Convergência de TI/OT: O caminho para a excelência industrial

Imagine um cenário em que cada ponto data operacional de uma indústria seja continuamente capturado, organizado, escalável e livre de ameaças cibernéticas. Esse é o conceito de convergência de TI/OT (Tecnologia da Informação/Tecnologia Operacional), uma evolução em que a sinergia entre o data e a tecnologia otimiza a eficiência, a segurança e a inovação na manufatura, possibilitando um data de alta qualidade e uma segurança robusta que apoiam decisões confiáveis e estratégicas.

A convergência de TI/OT vai além da coleta de data. Trata-se de um ecossistema integral em que o data organizado elimina os silos de informações, as máquinas ajustam automaticamente suas operações com base na demanda e os sistemas inteligentes preveem as falhas antes que elas ocorram. Os relatórios indicam que a adoção total dessa abordagem pode aumentar a produtividade das operações industriais em 30% a 50% (Bain & Company: The Factory of the Future Could Boost Productivity by 30% or More (A fábrica do futuro pode aumentar a produtividade em 30% ou mais).

A Tecnologia Operacional (OT) abrange hardware e software que monitoram e controlam dispositivos e processos físicos em ambientes industriais, incluindo sistemas como SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition), PLCs (Programmable Logic Controllers) e MES (Manufacturing Execution System). Por outro lado, a Tecnologia da Informação (TI) concentra-se no processamento, no armazenamento e na comunicação de informações por meio de sistemas computacionais. Na prática, a TI é mais voltada para o gerenciamento de processos e data organizacionais, enquanto a TO lida diretamente com operações e automação. A integração dessas duas áreas anteriormente isoladas é o cerne da convergência TI/OT, oferecendo uma visão unificada das operações e promovendo a inovação.

Essa convergência já está transformando os setores, com casos de uso que abrangem produtividade, manutenção, segurança, qualidade, capacidade de resposta à demanda e sustentabilidade. Alguns aplicativos incluem:

• Calibração automática da máquina: As máquinas podem se autocalibrar usando o sensor data para garantir o desempenho ideal, reduzindo os ajustes manuais e mantendo altos níveis de produtividade.
• Manutenção preditiva: Os algoritmos analisam o data em tempo real para prever falhas nos equipamentos, minimizando o tempo de inatividade não planejado.
• Gêmeos digitais: Réplicas virtuais em tempo real de plantas industriais capazes de simular, prever e otimizar processos e seu desempenho.
• Desligamentos automatizados: As máquinas podem ser programadas para parar automaticamente quando os sensores detectam um comportamento anormal ou perigoso, evitando acidentes e garantindo um ambiente de trabalho mais seguro.
• Monitoramento da qualidade em tempo real: Os sensores e dispositivos de IoT monitoram os processos de produção em tempo real, identificando instantaneamente os desvios dos padrões de qualidade e permitindo ações corretivas imediatas.
• Sistemas de monitoramento do consumo de energia: As fábricas controlam e otimizam o consumo de energia para economizar custos e reduzir o impacto ambiental.
• Sistemas de fabricação flexíveis: Sistemas que podem alternar rapidamente entre diferentes produtos com base nos pedidos recebidos, aumentando a capacidade de responder com eficiência às mudanças nas necessidades dos clientes.

Apesar de sua promessa, muitas organizações enfrentam dificuldades para implementar estratégias de convergência de TI/OT, incluindo:

1. Qualidade Data: Sensores mal configurados e convenções de nomenclatura inconsistentes produzem data não confiáveis e carecem de rotinas de calibração.
2. Ausência de uma visão unificada: A falta de metas claras dificulta os esforços coordenados.
3. Deficiência de especialização: A falta de engenheiros especializados em TO representa um obstáculo significativo à escalabilidade e ao uso eficaz das informações.
4. Legado técnico e cultural: Equipamentos heterogêneos e barreiras culturais entre as equipes de TI e TO dificultam a integração.
5. Mudanças na rotina operacional: A implementação de novos produtos e ferramentas data deve ser acompanhada de gerenciamento de mudanças e ajustes de processos. Sem o treinamento adequado e a disposição das equipes operacionais, os novos produtos se tornam ineficazes.

