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Blockchain e manufatura: qual a conexão?

A tecnologia blockchain não faz mais somente parte do sistema financeiro e já ocupa lugar de destaque em projetos na área de manufatura, na sua cadeia de suprimentos e na logística. O blockchain cria um rastro digital de todas as operações relativas a qualquer tipo de transação e a informação é distribuída de forma igual por todas as partes e não pode ser alterada, o que justifica que haja tantas empresas interessadas em aplicar a tecnologia aos seus negócios.

No setor de manufatura, é extremamente importante oferecer uma experiência única, com produtos de qualidade, ao consumidor final. E nessa imensa cadeia de suprimentos, a empresa produtora depende de inúmeros fornecedores, distribuidores, transportadores… É a chamada cadeia de valor estendida – as extensas cadeias de suprimentos existentes atualmente, compostas por inúmeras camadas de partes interessadas (como fornecedores, distribuidores e clientes), que elevam significativamente os riscos de instabilidade na cadeia de suprimentos.

Assim, a complexidade e a não integração dessas cadeias de suprimentos não permitem a visibilidade e rastreabilidade de ponta a ponta, bem como a fiscalização ao longo da cadeia, expondo a empresa a diferentes tipos de riscos como fraudes, avarias nos produtos, entre outros.

Na manufatura, com o blockchain, uma fábrica pode registrar dados de projeto e produção, uma empresa de logística pode registrar dados de transporte e armazenamento, clientes podem registrar dados de utilização, empresas de manutenção podem registrar dados das atividades de suporte (corretivas e preventivas) e, por fim, empresas de descarte e reciclagem podem registrar o destino final de um produto.

Garantindo a segurança do produto final

Com a tecnologia blockchain é possível rastrear um produto desde o início da linha de produção até a sua entrega ao consumidor final. Quando usado pelas indústrias alimentícia e farmacêutica, por exemplo, aumenta a credibilidade dos produtores e varejistas e também a experiência e confiança do consumidor.

Na indústria farmacêutica, as questões relacionadas à segurança de medicamentos na cadeia de suprimentos são um desafio e a rastreabilidade de ingredientes usados na fabricação de medicamentos é fundamental para garantir a qualidade e segurança do produto. A falha na identificação de medicamentos que não contêm os ingredientes ativos pode, em última instância, causar danos ao paciente ou até mesmo a sua morte.

Daí a importância do desenvolvimento de aplicações em blockchain, capazes de fornecer uma base para a rastreabilidade completa de medicamentos, desde o fabricante até o consumidor final, e a capacidade de identificar exatamente onde a cadeia de suprimentos se rompe durante um problema.

Com o uso da tecnologia blockchain na manufatura, a qualidade em toda a cadeia de suprimentos é garantida pela:

Alta qualidade de dados

Os dados do blockchain são completos, consistentes, datados, precisos e amplamente disponíveis.

Durabilidade, confiabilidade e longevidade

Como as redes são descentralizadas, o blockchain não tem um ponto central de falha e é mais resistente a ataques maliciosos.

Integridade de processo

Usuários podem confiar que suas transações serão executadas exatamente como o protocolo determina, removendo a necessidade de uma terceira parte.

Transparência e imutabilidade

Mudanças no blockchain são visíveis publicamente por todas as partes, criando transparência, e todas as transações são imutáveis, isto é, elas não podem ser alteradas ou deletadas.

Simplificação de ecossistema

Com todas as transações sendo adicionadas a um único livro-razão público, isso reduz a desordem e complicações geradas por múltiplos livros-razões.

Como avaliar o valor da tecnologia blockchain

Em todos os setores, antes de iniciar um projeto de implantação do blockchain, é preciso avaliar a existência de três necessidades:

  • O problema que quero resolver envolve múltiplos agentes que devem compartilhar decisões e/ou informações?
  • Deve existir algum tipo de transação entre esses agentes que torna importante o registro do histórico?
  • Essa transação deve ser registrada segundo uma determinada regra de consenso?

Na manufatura, cadeia de suprimentos e logística, a resposta para as três perguntas acima é um SIM.

E não podemos deixar de lado a questão da segurança da informação:  com o desenvolvimento da manufatura avançada, o chão de fábrica se tornará mais conectado, com cada ativo emitindo dados sobre a produção em tempo real.

Como o blockchain é construído para o controle descentralizado, um esquema de segurança baseado nele é escalável o suficiente para cobrir o rápido crescimento da IoT. Além disso, a forte proteção do blockchain contra a manipulação de dados ajuda a impedir que um hacker, usando um dispositivo desonesto, transmita informações maliciosas.

Com isso, as operações digitais mediadas pelo blockchain poderão tornar os processos mais seguros, aumentando a eficiência operacional da planta industrial. E também tornam mais eficientes as transações entre parceiros, com contratos inteligentes e o compartilhamento de dados em tempo real, gerando mais confiança e relações duradouras.

Para garantir o sucesso nessa jornada, a implantação da tecnologia blockchain deve estar associada a um parceiro que tenha expertise, acelerando o processo de adoção, reduzindo custos com aprendizado e garantindo a qualidade na escolha do processo a ser automatizado.

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Como IoT e AI podem realmente ajudar processos logísticos?

Na Indústria 4.0, gerenciar as cadeias de suprimentos nos processos logísticos, desde a entrega da matéria prima até a entrega do produto ao cliente final, é um grande desafio, com diversas etapas e localizações geográficas, integrando uma série de fornecedores. Gerenciar essa cadeia envolve coordenar movimento, entregas, recebimentos, alocação, armazenagem e entrega, otimizando relações e processos.

E como a IoT (Internet of Things – Internet das Coisas) e a AI (Artificial Intelligence – Inteligência Artificial) podem contribuir para otimizar os processos logísticos? Em primeiro lugar, é importante conhecer as possibilidades proporcionadas por essas novas tecnologias, as implantando em um conjunto de soluções que integrem sistemas industriais, administrativos e logísticos da organização, suas filiadas, parceiros e operadores.

A chamada Logística 4.0, que integra IoT, IA e outras tecnologias nos seus processos, é caracterizada principalmente por:

  • Redução de estoques
  • Redução no tempo de produção até a entrega do produto para o cliente final
  • Processos altamente conectados
  • Informações em tempo real
  • Monitoramento virtual dos processos, operações e transporte
  • Visão integrada da cadeia de suprimentos

E quais são os principais benefícios que a IoT e a AI podem agregar aos processos logísticos?

