{"id":10264,"date":"2023-09-27T16:12:09","date_gmt":"2023-09-27T19:12:09","guid":{"rendered":"https:\/\/ocanal.com\/noticias\/corporativas\/big-data-analise-de-dados-e-aliada-da-industria\/"},"modified":"2023-09-27T16:12:09","modified_gmt":"2023-09-27T19:12:09","slug":"big-data-analise-de-dados-e-aliada-da-industria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ocanal.com\/noticias\/corporativas\/big-data-analise-de-dados-e-aliada-da-industria\/","title":{"rendered":"Big data: an\u00e1lise de dados \u00e9 aliada da ind\u00fastria"},"content":{"rendered":"

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.<\/p>\n

Para retratar a magnitude desse volume de dados, o portal Finances Online apurou<\/a> 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.<\/p>\n

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.<\/p>\n

“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.<\/p>\n

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<\/a> que até 2026, 75% das empresas líderes de mercado terão investido sistematicamente em inovação digital.<\/p>\n

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

Manutenção preditiva<\/strong>: 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.<\/p>\n

Otimização de processos<\/strong>: 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.<\/p>\n

Qualidade do produto<\/strong>: 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.<\/p>\n

Eficiência energética<\/strong>: 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.<\/p>\n

Monitoramento de qualidade e conformidade<\/strong>: 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.<\/p>\n

Tomada de decisões baseada em dados<\/strong>: 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.<\/p>\n

Por fim, dados do Portal da Indústria publicados em julho demonstram<\/a> 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.<\/p>\n

“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.<\/p>\n

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