os operadores de trens, a menos atrasos para os passageiros e a uma manutenção mais econômica para as empresas.

Mas um sistema que envolve tanto volume e variedade de dados tem desafios, incluindo o gerenciamento, a análise e o armazenamento compatível com jurisdições internacionais. A Siemens procurou a ajuda da Teradata, empresa de análise de dados, que por sua vez fez uma parceria com a Equinix para oferecer uma arquitetura de interconexão de primeira linha. A Siemens conseguiu ampliar rapidamente seus negócios mundiais na plataforma de interconexão global da Equinix, perto de onde todos os dados são coletados, aumentando a velocidade e garantindo a conformidade. A Siemens também pode acessar facilmente ferramentas baseadas na nuvem da plataforma de análise da Teradata, permitindo que ela analise seus dados de IoT e preveja problemas até três dias antes de qualquer impacto.

Potência na ponta

Como o caso da Siemens-Teradata demonstra, a manutenção via IoT depende de um modelo de computação distribuída na ponta que aproxime pessoas, locais, nuvens, dados e “coisas”, permitindo a coordenação eficiente em tempo real em diferentes camadas da rede. Um modelo desse tipo oferece os seguintes benefícios:

Diminuição das restrições de banda larga e conectividade

Redução dos custos de armazenamento de dados

Melhor privacidade e governança de dados

Resposta de baixa latência e tempo mais rápido para avaliar

Redução da movimentação de dados

Ativa em casos de uso intensivo de dados

Mas como uma empresa pode projetar uma arquitetura de TI distribuída que suporte aplicações de IoT para manutenção preditiva? Recomendamos que primeiro defina as áreas em que a manutenção pode melhorar, a melhor forma de medir isso e o potencial de retorno do investimento. Em seguida, instale um roteiro de manutenção que suporte os passos descritos acima (descritivo, diagnóstico, preditivo, prescritivo, cognitivo). Em seguida, otimize sua rede para trocar dados rapidamente, promovendo uma abordagem de computação distribuída e, na sequência, encontre um parceiro com conhecimentos específicos que possa ajudá-lo a criar uma estratégia de dados distribuídos sob medida para atender às suas necessidades.

A Equinix tem as ferramentas que as empresas precisam para ativar os recursos de manutenção preditiva para IoT, e isso começa com nossa capacidade de interconexão - a troca direta de dados entre empresas. A plataforma Equinix se estende por mais de 200 data centers, em 52 mercados espalhados pelos cinco continentes, sendo o lar de mais de 1.700 redes. As empresas podem se libertar de suas infraestruturas de TI centralizadas que mantem distância entre dados, parceiros e usuários. Elas podem – e devem – implementar uma estratégia de Arquitetura Orientada a Interconexão (IOA™), que possibilite conectividade segura e de baixa latência, essencial para a realização das promessas da IoT.