Aumento da produtividade

A coleta e análise de dados em todas as etapas da cadeia de suprimentos permite identificar falhas que podem ser corrigidas com mais agilidade e determinar ações para eliminar futuros problemas. Com a constante geração de dados e informação, a empresa vai poder prevenir antes de remediar. Isso vai permitir, por exemplo, o agendamento de manutenções preventivas de equipamentos e a consequente redução de tempo de máquinas paradas.

Monitoramento de estoques

O uso de etiquetas de identificação por radiofrequência (RIFD) permite coletar dados de toda a cadeia de produção. Assim, é possível automatizar o rastreio de produtos — do processo de fabricação à saída para lojas e clientes.

Otimização de rotas

IoT e AI permitem planejar as melhores rotas para operações de entrega de insumos e produtos, otimizando a entrada e saída nos fornecedores e nos armazéns, com informações em tempo real sobre as condições do trânsito, horários permitidos para embarque e desembarque, condições meteorológicas, entre outras.

Qualidade na entrega

A avaria ou extravio de mercadorias estão entre os maiores problemas enfrentados nos processos logísticos. Sistemas de monitoramento e etiquetas inteligentes podem, por exemplo, rastrear as mercadorias. Ou então controlar a logística de cadeias frias, garantindo a qualidade e segurança do produto até a entrega.

Aumento na satisfação dos clientes

A partir do total controle dos processos logísticos, o cliente passa a receber informações em tempo real sobre a sua entrega, com mensagens por e-mail ou por redes sociais. Para empresas de e-commerce, por exemplo, essa capacidade é fundamental para fidelizar o cliente. Essa melhoria na qualidade da entrega se reflete em aspectos como:

  • Prazos de entrega menores
  • Status dos pedidos sempre atualizados
  • Redução de falhas
  • Preços competitivos

Outras tecnologias que impulsionam os processos logísticos

Além das soluções de IoT e das ferramentas de AI, outras tecnologias vem transformando os processos logísticos, levando mais agilidade e inteligência para toda a cadeia de suprimentos. Entre elas estão:

  • Fábrica Inteligente – Integração em tempo real com as demandas e a flexibilidade para responder de forma ágil e eficiente marcam esta revolução, combinando recursos de automação industrial com os avanços dos sistemas de computação, informação e comunicação via Internet. Assim, as linhas de montagem trocam informações entre si ao longo do processo, ao mesmo tempo em que as unidades fabris tomam decisões sobre produção, compras e estoques de forma automatizada.
  • Manufatura Aditiva – Impressora 3D – Equipamentos que possibilitarão a impressão de peças, partes e até produtos inteiros, no local desejado pelo consumidor, reduzindo custos com transporte e armazenamento de peças ou ferramentas. Funcionam quase como microfábricas próximas ao cliente final.
  • Big Data – Tecnologias e sua capacidade de coletar e analisar grande volume de dados, que podem ser aplicadas nos mais variados tipos de negócios e auxiliar empresas, de todos os portes, com informações importantes sobre seus negócios, sobre seus consumidores e, inclusive, na tomada de decisões de mercado.
  • Autoconexão e Automação – A chave para mais eficiência e competitividade logísticas. Contêineres movimentados por equipamentos e com extremada sincronia e máxima eficiência, em qualquer horário e clima, sem fadiga. Ter utilização máxima e mínimo de ociosidade é o foco do novo comércio global e a condição para ser competitivo.
  • Digital twins – Todos os ativos e processos na fábrica têm um irmão gêmeo digital, o digital twin. Essas simulações virtuais podem redesenhar toda a linha de produção em minutos e facilitar o planejamento das fábricas, com total controle e garantindo qualidade, flexibilidade e produtividade. Com os digital twins, todas as etapas são computadorizadas e softwares de análise simulam mudanças na produção e preveem como seriam os resultados no mundo real.
  • Redes Mesh – A solução de Redes Mesh garante conectividade segura, confiável, escalável e com fácil implantação e melhor custo benefício, atendendo parques fabris localizados em áreas afastadas dos grandes centros.
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Saiba por que as redes mesh podem fazer a diferença em cidades inteligentes

Quando se trata de soluções para cidades inteligentes, não há uma resposta certa. Cidades diferentes apresentam desafios diferentes, que exigem soluções particulares. A única constante é o uso de infraestrutura conectada e de Internet das Coisas (IoT) para aprimorar a vida dos cidadãos.

Mas o que acontece quando a maior parte da infraestrutura de uma cidade está conectada à nuvem? É aí que as coisas se tornam delicadas. Se semáforos, medidores de gás, estações de tratamento de água, malha energética ou aterros sanitários estão conectados, cada um deles precisa de um ponto de acesso à nuvem. Isso sem considerar os dispositivos elétricos em locais de trabalho e ambientes domésticos.

Para que um sistema como esses funcione, é necessário utilizar soluções eficientes, estáveis, baratas e potentes, que sejam customizáveis para qualquer dispositivo. É aí que entram as redes mesh.

A topologia das redes mesh

A topologia das redes mesh é relativamente simples: ao invés de nós ou sensores diretamente conectados à nuvem, os nós se conectam uns aos outros em uma malha (mesh), formando um vasto fluxo de informação autossustentável e autoconfigurável, onde é necessário um número mínimo de nós conectados à nuvem para que a informação seja transmitida.

Esse tipo de rede é conhecido pelo seu alto grau de escalabilidade, caráter colaborativo e baixo custo. Em tese, não há limite para o tamanho da cobertura de uma rede de dados: ela é do tamanho do número de máquinas, tem a forma de sua distribuição geográfica e sua força é diretamente proporcional à densidade de equipamentos conectados, fazendo com que as redes mesh sejam uma solução vantajosa para garantir a conectividade.

Os benefícios das redes mesh

Quando estruturas como sistemas de irrigação em parques públicos são automatizados, comandos automáticos podem ajudar a reduzir os gastos de água em 60%. Nesse mesmo parque, as luzes da rua podem se conectar à rede e utilizá-la para transferir informações sobre o consumo de energia, níveis de luz ambiente, e o tráfego de veículos ou pedestres pode ser transmitido instantaneamente.