No entanto, empresas como a Volkswagen e a Siemens fornecem exemplos inspiradores. A Volkswagen, por exemplo, investiu 4 bilhões de euros entre 2019 e 2023 na digitalização de seus processos de produção, permitindo a produção de carros personalizados ao mesmo custo que os veículos produzidos em massa, sem interromper a linha de produção. Além disso, a empresa monitorou com sucesso todas as etapas da produção por meio de uma única tela, demonstrando o sucesso da implementação dessas tecnologias.

Da mesma forma, a Siemens demonstrou o poder da transformação digital em sua fábrica Electronic Works Amberg (EWA), na Alemanha. Essa instalação, que produz cerca de 17 milhões de unidades por ano, usa seus próprios controladores lógicos programáveis (PLCs) Simatic para automatizar a produção. Com 75% de produção controlados por máquinas e robôs, a Siemens atingiu um nível de qualidade excepcional de 99,9990%. Esse alto grau de automação não apenas ilustra a confiabilidade e a eficiência de seus produtos, mas também demonstra como o investimento em data e AI pode melhorar drasticamente a qualidade e a eficiência da produção.

Para que a convergência de TI/OT se concretize e as organizações avancem em direção a uma colaboração homem-máquina sustentável, é essencial construir um backbone tecnológico robusto capaz de suportar operações integradas, dimensionáveis e seguras. Essa base digital deve ser concebida como um ecossistema coeso de ferramentas interconectadas, permitindo tudo, desde a coleta de dados em tempo real até a análise avançada para a tomada de decisões.

As principais tecnologias que compõem essa infraestrutura incluem:

1. SCADA (Controle de Supervisão e Aquisição Data): Monitora e controla processos industriais em tempo real, garantindo a confiabilidade operacional.
2. MES (Manufacturing Execution System): Elimina a lacuna entre o chão de fábrica e os sistemas corporativos, permitindo visibilidade em tempo real e melhor tomada de decisões.
3. Historiadores: Armazene o data operacional em séries temporais, essenciais para análise histórica, melhoria contínua e aplicativos AI.
4. Plataformas industriais Data (IDP): Consolide o data de várias fontes, permitindo análise em larga escala, modelagem preditiva e automação inteligente.
5. Unified Namespace (UNS): Organiza e centraliza os fluxos data entre diferentes sistemas e dispositivos, facilitando a escalabilidade e a padronização.

Apesar dos benefícios, a integração dessas ferramentas exige uma estratégia clara, e é aí que entram em cena as abordagens de transição para a indústria do futuro.

A transformação digital industrial pode seguir caminhos distintos, e a escolha da abordagem afeta diretamente o ritmo, o risco e o retorno do investimento.

1. Big Bang: Uma implementação ampla e padronizada com forte alinhamento estratégico e um alto grau de controle. Essa abordagem reduz a fragmentação e garante a consistência do data desde o início, facilitando a escalabilidade futura. No entanto, ela exige um alto investimento inicial e um rigoroso gerenciamento de mudanças para reduzir os riscos de interrupção operacional.
2. Incremental: A transição ocorre por meio de projetos-piloto implementados gradualmente. Essa abordagem é mais segura no curto prazo e permite o aprendizado contínuo, mas pode criar um ambiente mais complexo com sistemas heterogêneos e desafios de integração no longo prazo.

Híbrido: Muitas organizações adotam uma estratégia híbrida - estruturando uma arquitetura central robusta (como UNS ou IDP) enquanto experimentam e refinam os casos de uso localmente. Isso equilibra a padronização com a agilidade, reduzindo os riscos sem sacrificar a inovação.

A convergência de TI/OT é mais do que uma transição tecnológica - é um movimento estratégico para transformar os setores. Com tecnologias inteligentes, segurança robusta, gerenciamento avançado do data e colaboração homem-máquina, o uso do data e do AI surge como um modelo de excelência industrial e diferenciação competitiva.

Com anos de experiência no setor e agnóstico em relação à tecnologia, o Artefact combina as habilidades necessárias para ser o parceiro estratégico dos projetos fundamentais do data.

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A jornada é desafiadora, mas com uma visão clara, treinamento adequado e inovação contínua, as organizações podem atingir níveis sem precedentes de produtividade, sustentabilidade e competitividade. Essa convergência não é apenas o sonho ideal data - é o próximo passo natural em direção ao futuro industrial.

Referência: Artefact, “Convergência de TI/OT: O sonho do Data para a excelência industrial”