A Internet das Coisas (IoT) está na vanguarda da digitalização, transformando a maneira como interagimos com a tecnologia e revolucionando vários setores. Essa rede expansiva de dispositivos conectados permite que os profissionais ultrapassem os limites do que é possível. De acordo com um relatório da Statista, uma plataforma on-line alemã especializada em coleta e visualização de dados, espera-se que o número de dispositivos IoT conectados chegue a 30,9 bilhões até 2025, demonstrando a escala dessa revolução.
A inteligência artificial (IA), por sua vez, é um ramo da ciência da computação que busca desenvolver sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana, como aprendizado, solução de problemas, tomada de decisões e reconhecimento de padrões. A IA é usada em diversas aplicações, como reconhecimento de fala, automação de processos, análise de big data, sistemas de recomendação e carros autônomos, ajudando a melhorar a eficiência e a precisão em várias áreas.
No artigo a seguir, exploraremos como a combinação de IoT e IA está transformando a maneira como as empresas operam e como interagimos com a tecnologia em nosso dia a dia. Analisaremos o impacto dessa fusão, conhecida como AIoT, na geração massiva de dados e como essas tecnologias podem otimizar processos, melhorar a tomada de decisões e permitir diagnósticos e operações remotas.
A ascensão do Big Data na IoT
A Internet das Coisas (IoT) é um conceito que se refere à interconexão de dispositivos físicos pela Internet, permitindo que eles coletem, compartilhem e processem dados entre si de forma autônoma. O termo IoT foi criado em 1999 por Kevin Ashton, um pesquisador do MIT, que imaginou um mundo em que objetos físicos seriam conectados à rede para se comunicarem entre si sem intervenção humana, facilitando uma nova era de automação e conectividade.
A proliferação de dispositivos de IoT gera uma grande quantidade de dados. Essa proliferação de informações oferece oportunidades sem precedentes para as empresas, permitindo que elas prevejam resultados, obtenham insights em tempo real e aumentem a eficiência operacional.
As ferramentas analíticas tradicionais, como o SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) ou o SAS (Statistical Analysis System), geralmente não são suficientes para lidar com a complexidade e o volume de informações geradas pela IoT. É nesse ponto que a Inteligência Artificial se torna um componente essencial. O aprendizado de máquina e as técnicas de análise preditiva podem ajudar as organizações a transformar dados em insights valiosos para a tomada de decisões estratégicas.
IA e IoT: uma conexão perfeita
A combinação da inteligência artificial (IA) com a Internet das Coisas (IoT), conhecida como AIoT, está transformando a maneira como os dispositivos interagem. Enquanto a IoT se concentra em conectar dispositivos para que se comuniquem entre si, a IA permite que eles aprendam e processem informações de forma semelhante aos humanos, mas com eficiência e velocidade incomparáveis.
A AIoT representa um movimento em direção a um futuro mais interconectado. Ao combinar essas tecnologias, grandes conjuntos de dados podem ser analisados para identificar padrões e tendências para otimizar processos e reduzir custos. Graças à análise em tempo real e ao uso de algoritmos de aprendizado de máquina, é possível definir possíveis ações de melhoria. Assim, o poder de processamento e o software que trocam dados para obter maior eficiência e precisão tornam a tomada de decisões mais rápida e eficiente.
Desafios de implementação
Muitas organizações enfrentam certos desafios ao tentar realizar todo o potencial da AIoT. Os altos volumes de dados gerados, a necessidade de modernizar as ferramentas de aquisição e as práticas de análise aprimoradas são oportunidades importantes para otimizar o processamento de informações. No entanto, os desafios econômicos envolvidos na implementação dessas tecnologias podem ser um grande obstáculo para as empresas que precisam fazer um investimento em tecnologia e treinamento.
Ao mesmo tempo, a integração com os sistemas existentes pode ser um desafio, assim como a qualidade dos dados, uma vez que a IA não só exige uma grande quantidade de dados de qualidade para funcionar de forma eficaz, mas também precisa ser compatível com os sistemas atuais em vigor em uma fábrica. É por isso que se recomenda adotar uma abordagem gradual para a implementação, não apenas para ganhar experiência, mas também para poder adaptar a estrutura atual à nova estrutura a ser alcançada.
Um exemplo claro da combinação dessas tecnologias é a adoção de soluções analíticas avançadas e atualizadas que permitem que as empresas maximizem o valor de seus dados. As soluções da plataforma 4i permitem que as empresas capturem dados em tempo real e os transformem automaticamente em cálculos de KPI, como OEE ou qualidade. Também permitem que as empresas declarem automaticamente o tempo de inatividade da produção e tomem medidas para melhorá-lo. A plataforma também possui módulos que facilitam o controle do consumo de fontes de energia, da qualidade dos produtos, da manutenção preventiva de máquinas e que permitem o monitoramento de ativos em tempo real.
Conclusão
A integração da IA e da IoT não está apenas transformando a maneira como acessamos os dados, mas também está redefinindo a tomada de decisões. À medida que avançamos em direção a um futuro cada vez mais conectado, a sinergia entre essas tecnologias será fundamental para impulsionar a inovação e garantir o cumprimento dos objetivos comerciais. As organizações que adotarem essa combinação poderão aproveitar o vasto potencial da digitalização, aumentando os lucros, minimizando os custos e oferecendo um processo de produção eficiente e de qualidade.