Implementar as redes mesh nesses sistemas permite que as peças individuais funcionem em conjunto, ativamente transmitindo e automatizando. Isso não é teoria: a cidade de Barcelona está colhendo os frutos de um projeto de cerca de 30 anos, que utiliza tecnologias com conceitos de IoT em 60% dos seus parques públicos e economizam €425.000,00 por ano apenas em gastos com irrigação.

As redes mesh, como as oferecidas pela Atech, contam com outras vantagens, como:

  • Tolerância a falhas e autocorreção, ou seja, caso um dos nós da rede venha a falhar, as informações são redistribuídas em rotas alternativas;
  • Oferecem gerenciamento e configuração remota;
  • Permitem o diagnóstico em tempo real;
  • Apresentam alarmes e eventos para uma rápida identificação de falhas na rede;
  • As funcionalidades de gateway e bridge nos roteadores mesh permitem a integração das redes em malha sem fio com outras redes, como aparelhos celulares, sensores wireless, WI-FI, etc.

Com as cidades se expandindo a um ritmo sem precedentes, a necessidade por tecnologias para cidades inteligentes se torna cada vez maior. Considerando os custos de implementação e a infraestrutura necessária para uma infraestrutura conectada, as redes mesh mostram-se cada vez mais uma das melhores alternativas na construção das cidades do futuro.

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Economia compartilhada: conheça as oportunidades para a área de logística

Com o boom do e-commerce não mostrando sinais de desaceleração, a demanda por espaço de armazenamento é alta, uma vez que os varejistas online expandem sua variedade de produtos. As plataformas de armazenamento sob demanda podem ajudar a atender a oferta e a demanda, proporcionando agilidade e flexibilidade e criando uma cadeia de suprimentos mais fluida e econômica.

Em fevereiro de 2018, no que ficou conhecido como Great Chicken Crisis, a KFC teve que fechar três quartos de suas lojas no Reino Unido por vários dias – o restaurante de frango estava sem frango. Já lutando para superar problemas com um novo parceiro logístico, a rede de fast-food foi abalada quando dois grandes acidentes de trânsito ocorreram perto do único depósito dedicado de seu parceiro, deixando a empresa sem produtos para fornecer aos restaurantes.

Entra em ação a Stowga

A empresa sediada em Londres é uma das empresas que movimentam o setor logístico como um marketplace online. Depois de ser contatada pela KFC, agilizou uma rede nacional de armazéns que em oito dias já estavam operacionais. Pouco depois, os suprimentos estavam a caminho das 800 lojas KFC do Reino Unido. A Great Chicken Crisis havia terminado.

Compartilhamento para logística

Depois de revolucionar o transporte com a Uber e o setor de aluguéis de temporada com a Airbnb, a economia compartilhada também começa a impactar o setor logístico. A premissa é simples: empresas como a Stowga, ou congêneres em outros países, criam um banco de dados online de proprietários de depósitos e inquilinos que lhes permite compartilhar seu espaço vazio quando necessário.

Com as compras online continuando a crescer, a demanda por armazéns logísticos levou a taxas de vacância extremamente baixas. Nos Estados Unidos, por exemplo, ela enfrenta uma baixa histórica de 4,8% – metade do que era em 2010 – de acordo com relatório da empresa de investimentos imobiliários JLL. Na Europa, as taxas também estão abaixo de 5%.

Mas esses armazéns não estão realmente ocupados o tempo todo. A indústria é caracterizada por contratos de aluguel de longo prazo, o que significa que as empresas estão vinculadas a acordos que cobrem seus períodos de pico. Durante os períodos de base, muitos se encontram totalmente vazios. Enquanto isso, outras oportunidades de negócios podem não ser concretizadas devido à falta de espaço disponível.

Cadeia de fornecimento mais fluida

Em certas épocas do ano, como Natal ou Páscoa, há um enorme aumento na demanda e as empresas precisam de espaço para lidar com esses picos. Enquanto isso, uma nova empresa de equipamentos para camping está procurando espaço extra nos meses de verão para manter seu estoque. O armazenamento sob demanda pode reunir as duas partes, combinando oferta e demanda. A empresa de camping abre uma licitação no mercado online e uma fabricante de chocolates, por exemplo, que teve alta demanda na Páscoa, pode concorrer no negócio, oferecendo espaço em seus depósitos para esses períodos e possibilitando uma cadeia de suprimentos mais fluida e econômica.

Naturalmente, como mostra o exemplo da KFC, o serviço também pode ser usado para emergências inesperadas, como o recall de produtos ou condições climáticas extremas em determinadas regiões. E não se trata apenas de capacidade de armazenamento – outros serviços relacionados ao movimento de estoque também se beneficiam, como o manuseio de pallets, separação e embalagem de produtos.

Além disso, a necessidade crescente de velocidade nas compras online significa que os depósitos precisam estar o mais próximo possível dos clientes.

Demanda crescente

A demanda por armazéns flexíveis deve aumentar nos próximos anos, impulsionada pelo crescimento das vendas no varejo omnichannel.

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Blockchain na logística: Conheça alguns exemplos de aplicações

A logística só tem a ganhar se investir em soluções de blockchain, e grandes empresas já perceberam a importância da tecnologia de registrar transações de forma permanente e segura.

Cerca de 90% do comércio mundial é realizado pela indústria naval, dessa forma, investir em processos logísticos mais eficientes tem grande implicação na economia global. De acordo com o Fórum Econômico Mundial, a redução de barreiras na cadeia de suprimentos pode aumentar o Produto Interno Bruto (PIB) global em quase 5% e o comércio mundial em 15%.

A tecnologia blockchain pode ser a resposta para muitos dos desafios na logística mundial, incluindo aquisições, gestão de transporte, acompanhamento e rastreamento, colaboração alfandegária e financiamento comercial. Com o blockchain, as empresas conseguem otimizar o custo e também o tempo necessário para documentação comercial e processamento administrativo. Veja alguns casos de uso dessa tecnologia:

Transporte de contâineres

Uma das maiores empresas de transporte de containers do mundo iniciou um projeto para agilizar o frete oceânico usando um sistema blockchain que rastreia a carga internacional em tempo real. O sistema ajuda a digitalizar fluxos de trabalho e permite que todas as partes da cadeia de suprimentos acompanhem o progresso das mercadorias durante o trânsito. O blockchain é perfeito para a troca segura de dados e é um repositório à prova de adulteração para documentos alfandegários e outros dados.

