Rockwell explica como IIoT ajuda a indústria a ser mais sustentável

Redação – 14.05.2024 – Ao otimizar processos e minimizar o desperdício de recursos, a IIoT ajuda as empresas a reduzir seus impactos ambientais e operar de forma mais sustentável A Rockwell Automation, especializada em automação industrial, aponta que a Internet Industrial das Coisas (IIoT) está revolucionando a indústria com avanços significativos em sustentabilidade ambiental. Ao […]

Por Redação

em 14 de Maio de 2024
Redação – 14.05.2024 – Ao otimizar processos e minimizar o desperdício de recursos, a IIoT ajuda as empresas a reduzir seus impactos ambientais e operar de forma mais sustentável

A Rockwell Automation, especializada em automação industrial, aponta que a Internet Industrial das Coisas (IIoT) está revolucionando a indústria com avanços significativos em sustentabilidade ambiental. Ao otimizar processos e minimizar o desperdício de recursos, a IIoT ajuda as empresas a reduzir seus impactos ambientais e operar de forma mais sustentável.

Com a IIoT, é possível monitorar e gerenciar o consumo de recursos como energia, água e materiais, identificando oportunidades para economia e adotando medidas de conservação proativas. Além disso, a IIoT é uma aliada na implementação de práticas de produção que são mais eficientes e ecologicamente corretas, contribuindo para a redução de emissões de carbono e outros poluentes.

Na era da indústria 4.0, a manutenção preditiva desempenha um papel crucial na promoção da sustentabilidade ambiental. Ela permite a identificação antecipada de problemas, reduzindo a necessidade de substituições prematuras de equipamentos e o desperdício de recursos decorrente de falhas inesperadas. Dessa forma, as empresas podem prolongar a vida útil de seus equipamentos e reduzir a quantidade de resíduos gerados, fechando o ciclo de uma operação industrial mais verde e responsável.

Integração é a chave

A integração eficaz da Internet Industrial das Coisas está configurada para revolucionar a eficiência operacional no setor industrial. A segurança dos dados emerge como um pilar central, assegurando proteção contra intrusões e ameaças cibernéticas. A Rockwell enfatiza também a importância de estabelecer protocolos de segurança avançados e criptografia para proteger a integridade dos dados.

Outro aspecto importante é a interoperabilidade, definida pela habilidade de sistemas distintos se comunicarem de maneira fluida e transparente. Para uma integração harmoniosa da IIoT entre variados dispositivos e sistemas, é vital o desenvolvimento de padrões e protocolos de comunicação consistentes.

Desafios como a latência na transmissão de dados entre dispositivos e a nuvem podem comprometer a efetividade das operações em tempo real. Além disso, a escalabilidade se faz necessária para administrar o volume substancial de dados gerados por dispositivos interconectados, demandando uma infraestrutura robusta e expansível, incluindo serviços de nuvem e arquiteturas de rede adaptáveis.

Com o monitoramento detalhado de ativos e processos, as organizações podem identificar áreas para melhoria e otimização de maneira precisa e dinâmica. Esses dados possibilitam uma avaliação aprofundada do desempenho operacional, revelando gargalos, ineficiências e oportunidades de aprimoramento que poderiam ser negligenciadas.

A empresa explica que, ao assumir uma abordagem orientada para o cliente, para aumentar a sua satisfação e a fidelidade, consolidamos o papel da IIoT, como um catalisador de inovação e excelência na indústria. A integração permite a transformação na experiência do cliente, personalização de produtos e serviços, além de um suporte proativo e eficaz.

Tendências

As tendências que se desenham para o futuro da IIoT apontam para um aumento substancial na eficiência operacional. Um exemplo é o avanço da Edge Computing, que permite o processamento de dados mais próximo aos dispositivos finais, diminuindo a latência e potencializando o desempenho das operações em tempo real.

Outro movimento significativo é a utilização crescente de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (Machine Learning – ML), para análises preditivas e refinamento dos processos. Observa-se também uma tendência para a integração vertical e horizontal entre sistemas e processos industriais, entre empresas distintas na cadeia de suprimentos. Essa integração fomenta uma colaboração mais intensa e uma tomada de decisão mais dinâmica, resultando em operações mais eficazes e adaptáveis às flutuações do mercado.