A internet das coisas vai revolucionar a sua indústria

Exemplos de oportunidades na Internet das Coisas

Por Fiona McNeill, Gerente Global de Marketing de Produtos, SAS


Os dados sendo transmitidos de e para as organizações a partir de sensores elétricos e mecânicos, tags RFID, ou etiquetas de rádio frequência, medidores inteligentes, scanners, comunicações móveis, mídias sociais em tempo real, e mais resultados em volumes surpreendentes de informação. Quando todas essas fontes estão conectadas em rede para se comunicarem entre si – sem intervenção humana –, a Internet das Coisas (Internert of Things - IoT) nasce.

Estima-se que mercado da IoT inclui quase 26 bilhões de dispositivos, com um “valor econômico global agregado” de US$ 1,9 trilhões até 20201 e quase US$ 9 trilhões em vendas anuais até 20202. Ao que parece, a IoT é um novo tipo de revolução industrial.

Mas, para obter conhecimentos úteis da maré de dados de origem sendo transmitidos – e participar dessa nova economia – você precisa de analytics.

Na análise tradicional, os dados são armazenados e depois analisados. Mas, com a transmissão de dados a analytics deve ocorrer em tempo real, conforme os dados passam. Isso permite que você identifique e examine os padrões de interesse conforme os dados são criados. O resultado é um insight instantâneo e ação imediata.

Portanto, antes que os dados sejam armazenados, na nuvem ou em qualquer repositório de alto desempenho, a transmissão do evento é processada automaticamente. E o uso de analytics para decifrar a transmissão de dados o mais próximo possível do dispositivo cria um novo campo de conhecimento para muitas indústrias.

Transmissões de eventos que sabem mais que apenas as condições existentes, e que avaliam situações futuras utilizando análise avançada de dados, estão agora dentro do campo de possibilidades.

Transmissões de eventos que sabem mais que apenas as condições existentes, e que avaliam situações futuras utilizando análise avançada de dados, estão agora dentro do campo de possibilidades.

Vejamos alguns exemplos:

A Internet das Coisas na área da saúde

Na área da saúde, a análise de dados da Internet das Coisas pode resultar no aumento do tempo de funcionamento para máquinas que tratam o câncer, o que significa que os pacientes são tratados quando isso está programado. Se uma sessão do tratamento for perdida, ele pode ser até 40% menos eficaz, portanto, é fundamental reduzir as interrupções ao serviço. Ao monitorar centenas de sensores, identificar problemas com antecedência e corrigi-los de forma proativa, a assistência técnica munida com as informações necessárias e as peças chegam ao mesmo tempo3. A Elekta, uma empresa sueca que fornece equipamentos e gerenciamento clínico para ajudar a tratar o câncer e distúrbios cerebrais, mencionou uma redução de 30% nas visitas no local por causa desse monitoramento.4

Com o aumento da população mundial e os aumentos correspondentes nos custos com tratamento de doenças e cuidados de saúde, o mercado de monitoramento remoto de pacientes dobrou 2007 a 2011 e está projetado para dobrar de novo até 2016.5.

E se esses cenários fossem além do monitoramento do status do dispositivo ou das condições do paciente – para a previsão da confiabilidade da máquina com antecedência de peças que começam a funcionar mal? A manutenção, então, deixaria de ser proativa para ser otimizada para o panorama de dispositivos de cada fornecedor. E a previsão de problemas de pacientes antes mesmo de eles apresentarem os sintomas poderia evitar eventos adversos.

Transmissões de eventos que sabem mais que apenas as condições existentes, e que avaliam situações futuras utilizando análise avançada de dados, estão agora dentro do campo de possibilidades.

Como você aplica recursos de previsão com dados IoT? Ambientes de análise de alto desempenho são projetados para examinar questões complexas e produzir modelos. Esses algoritmos são, então, codificados para os fluxos de dados, juntamente com qualquer normalização de dados e regras de negócios para detectar padrões associados aos cenários futuros definidos. Assim, além de condições de monitoramento e limites, você pode usar o fluxo de dados para avaliar prováveis eventos futuros.

A Internet das Coisas na Indústria

A indústria automobilística está acelerando o desenvolvimento de sistemas de detecção para colisões iminentes para determinar quando medidas evasivas devem ser tomadas. Com base em radar e outros tipos de tecnologias remotas, as condições de condução são monitoradas para avaliar – e, finalmente, evitar – colisões. Estes sistemas anticolisão avaliam a probabilidade de um evento de colisão e prescrevem automaticamente alterações mecânicas ao veículo se o motorista não reagir – incluindo desaceleração e as mudanças de iluminação externa. A possível redução nos acidentes com a ampla implantação pode economizar mais de US$100 bilhões anualmente6.

Na verdade, a “Internet Industrial”7 – que combina máquinas físicas, sensores em rede e software – tem ampla utilização e é promissora na fabricação, incluindo a otimização da produção, desenvolvimento de produtos e serviço pós-venda. A GE prevê US$1 trilhão em oportunidades por ano se a forma como os bens e recursos são utilizados for melhorada e se a forma como as operações e a manutenção são realizadas for melhorada nas indústrias8.