Embarque de contâineres

Uma empresa israelense conduziu um piloto para digitalizar o conhecimento de embarque: documento essencial com informações sobre destino, descrição do produto, quantidade, informações de faturamento e manuseio. Como mais de 10% das faturas de frete contêm dados incorretos, é exatamente esse o foco da companhia. A adoção de um conhecimento de embarque digital pode significar a redução de custos e erros e uma transferência mais rápida de documentos.

Rastreamento de cargas

O uso do blockchain para rastrear carregamentos está sendo implementado em um grande porto europeu. A solução registra e processa dados de cargas para que os receptores do porto possam obter uma visão imediata das condições da carga. A tecnologia é aplicada para melhorar o controle de qualidade nas cadeias de suprimentos e estabelecer um sistema transparente e seguro para inovar a gestão e o manuseio da carga.

Blockchain na cadeia de suprimentos

A tecnologia também tem um enorme potencial para melhorar a transparência da cadeia de suprimentos e monitorar a procedência. Na indústria de bens de consumo e varejo, muitos dos maiores players contam com iniciativas para acumular dados sobre como as mercadorias são feitas, de onde vêm e como são administradas. Essas informações podem ser usadas, por exemplo, para fornecer prova de legitimidade para produtos em remessas farmacêuticas e prova a autenticidade de bens de luxo.

Essas iniciativas também trazem benefícios para os consumidores, pois eles podem ter mais informações sobre os produtos que estão comprando, sua procedência, se é um item original e se foi preservado nas condições corretas.

Rede de hipermercados

Uma grande rede de hipermercados norte-americana está trabalhando em pilotos de blockchain com o objetivo de aumentar a transparência de sua cadeia de suprimentos e rastrear seus produtos com mais eficiência. Hoje, a empresa enfrenta problemas na identificação de procedência de seus produtos e evitar problemas com alimentos contaminados. O blockchain também é usado para registrar a temperatura nas unidades de transporte e para garantir a qualidade do produto.

E-commerce

O blockchain é utilizado por uma gigante do comércio online para combater fraude alimentícia, proteger dados médicos e rastrear remessas internacionais. A empresa integrou a tecnologia para rastrear informações em suas operações logísticas entre países e, agora, mantém um registro imutável de informações de remessa, como detalhes sobre a produção, transporte, alfândega, inspeção  e qualquer outra verificação realizada.

Para empresas de transporte e logística, a segurança e transparência não podem ser subestimadas e o blockchain provou ser a solução ideal para o trabalho.

conectividade em cidades inteligentes
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Saiba quais tecnologias de conectividade estão impulsionando as cidades inteligentes

De acordo com dados apurados pela Organização das Nações Unidas (ONU), 68% da população global viverá em cidades até 2050. Até lá, a população mundial será de 9,7 bilhões. Em 2100, esse número chegará a 11.2 bilhões.

O último relatório das ONU afirmou que, atualmente, 55% da população mundial vive em áreas urbanas. Isso significa que mais de 2.5 bilhões de pessoas viverão em cidades até 2050.

Índia, China e Nigéria juntas irão representar 35% do crescimento estimado da população urbana entre 2018 e 2050. As cidades devem se preparar para a explosão populacional.

Espera-se que o número de cidades adotando novas tecnologias que as ajudem a tornar-se cidades inteligentes aumente rapidamente nos próximos anos. Cidades inteligentes são cidades em que o planejamento urbano é concebido com o objetivo final de conectar todas as coisas utilizando tecnologia de ponta. Essa conectividade, que gera um grande volume de dados, é usada para melhorar os serviços e a infraestrutura das cidades, assim como o ambiente e a qualidade de vida dos cidadãos.

Sabendo como um planejamento urbano inteligente e sustentável impacta a todos, é crucial conhecer e entender quais são as tecnologias envolvidas na criação de cidades inteligentes e como elas podem ajudar a atingir o objetivo final de transformação urbana nas verdadeiras cidades do futuro.

Tecnologias 5G

Sem uma rede eficiente, nada é possível em uma cidade inteligente. A tecnologia 5G impulsiona o a conectividade para indústrias e para a sociedade a níveis superiores. Provedores de serviço estão ativamente trabalhando em tecnologias 5G e em como elas irão impulsionar a rede das cidades inteligentes. Sem 5G, nenhuma das tecnologias abaixo seria possível.

Sensores

Sensores são integrados em todos os dispositivos físicas que compõem o ecossistema da Internet das Coisas. De relógios inteligentes que contam passos a carros autômatos, e semáforos de trânsito.

A maior parte das tecnologias utilizadas no cotidiano possui sensores que estão coletando e transmitindo dados para a nuvem. A rede de objetos conectados, ou Internet das Coisas (IoT) interliga todos os objetos, fazendo que ele eles trabalhem em conjunto.

Internet das Coisas

A Internet das Coisas é o que mantém tudo em uma cidade inteligente conectado. É a espinha dorsal que permite cada movimento e conecta cada ponto.

A IoT oferece conexões avançadas entre dispositivos inteligentes, wearables, utensílios domésticos inteligentes, serviços, dispositivos médicos, veículos conectados, prédios inteligentes, mobilidade urbana, agricultura inteligente, e todos os sistemas e serviços que vão além da comunicação machine-to-machine (M2M).

Todas as coisas que constituem uma cidade inteligente devem estar conectadas para que possam se comunicar como partes de um todo. A IoT fornece o corpo de dispositivos de comunicação que fornece comunicação contínua, fornecendo soluções inteligentes para todas as situações e problemas.

Geolocalização

A eficiência no planejamento urbano de cidades inteligentes exige precisão na análise e uso de dados. É nesse ponto que atuam as tecnologias de geolocalização. Elas oferecem a fundação na qual todas as soluções para cidades inteligentes são estruturadas.

Tecnologias de geolocalização fornecem a localização e a estrutura necessárias para a coleta e análise de dados e informação, transformando cada dado de forma a auxiliar as soluções baseadas em software que compõem a infraestrutura das cidades inteligentes. Recursos e serviços como mobilidade urbana dependem desse tipo de tecnologia.

