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.