Big data: análise de dados é aliada da indústria

Big Data é o termo usado para definir a grande quantidade de dados gerados por indústrias, empresas, instituições governamentais e pessoas diariamente no mundo todo. Redes sociais, transações financeiras, buscas e as diversas formas de consumo produzem dados que, devidamente analisados, podem gerar soluções, insights e apresentar tendências nos variados campos em que são obtidos.

Para retratar a magnitude desse volume de dados, o portal Finances Online apurou que, apenas em 2021, mais 1 trilhão de megabytes de dados foram criados por dia e previu o aumento no consumo de dados, passando de 74 zettabytes, em 2021, para 149 zettabytes, em 2024.

Neste contexto, indústrias e empresas podem contar com a apuração e análise dessa gama de dados e informações para a tomada de decisões estratégicas, melhorias operacionais e inovação. É o que afirma José Paixão Barbosa Sousa, cientista de dados e especialista em aplicações de segurança cibernética em inovações tecnológicas.

“Empresas de diversos setores estão reconhecendo o valor dos dados para tomada de decisões estratégicas, melhorias operacionais e inovação. Na indústria de automação, por exemplo, ajudam a melhorar a eficiência, a produtividade e a confiabilidade dos processos automatizados”, comenta.

Para corroborar essa visão, um relatório publicado no final do ano passado pela International Data Corporation (IDC), consultoria especializada em tecnologia da informação, telecomunicações e tecnologia de consumo, apontou que até 2026, 75% das empresas líderes de mercado terão investido sistematicamente em inovação digital.

O professor José Paixão Barbosa Sousa listou alguns aspectos que considera essenciais para o uso efetivo da análise de dados em indústrias de automação:

Manutenção preditiva: a análise de dados pode ser usada para monitorar continuamente máquinas e equipamentos automatizados. Os sensores podem coletar dados sobre o desempenho, temperatura, vibração, consumo de energia e outros parâmetros. Além disso, os algoritmos de ciência de dados podem identificar padrões e tendências que indicam falhas iminentes, permitindo a manutenção preventiva para evitar paradas não planejadas.

Otimização de processos: a ciência de dados pode ser usada para otimizar os processos de produção e logística. Os dados podem ajudar a identificar gargalos, aprimorar o dimensionamento da produção, otimizar a rota de transporte de mercadorias e melhorar o planejamento de estoque.

Qualidade do produto: a análise de dados pode monitorar a qualidade do produto em tempo real. Sensores e câmeras podem capturar dados sobre defeitos ou imperfeições. Algoritmos de aprendizado de máquina, ademais, podem identificar padrões de defeitos e tomar decisões em tempo real, como desligar uma máquina defeituosa.

Eficiência energética: a ciência de dados pode ser usada para otimizar o consumo de energia em sistemas de automação. Nesse sentido, algoritmos podem ajustar automaticamente o funcionamento de equipamentos para economizar energia quando a demanda é baixa e garantir um uso mais eficiente da energia.

Monitoramento de qualidade e conformidade: em setores regulamentados, como alimentos e produtos farmacêuticos, a ciência de dados pode ser usada para garantir que os processos de automação estejam em conformidade com padrões de qualidade e regulamentações. Os dados podem ser usados para rastrear e documentar a produção e a qualidade do produto.

Tomada de decisões baseada em dados: a ciência de dados pode fornecer informações valiosas para a tomada de decisões estratégicas na indústria de automação. Os dados podem ajudar a identificar oportunidades de melhoria, reduzir custos e aumentar a competitividade.

Por fim, dados do Portal da Indústria publicados em julho demonstram que a Indústria 4.0 (que conta com a tecnologia como aliada em seus processos) atingiu US$ 1,77 bilhão no Brasil em 2022 e tem previsão de alcançar US$ 5,62 bilhões em 2028. Para Sousa, esses resultados passam pelo bom uso da ciência de dados.

“A ciência de dados desempenha um papel fundamental na indústria, permitindo que as empresas otimizem seus processos, melhorem a qualidade do produto, economizem recursos e aumentem a eficiência geral. Ela torna as operações industriais mais produtivas e lucrativas”, finaliza.