Inteligência Artificial

O grande volume de dados gerados pelas cidades inteligentes seria ineficiente se não fosse pelo uso da Inteligência Artificial em seu processamento, gerando informação e valor. A IA coleta, processa e analisa os dados gerados pela interação M2M gerados em contextos de cidades, infraestruturas e mercados inteligentes.

O número de solução de cidades inteligentes nas quais a IA pode ser implementada é vasto. Desde melhores nos sistemas de trânsito para gestão inteligente do tráfego até a integração segura de carros e transportes autônomos.

Além disso, o uso de IA permite que a gestão tenha um entendimento preciso de como a cidade está operando. A IA pode auxiliar no planejamento de rotas de transportes públicos autônomos, na gestão da malha energética, entregas por drones, serviços postais autônomos ou unidades de cuidados médicos, mencionando apenas algumas de suas aplicações nas cidades inteligentes.

Robótica

A colaboração entre humanos e robôs pode transformar trabalho, saúde e vida social nas cidades inteligentes do futuro. A integração de robôs nos espaços urbanos está transformando rapidamente algumas das cidades mais tecnologicamente avançadas do mundo em verdadeiras cidades inteligentes. Cidades como Dubai, Tóquio e Singapura são exemplos de como robôs podem conviver com humanos no mundo real.

Em 2020, o Japão colocará nas ruas táxis dirigidos por robôs, pensando nos turistas que que visitarão a cidade para os Jogos Olímpicos. Cadeiras inteligentes estarão preparadas nos aeroportos para os Paraolímpicos. Robôs sociais irão interagir com turistas em mais de 20 línguas diferentes, auxiliando, entre diversas funções, na comunicação com os moradores locais.

Os projetos de cidades inteligentes de Dubai incluem robôs sociais em serviços públicos, seguindo o exemplo de cidades como Roterdão, nos Países Baixos. Dubai também está utilizando robôs na vigilância e no policiamento. Após a fase de testes iniciais terminar, o país pretende substituir 25% da sua força policial por robôs até 2030.

Em Singapura, o governo nacional planeja introduzir os robôs como uma extensão física para a gestão e o controle de sistemas existentes na cidade. Tendo estudado e testado a possibilidade por anos em colação com a Airbus, robôs hoje são usados no Serviço de Postal de Singapura via drone. Os hotéis no país também utilizam drones para realizar serviços de quarto e limpar suas instalações. O país também já estuda as maneiras em que os robôs podem ser utilizados na educação pré-escolar em breve.

Tecnologias de Blockchain

A Blockchain está transformando a economia digital ao redor do mundo. No entanto, essa tecnologia ainda é relativamente inédita no cenário das cidades inteligentes. Integrar as tecnologias de Blockchain às cidades inteligentes pode ter um papel primordial na conexão de todos os serviços da cidade, ao mesmo tempo que pode impulsionar a segurança e a transparência nos serviços.

Tecnologias de Blockhain podem ser usadas em contratos inteligentes: acordos firmados entre as partes e escritos diretamente em linhas de código, que garantem a execução dos termos e pode ou não executar uma ação ao atingir parâmetros pré-estabelecidos. Contratos inteligentes permitem transações confiáveis e transparentes, mitigando a necessidade de uma parte mediadora, o que torna o processo mais fácil, barato, seguro e rápido.

A tecnologia da Blockchain pode auxiliar tarefas como a gestão de instalações, processamento de transações e compartilhamento inteligente da malha energética.

inteligência artificial na logística
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Saiba como a inteligência artificial está revolucionando a logística e o Supply Chain

A Inteligência artificial (IA) está ganhando destaque quando se trata de logística e gestão da cadeia de suprimentos. Pesquisas e estudos de mercado apontam essas duas áreas deverão passar por transformações significativas nos próximos anos. A evolução contínua de tecnologias como IA, aprendizado de máquina, entre outras inovações, tem o potencial de causar uma disrupção dentro da indústria logística e o Supply Chain.

A IA permite que uma grande quantidade de dados vindos da logística e cadeia de suprimentos sejam coletados e analisados, com o objetivo de se obter melhores resultados em processos e funções complexas.

De acordo com a Adobe, 15% das empresas do setor já estão usando a IA, enquanto outros 31% planejam sua implementação até o final de 2019. Algumas das áreas mais beneficiadas são pesquisa e desenvolvimento, inovação de produtos, operações da cadeia de suprimentos e serviços ao cliente.

O impacto da IA na logística

A IA fornece à cadeia de suprimentos uma inteligência contextual que pode ser usada para reduzir custos e gerenciar estoques. Essa informação contribui para que o foco se volte para os clientes.

Capacidade preditiva aumentada

A eficiência de empresas nas áreas de planejamento de rede e demanda preditiva pode ser melhorada com os recursos da IA. As empresas tornam-se mais proativas por meio de ferramentas que ajudam no planejamento da capacidade e previsão da demanda. Quando sabem o que o mercado espera, podem mover rapidamente os veículos para as áreas com mais demanda e, assim, reduzir custos. Os dados ajudam as empresas a usarem seus recursos de forma a obterem o máximo de benefícios, com mais precisão e rapidez.

Robótica

Embora seja um conceito futurístico, a robótica já vem sendo utilizada na cadeia de suprimentos. Robôs são usados para rastrear, localizar e mover o estoque dentro dos depósitos. Por intermédio de algoritmos de deep learning, esses robôs tomam decisões autônomas em relação a diferentes processos executados no armazém.

Big Data

O Big Data ajuda a otimizar o desempenho futuro e a fazer previsões mais precisas sobre os negócios. Quanto esses insights são usados juntamente com a IA, isso melhora diferentes áreas da cadeia de suprimentos.

Para a IA, no setor de logística, dados limpos são essenciais. Como esses dados são provenientes de diferentes fontes, algoritmos são utilizados para analisa-los, melhorar sua qualidade e identificar oportunidades de negócios.

Veículos autônomos

Os veículos autônomos são o “the next big thing” que a IA irá oferecer para a cadeia de suprimentos. Ter caminhões sem motorista ainda pode demorar, mas a logística já usa de alta tecnologia para aumentar a eficiência e a segurança, como a frenagem assistida e piloto automático. A IA também trabalha para descobrir qual configuração de formação de caminhões pode ser utilizada para diminuir o consumo de combustíveis.

