Metodologias Ágeis e IoT, Internet das Coisas

Ser ágil na tomada de decisões e na implementação de mudanças é essencial para que uma companhia seja líder em seu setor. As decisões devem ser orientadas para a melhoria contínua, tanto em termos de redução de custos ou aumento da eficiência, quanto de inovação e criação de novos produtos para atender à nova demanda do mercado.

As metodologias ágeis assumem um novo significado e dimensão quando aplicadas aos fundamentos da IOT. O paradigma da melhoria contínua está sendo imposto atualmente, cuja essência é que, se o senhor deseja melhorar uma magnitude de parâmetro, tem que medi-la primeiro, ou seja: não pode melhorar o que não pode medir.

A indústria 4.0 é uma indústria hiperconectada e sensorizada, onde as decisões podem ser tomadas rapidamente.

O que acontece quando o senhor tem muitas variáveis, medidas ou histórico dessas medidas?

Como podemos encontrar padrões, desvios, correlações entre esses parâmetros?

Como medir quantidades de natureza diferente, com protocolos diferentes, em máquinas diferentes e em locais diferentes?

Como visualizar, interpretar e analisar as variáveis empresariais com variáveis mecânicas ou sociais?

Como o senhor toma rapidamente decisões importantes com base no que acontece em sua produção?

E se o senhor também quiser saber o que está acontecendo no mercado para tomar essa decisão?

Hoje em dia, é necessário ter mecanismos para ajudar nesse processo de medição e correlação. As novas tecnologias permitem a replicação e a implementação de sensores econômicos em larga escala e a coleta de informações de diferentes máquinas, ferramentas e sistemas.

Hoje, temos a capacidade e a tecnologia para medir uma ampla gama de variáveis e parâmetros.

Não só é possível medir essas quantidades, como também podemos coletá-las digitalmente, processá-las automaticamente, traduzi-las para uma língua comum e transmiti-las com segurança.

ELLIOT atua como o cérebro do sistema, como um guarda-chuva que coleta esses dados, e é capaz de correlacionar e determinar o grau de ascendência que alguns parâmetros têm sobre outros, bem como armazená-los e mostrar a história de uma maneira ágil e analisá-los usando grandes dados inovadores, análises, aprendizagem de máquinas e técnicas de inteligência artificial. Graças a essas técnicas, será possível detectar características como a sazonalidade dos eventos e ocorrências e também será possível definir alertas que lançarão ordens para ativar mecanismos e protocolos de ação, entre outros.

ELLIOT. Middleware Open Source IOT com alta escalabilidade e integração muito rápida e com a capacidade de conexão a qualquer sensor, dispositivo, máquina ou fonte de dados existente para extração de dados.

Ele permite a administração de dados em tempo real com alta variabilidade ao longo do tempo e análises avançadas usando tecnologias como Big Data e AI.