A Internet das Coisas na Energia

Uma visão detalhada dos padrões de consumo de energia é necessária para entender o uso de energia, picos diários e dependências de carga de trabalho. E além de apenas fabricar – apenas a iluminação consome 19 por cento da eletricidade do mundo9. Fontes alternativas de energia otimizadas podem ter um impacto significativo em todos os setores.

Por exemplo, uma única lâmina de uma turbina a gás pode gerar 500 GB de dados por dia10. Turbinas de vento identificam constantemente os melhores ângulos para capturar o vento, e as comunicações turbina-a-turbina permitem que fazendas de turbinas se alinhem e operem como uma unidade única e maximizada.

Historicamente, a única maneira de saber o que estava acontecendo com uma turbina – mesmo se ela estivesse ligada e funcionando – era escalar 330 pés e verificar. O monitoramento remoto fornece novos olhos sobre o status desses geradores de energia.

E se os mesmos dados fossem usados para fazer previsões? Eficiência em energia verde significa que podemos armazenar mais energia para usar quando o vento é baixo. Prever quando há excesso de energia disponível pode ajudar a determinar quando as baterias devem ser carregadas, por exemplo, ampliando ainda mais a eficiência de fontes alternativas de energia.

Certamente o mercado de energia proporciona um dos exemplos mais conhecidos de tecnologia IoT alterando o cenário do cliente. Com o faturamento dinâmico do medidor inteligente, os clientes têm novas opções, o que leva as empresas de energia a adotarem uma abordagem mais focada no cliente. Espera-se que a transformação de redes inteligentes para serviços públicos quase dobre o mercado de sistemas de informação ao cliente, de US$ 2,5 bilhões em 2013 para US$ 5,5 bilhões em 2020.11

A Internet das Coisas no varejo

Os clientes também estão no centro da analytics da IoT no varejo, para o qual algumas empresas estão estudando maneiras de coletar e processar dados de milhares de clientes enquanto eles trafegam entre lojas. Essa “geografia entre lojas” informada pela leituras e vídeos dos sensores considera quanto tempo os compradores se detêm em vitrines individuais, registrando o que eles acabam comprando.

Com o objetivo de otimizar o layout da loja, esses pontos de dados também podem ser ligados a redes Wi-Fi de dispositivos inteligentes. Além de direcionar adequadamente os compradores para promoções nas lojas, os varejistas podem perguntar as opiniões de clientes – utilizando dados da IoT para iniciar uma interação, personalizando a experiência de compra e aumentando a fidelidade.

Iniciando o trabalho com dados da IoT

Transmissões de evento monitoram os padrões de interesse. Sensores e dispositivos geram grandes quantidades de dados que descrevem as condições existentes. A análise das condições informa quais ações são necessárias – seja imediatamente como uma notificação de alerta, ou com pré-planejamento de análise preditiva e outros métodos de análise avançada.

Naturalmente, a análise sempre leva a mais perguntas – direcione os sensores adicionais (e dados) que podem ser coletados para medir novos aspectos das condições, elementos do evento ou mais detalhe na situação para compreender os diferentes padrões.

Os dados da IoT, por si só, não são o valor. Assim como com fontes de dados tradicionais, é a capacidade de obter os insights e, então, agir de acordo com eles que fornece o valor. Para saber o que fazer no momento, use analytics ao extremo.

Referências

[1] Peter Middleton, Peter Kjeldsen and Jim Tully, “Forecast: The Internet of Things, Worldwide, 2013,” Gartner, November 18, 2013.
[2] IDC, “The Internet of Things Is Poised to Change Everything, Says IDC,” Press Release, October 3, 2013.
[3] Todd DeSisto, Opening Session, Axeda Connexion Conference, Boston, MA, May 6, 2014.
[4] Martin Gilday, "Enhancing Customer Service Through Connected Machines" Axeda Connexion Conference presentation, Boston, MA, May 6, 2014.
[5] Kalorama, “Advanced Remote Patient Monitoring Systems,” March 28, 2013.
[6] Michael Chui, Markus Löffler, and Roger Roberts, “The Internet of Things,” McKinsey Quarterly, March 2010.
[7] A term coined by GE.
[8] Maribel Lopez, “GE Speaks on the Business Value of the Internet of Things,” Forbes, May 10, 2013.
[9] International Energy Agency, “Light’s Labour’s Lost: Policies for Energy-Efficient Lighting.”
[10] GE Software, “System 1™ and Proficy Smartsignal™ Keep Watch.”
[11] Navigant Research, “Electric Utility Billing and Customer Information Systems.”


Fiona McNeill

Com experiência na aplicação de analytics para situações de negócios do mundo real, McNeill foca na automatização do insights analíticos nos negócios e no processamento de aplicações. Após mais de 15 anos no SAS, ela tem trabalhado com organizações em uma variedade de indústrias, entendendo seus negócios e os ajudando a obter benefícios tangíveis a partir do seu uso estratégico da tecnologia. Ela é co-autora do livro Heuristics in Analytics: A Practical Perspective of What Influences Our Analytical World.

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