Aumento da produtividade

Ao utilizar a IA na gestão da cadeia de suprimentos, é possível analisar seu desempenho e encontrar falhas que afetem o desempenho.

Previsão de demanda

A IA pode medir e rastrear todos os fatores que influenciam na previsão de demanda. Com base no tempo, nas vendas em tempo real, entre outros fatores, a IA fornece previsões contínuas para melhorar o gerenciamento de estoque e os sistemas de inventário.

Experiência do cliente

A IA personaliza o relacionamento entre clientes e  empresas. Os clientes podem usar serviços baseados em voz para rastrear sua remessa e, caso surjam problemas, ele é automaticamente encaminhado para a equipe de atendimento.

Padrões de tráfego

O fluxo de tráfego afeta significativamente o  transporte de pessoas e mercadorias. Quando esses dados são usados utilizando a IA, as informações podem ser utilizadas para reduzir o congestionamento e para criar soluções de tráfego inteligentes.

As inovações provenientes de tecnologias disruptivas devem produzir soluções incomuns nos setores de logística, transporte e cadeia de suprimentos.

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Redes Mesh em cidades inteligentes: saiba como a conectividade permite uso mais eficiente da energia

As cidades inteligentes, ou Smart Cities, são aquelas que utilizam a tecnologia para promover o bem estar dos moradores, o crescimento econômico e, ao mesmo tempo, melhorar a sustentabilidade. De acordo com o Cities in Motion Index, do IESE Business School na Espanha, nove variáveis podem indicar o nível de Inteligência de uma cidade. São elas:

  • Capital humano
  • Coesão social
  • Economia
  • Meio ambiente
  • Governança
  • Planejamento urbano
  • Alcance internacional
  • Tecnologia
  • Mobilidade e transporte

Em uma cidade inteligente, o sistema de iluminação pública é uma parte fundamental do planejamento urbano, já que serve como porta de entrada para a inserção de soluções mais inteligentes, que vão desde o uso mais eficiente da energia, com novos modelos de medição ou variação da intensidade da luz por faixa de horário e detecção de movimento, reduzindo o consumo, até a retomada mais rápida do serviço em caso de falha.

Mas, para que esse cenário se torne realidade é preciso contar com a oferta de conectividade confiável e resiliente. A solução está na implantação de redes Mesh para cidades inteligentes. Uma plataforma de comunicação que entregue dados em tempo real, sem tempo de inatividade, garante que a concessionária suporte a demanda de energia.

Interrupções no fornecimento de energia geralmente não são planejadas e a restauração do fornecimento pode envolver várias etapas e um longo tempo de espera. Podem ser necessárias diversas visitas de campo, para identificar, localizar e resolver o problema. Imagine esse tipo de processo de restauração do serviço: uma equipe de inspeção iria até o local onde ocorreu a interrupção para rastrear o problema e, depois, voltaria à sede e entregaria um relatório a uma equipe de serviço, que então iria ao local resolver o problema. Resumo da história: muitos deslocamentos, alto custo e longo tempo para retomada do serviço.

Solução está na conectividade

Segundo Ricardo Hayashi, responsável por Produtos para Conexões Inteligentes da Atech, “a tecnologia de redes Mesh para cidades inteligentes monitora a saúde da estrutura da rede de energia, disponibilizando o acesso a todas as informações em qualquer período e local – inclusive com uma tabela estatística do nível de demanda de energia para auxiliar a identificação, por exemplo, de sobrecarga nas subestações.

“Dessa forma, permite responder com agilidade a problemas que possam afetar as redes de distribuição e o fornecimento de energia. É uma forma de resolver em minutos um problema que levaria horas para ser solucionado de forma manual e, principalmente, entregar a melhor qualidade possível da energia elétrica fornecida.

“Um exemplo prático está na identificação da ausência de energia em uma determinada área. Com tecnologia de redes Mesh para cidades inteligentes, a distribuidora pode reestabelecer parte do serviço e redirecionar o fornecimento de energia de forma rápida e remota, sem a necessidade de aguardar a presença física de profissionais que irão atuar in loco”.

Hayashi também destaca que “como todos os dados coletados com a utilização de redes Mesh são enviados em tempo real (online) para os respectivos centros de medição, as distribuidoras têm condição de monitorar corretamente o consumo dos clientes (identificando os horários de pico e os comportamentos de uso de energia) para cobrar, também, o valor correto dos mesmos. Por isso, não há perda de receita comercial e é possível reduzir custos com infraestrutura e mão de obra”.

Controle remoto da rede

Com a instalação de redes Mesh para cidades inteligentes, é possível monitorar o controlar o seu funcionamento da rede elétrica de forma remota, com capacidade de supervisão, medição e controle em tempo real.

Segundo os engenheiros Erica M. Bueno e José Alexandre Nalon, em estudo publicado na Revista Ciência e Tecnologia, cada ponto de luz incorpora um dispositivo controlador a fim de coletar dados operativos e enviar através de uma rede de comunicação sem fio a informação até a central de controle. O sistema de supervisão e controle de iluminação pública permite então ao operador a execução de vários telecomandos:

  • Ligar e desligar uma lâmpada da iluminação pública
  • Ligar ao mesmo tempo um conjunto de lâmpadas
  • Fazer o controle da intensidade da iluminação (dimmerização)

Permite também a monitoração de vários itens da rede da iluminação pública:

  • Alarme de falha da lâmpada
  • Alarme de lâmpada piscando
  • Alarme de lâmpada acesa durante o dia
  • Alarme de falta de tensão de alimentação
  • Lista de eventos
  • Medição imediata de tensão, corrente e potência instantânea e média da rede

Além disso, a monitoração do sistema de supervisão e controle de iluminação pública oferece vantagens como:

  • Redução no consumo de energia proporcionado pela utilização da função dimmer por permitir que a intensidade de luz na iluminação pública seja controlada
  • Gerenciamento do consumo de energia, pois possibilita identificar eventuais problemas de desvio de energia, bem como o planejamento do consumo
  • Eficiência na gestão das equipes de campo com o deslocamento adequado aos problemas detectados pela operação do sistema de iluminação

 Como funciona a rede Mesh

Uma rede Mesh pode ser entendida como uma “rede de nós”. Diferentemente do que ocorre nos sistemas tradicionais, nesse caso não há um único roteador conectado à Internet, mas sim vários. Juntos, eles trabalham para levar o mesmo sinal para vários pontos do ambiente. Fazendo uma comparação, seria como se você tivesse vários repetidores de sinal na sua casa.

