Como Internet das Coisas, Big Data e Machine Learning podem contribuir para a gestão de energia e utilidades na Indústria.
Nossos últimos informativos trataram sempre com muita atenção os aspectos da Indústria 4.0 e o impacto desse novo modelo não só na indústria mas na sociedade como um todo. E por ser um tema extremamente relevante, julgamos importante dar continuidade.
Estamos apenas com a passagem de ida sem direito a volta quando falamos das transformações digitais dos mercados industriais na chamada Quarta Revolução Industrial, cujo a qual estamos todos embarcando. Isso vai alterar todos os processos de manufatura, logística nas cadeias de suprimentos (Logística 4.0), na indústria química, na energia, no transporte, em setores como óleo e gás, mineração e metalurgia, além de outras indústrias como recursos naturais, saúde, fármacos e até nossas cidades.
Vamos abordar 4 pontos relevantes no que se refere a gestão de energia na Indústria!
1. Supervisão extensiva
O surgimento de tecnologias para operacionalização e monitoramento de sistemas industriais possibilita a captura de dados em resoluções cada vez maiores, viabilizando análises cada vez mais poderosas. Na gestão de energia e utilidades, medidores físicos (instrumentos) sofisticados são capazes de interpretar grandezas físicas que possibilitam a compreensão dos processos de interesse, monitorando variáveis que vão desde a potência aplicada, por exemplo, até harmônicas que descrevem a qualidade da energia elétrica consumida.
Atento ao desenvolvimento tecnológico, os custos de aquisição e instalação de sensores e instrumentos modernos têm se tornado cada vez mais acessíveis, o que permite conhecer extensivamente e em profundidade as características dos processos industriais de interesse, possibilitando a redundância de medições e a obtenção de dados de alta qualidade – essencial para o planejamento, controle e melhoria das eficiência energética e operacional.
2. Industrial Internet das coisas (IIoT)
A Internet das Coisas também é mais um conceito amplamente difundido, e se refere a toda uma “rede de dispositivos físicos embarcados com sensores, atuadores, eletrônica e conectividade, possibilitando a integração do mundo físico aos sistemas informatizados”. No nosso contexto, a Internet Industrial das Coisas, termo muitas vezes usado como um sinônimo para a Indústria 4.0, diz respeito à aplicação de tecnologias como Machine Learning e Big Data para explorar dados de sensores, comunicação entre máquinas (M2M) e sistemas de automação para aprimorar processos industriais e de manufatura.
Na gestão de energia e utilidades, a Indústria 4.0 se materializa na conectividade entre instrumentos de medição e toda a arquitetura de automação e informação de organizações industriais, estendendo as capacidades de coleta, comunicação e armazenamento de grandes volumes de dados relacionados ao consumo, geração e transformação de insumos energéticos.
3. Data base – Análise de grandes volumes de informação
Aplicações industriais típicas podem envolver milhares de medidores coletando dados em altas frequências, gerando gigabytes de dados a cada dia – em aplicações de qualidade de energia, por exemplo, medidores especializados chegam a amostrar a rede a cada milissegundo.
Essa abundância de dados e a crescente disponibilidade de recursos computacionais, possibilita a aplicação de técnicas específicas de inteligência artificial com o objetivo de promover a predição de variáveis e a identificação de padrões de interesse em diferentes processos industriais.
O desenvolvimento de modelos de predição baseados em dados coletados de operações industriais, pela própria natureza dos fenômenos que os produzem e pelas limitações dos instrumentos que são utilizados para capturá-los, envolvem níveis consideráveis de ruído, e impõem pressões adicionais aos requisitos de volume, variedade, velocidade e veracidade dos dados, comuns a aplicações de Big Data. Algoritmos eficientes para tratamento da qualidade dos dados tornam-se, assim, tão imprescindíveis quanto os algoritmos para construção dos modelos de predição.
No gerenciamento de energia e utilidades, os dados disponíveis podem dar origem, por exemplo, a:
- modelos de predição de consumo energético (ou geração de energia) de operações, a partir de níveis planejados de produção e de outras variáveis de contexto;
- modelos para o aprendizado e o estabelecimento de modos ideais de operação, que promovam níveis efetivos de consumo energético;
- modelos para análise da eficiência energética de processos, a partir da captura de variáveis de entrada e saída e do conhecimento sobre os fenômenos de transformação envolvidos.
4. Gestão eficiente e sustentável
Por trás de todo o investimento em Indústria 4.0 está um objetivo comum: aumentar a eficiência e a competitividade de uma operação. Os benefícios são diretos e carregam o potencial de estabelecer um ciclo virtuoso de investimento, resultado e reinvestimento: mais competitividade se reverte em melhores resultados financeiros; com mais caixa, mais investimentos podem ser destinados à expansão de capacidade, às tecnologias de produtividade, à eficiência operacional e à eficiência energética; a maior eficiência garante menores níveis de emissões de gases de efeito estufa, reduzindo o impacto ambiental, além de melhorar a qualidade do trabalho, ambos impactando positivamente a comunidade.
A Gestão de Energia e Utilidades na Indústria 4.0
Um dos principais pilares da Indústria 4.0 é gestão de energia. A motivação vem de uma combinação de aspectos ambientais, pressões de custos, regulações e mesmo da proatividade de organizações na direção do consumo eficiente de energia e utilidades.
Ademais, a integração de diferentes fontes de geração de energia em um mercado cada vez mais exigente e distribuído, necessariamente contará com tecnologias de gerenciamento capazes de reconhecer, predizer e atuar de forma a garantir qualidade, sustentação e eficiência, inclusive de custos, ao consumo energético.
Sistemas modernos de gestão de energia e utilidades devem ser capazes de explorar um grande volume de dados coletados por diferentes tipos de medidores sobre diversas variáveis de interesse para uma determinada operação industrial, congregando os conceitos acima – monitoramento extensivo, Internet Industrial das Coisas, análises de grandes volumes de dados e eficiência e sustentabilidade – em torno de um objetivo comum, integrado e robusto.
Equipe TRM – Juntos venceremos essa batalha!
Fonte: Viridis Energy