A principal vantagem aqui é que não há perda de qualidade do sinal pelo fato de um desses nós estar mais distante do roteador principal. Pelo contrário. Em teoria, quanto mais nós no ambiente, mais intenso o sinal pode ficar.

Tudo vai depender de quantos roteadores compatíveis com essa tecnologia estiverem vinculados à mesma rede.

Se as redes Mesh funcionam de forma parecida ao que os repetidores de sinal fazem, por que eles não conseguem reproduzir essa tecnologia? A resposta é simples: o principal diferencial está no sistema.

Cada roteador compatível com redes Mesh conta com um software especial instalado que se encarrega de fazer o gerenciamento da distribuição do sinal.

A ideia é criar uma forma inteligente de gerenciar o sinal. Por exemplo, se em um determinado ponto mais afastado está sendo realizada uma tarefa que requer banda maior, o sistema se encarrega de direcionar uma parte maior do sinal para lá.

Assim, todos os roteadores ajudam uns aos outros, garantindo sempre a máxima eficiência nas tarefas em qualquer ponto da rede. A conexão, portanto, permanecerá sempre estável dentro do raio de alcance pré-determinado pelo roteador principal. Tudo isso é feito de forma automática, sem que o usuário precise fazer nenhuma ação.

CategoriesGestão de Ativos,  NXT

Entenda o impacto da Inteligência Artificial no diagnóstico e no prognóstico de falhas nos ativos

O que o futuro nos reserva com o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA)? Segundo Marcus Pereira, da Comunidade Sebrae, “em cinco anos imagina-se que praticamente todos os equipamentos poderão ter uma interface de IA. Para 2030 existe a previsão de que todo o conhecimento do cérebro humano poderá estar inserido e possível de execução por um computador”. Pensando nos equipamentos com interface de IA e na Indústria 4.0, qual será o impacto da Inteligência Artificial na gestão de ativos? Como a IA já está sendo usada para otimizar o diagnóstico e prognóstico de falhas?

Segundo Mauro Spinola, professor da Fundação Vanzolini, “a Indústria 4.0 busca maior eficiência gerencial, por meio da integração entre os dados coletados diretamente pelos sistemas CPS (cyber-physical sistem – sistema ciber-físico) e os sistemas corporativos. Dessa forma, apoia a tomada de decisão com maior agilidade e precisão, com base em análises preditivas, além das informações em tempo real, baseadas em uma grande massa de dados”.

E o modelo de manutenção preditiva, segundo o professor, com o acompanhamento periódico do funcionamento das máquinas, equipamentos e peças de uma fábrica, permite detectar as falhas antes que elas ocorram e prevenir interrupções na linha de produção.

As vantagens da manutenção preditiva são inúmeras:

  • Aumento da vida útil do ativo
  • Mais confiabilidade e disponibilidade dos serviços
  • Agilidade e otimização do processo de produção
  • Redução dos custos com manutenções corretivas
  • Eliminação do processo de desmontagem das máquinas para inspeções
  • Redução da quantidade de danos
  • Redução na perda de recursos com falhas na linha de produção

A importância dos dados na gestão de ativos

O conceito de manutenção preditiva está baseado na Internet das Coisas (Internet of Things – IoT), na coleta de dados confiáveis e na sua correta gestão. Cada vez mais equipamentos estão conectados – previsões indicam que em 2022 cerca de 4 bilhões de conexões IoT estarão ativas globalmente – e seus sensores enviam automaticamente dados e mais dados.

O uso da Inteligência Artificial na gestão de ativos é que vai permitir a correta análise dessa grande quantidade de dados recolhidos automaticamente pelas máquinas, tomando o lugar do tradicional modelo de monitoramento manual da vida útil padrão dos componentes dos equipamentos. A partir das informações enviadas pelos sensores embarcados de fábrica nos equipamentos as ferramentas de Inteligência Artificial na gestão ativos emitem alertas preditivos avaliando a sua condição atual. E também sugerem ações corretivas para reparar ativos.

E quando a manutenção for inevitável, ferramentas de Inteligência Artificial na gestão de ativos enviam alertas aos técnicos informando quais componentes precisam ser inspecionados, quais ferramentas e que métodos usar, o que resulta em reparos muito mais focados, programados em antecedência.

A correta análise desses dados é que vão evitar perdas na ordem de US$ 50 bilhões por ano – valor que as empresas perdem globalmente por conta de tempo parado não planejado. E falhas nos ativos são a causa de 42% desse tempo de inatividade não planejado.

Por isso é tão importante investir em manutenção preditiva – afinal, todos ganham com a capacidade de prever antecipadamente a próxima possível falha de uma peça, máquina ou sistema.

A manutenção preditiva utiliza algoritmos avançados de Inteligência Artificial na gestão de ativos, com técnicas de Machine Learning e de Deep Learning, formulando previsões sobre o mau funcionamento dos ativos.

Isso permite uma redução drástica no tempo de inatividade não programado, bem como um aumento considerável na vida útil dos equipamentos.

Máquinas pensando como humanos. Ou como super-humanos?

A Inteligência Artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que se propõe a elaborar dispositivos que simulem a capacidade humana de raciocinar, perceber, tomar decisões e resolver problemas, enfim, a capacidade de ser inteligente.

Um sistema de IA tipicamente consegue analisar dados em grande escala, identificar padrões e tendências e, então, formular predições de forma automática com velocidade e precisão.

E sua evolução passa pelos conceitos de Machine Learning e Deep Learning, pilares que sustentam a IA.

Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é o uso de algoritmos para organizar dados, reconhecer padrões e fazer com que computadores possam aprender com esses modelos e gerar insights inteligentes sem necessidade de pré-programação. Os algoritmos de Machine Learning aprendem a partir dos dados a eles submetidos e, assim, as máquinas são treinadas para aprender a executar diferentes tarefas de forma autônoma. Logo, ao serem expostas a novos dados, elas se adaptam a partir dos cálculos anteriores e os padrões se moldam para oferecer respostas confiáveis. O que isso quer dizer, na prática? Em vez de programar regras em um computador e esperar o resultado, com Machine Learning a máquina aprenderá essas regras por conta própria.

Deep Learning, ou aprendizagem profunda, é um tipo de algoritmo mais sofisticado de Machine Learning, construído a partir do princípio das redes neurais. Deep Learning são esses algoritmos complexos construídos a partir de um empilhamento de diversas camadas de “neurônios”, alimentados por quantidades imensas de dados, que são capazes de reconhecer imagens e fala, processar a linguagem natural e aprender a realizar tarefas extremamente avançadas sem interferência humana.

Das Leis da Robótica às Leis da Inteligência Artificial

O escritor Isaac Asimov é mundialmente conhecido pelos seus livros de ficção científica, onde os robôs sempre tiverem lugar de destaque nas tramas. Para manter seus robôs sob controle, Asimov criou as três Leis da Robótica, a fim de limitar o seu comportamento.

  • 1ª Lei: Um robô não pode ferir um ser humano ou, por inação, permitir que um ser humano sofra algum mal.
  • 2ª Lei: Um robô deve obedecer às ordens que lhe sejam dadas por seres humanos exceto nos casos em que tais ordens entrem em conflito com a Primeira Lei.
  • 3ª Lei: Um robô deve proteger sua própria existência desde que tal proteção não entre em conflito com a Primeira ou Segunda Leis.

Mais tarde Asimov acrescentou a “Lei Zero”, acima de todas as outras: um robô não pode causar mal à humanidade ou, por omissão, permitir que a humanidade sofra algum mal.

Atualmente, a grande questão gira em torno dos avanços e limites do uso da Inteligência Artificial, e especialistas já divulgaram esboços de novas regras que devem nortear o desenvolvimento de sistemas de IA:

  • A Inteligência Artificial deve ser projetada para ajudar a humanidade: as máquinas que trabalham ao lado dos humanos devem fazer o trabalho perigoso, como na mineração, mas ainda respeitar a autonomia humana.
  • A Inteligência Artificial deve ser transparente:as máquinas não devem ser apenas inteligentes, mas também inteligíveis, de modo a que as pessoas tenham uma compreensão de como a tecnologia vê e analisa o mundo.
  • A Inteligência Artificial deve maximizar as eficiências sem destruir a dignidade das pessoas:é preciso ampliar, aprofundar e diversificar o envolvimento da população na concepção destes sistemas. A indústria de tecnologia não deve ditar os valores e virtudes deste futuro.
  • A Inteligência Artificial deve ser projetada pensando na privacidade: é preciso incorporar proteções sofisticadas de informações pessoais e de grupos.
  • A Inteligência Artificial deve ter responsabilidade algorítmica:os seres humanos devem ser capazes de desfazer qualquer dano não intencional no sistema.
  • A Inteligência Artificial deve se proteger contra viés:os desenvolvedores devem se certificar de que a Inteligência Artificial não será usada para discriminar as pessoas.
CategoriesGestão de Ativos,  NXT

Como o machine learning pode auxiliar na gestão de ativos

O surgimento da Internet das Coisas no contexto da Indústria 4.0 introduziu muitas novas possibilidades e casos de uso para a área de gerenciamento de ativos. A gestão de ativos, no passado, era sobre manutenção reativa e planejamento baseado em despesas operacionais tradicionais para equipamentos vendidos de forma clássica.

Atualmente, dados de sensores vindos de máquina transformam a gestão de ativos em manutenção proativa e planejamento de manutenção baseado em critérios críticos, permitindo estratégias de pagamento por uso e venda de equipamentos como serviço.

Requisitos do Cliente e Desafios

Embora uma grande fração de fabricantes de ativos e operadores de máquinas esteja tecnicamente entrando na era da Indústria 4.0, movendo-se para máquinas habilitadas para IoT, todo o potencial no nível do processo ainda está praticamente inexplorado. Um dos motivos é a falta de recursos técnicos para extrair insights úteis dos dados recém-disponibilizados e permitir que o usuário final aproveite diretamente o potencial desses insights. Um segundo motivo é a falta de recursos humanos para personalizar e permitir o aprendizado de máquina para ativos e sistemas de ativos específicos do cliente.

Integração e Automação

É preciso reduzir a necessidade desse papel, permitindo que engenheiros, operadores de máquinas e gerentes de frota aproveitem o potencial do aprendizado de máquina diretamente. Isso significa que o maior desafio na aceleração da inteligência no gerenciamento de ativos é permitir que o especialista do domínio faça uso rápido dos dados e das análises dos recursos de aprendizado de máquina e os produza nos processos de negócios diários sem precisar se tornar especialista em integração de dados, preparação de dados, aprendizado de máquina ou programação de software. Essa aceleração dos usuários finais para possibilitar o potencial de seus dados requer a sinergia de vários componentes e fatores.

Automated Machine Learning

Além da inspeção visual de dados, o que pode ser desafiador, dados os potenciais grandes volumes de dados de séries temporais, recursos de análise automatizada especificamente adaptados para aplicação em problemas relevantes de gerenciamento de ativos tornam-se necessários para acelerar o usuário final aproveitando a percepção mantida dentro dos dados.

Atualmente, devido à grande quantidade de recursos computacionais sob demanda baratos, avaliar vários algoritmos de aprendizado de máquina e configurações em paralelo não requer mais muito investimento e reduz a necessidade de um cientista de dados ou especialista em aprendizado de máquina. Além disso, pesquisas atuais focadas na otimização desses tipos de problemas de busca (múltiplos algoritmos possíveis vezes múltiplas configurações de parâmetros multiplicam os recursos de dados gerados) aceleram esses testes automatizados.

Confie na Compreensão e na controlabilidade

Ao permitir que usuários finais façam uso de métodos de outros domínios, a ambiguidade potencial dos vocabulários usados ​​é um fator importante, muitas vezes não apreciado. Dentro do domínio de gerenciamento de ativos, os termos comuns de aprendizado de máquina precisam ser traduzidos para serem naturalmente compreensíveis por especialistas em domínio.

Esta tradução é crucial para permitir o consumo dos resultados calculados, especialmente, no domínio da aprendizagem de máquina, em que os resultados são frequentemente probabilísticos, e os engenheiros estão mais acostumados a resultados determinísticos. Além disso, nos processos infundidos de aprendizado de máquina, a controlabilidade do resultado e a influência direta nos resultados futuros é um fator-chave no estabelecimento da confiança com o usuário final.