Metodologias ágeis e IoT, Internet das coisas

Ser ágil na tomada de decisões e mudanças é fundamental para uma empresa ser líder no seu setor. As decisões devem ser voltadas para a melhoria contínua, tanto na redução de custos ou no aumento da eficiência, quanto na inovação e criação de novos produtos que permitam atender a uma nova demanda do mercado.

As metodologias ágeis adquirem um novo significado e dimensão quando os fundamentos da IoT são aplicados. Atualmente se impõe o paradigma da melhoria contínua, cuja essência é que se você quer melhorar a magnitude de um parâmetro, primeiro tem que medi-lo, ou seja: você não pode melhorar o que não pode ser medido.

A Indústria 4.0 é uma indústria hiperconectada e sensorizada, onde a tomada de decisões pode ser feita rapidamente.

O que acontece quando você tem muitas variáveis, medições ou histórico dessas medições?

Como encontrar padrões, desvios, correlações entre esses parâmetros?

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

Como visualizar, interpretar e analisar variáveis ​​de negócios com variáveis ​​mecânicas ou sociais?

Como tomar decisões importantes rapidamente com base no que acontece na sua produção?

E se você também quiser saber o que acontece no mercado para tomar essa decisão?

Atualmente, é necessário haver mecanismos que auxiliem neste processo de medição e correlação. Novas tecnologias permitem a replicação e implantação de sensores com custos admissíveis de forma massiva e a captura de informações de diferentes máquinas, ferramentas e sistemas.

Hoje, temos a capacidade e a tecnologia necessária para medir variáveis ​​e parâmetros de natureza muito diversa.

Não é apenas possível medir essas magnitudes que mencionamos, mas podemos coletá-las digitalmente, processá-las automaticamente, traduzi-las para uma linguagem comum e transmiti-las com segurança.

ELLIOT executa a função cerebral do sistema, o guarda-chuva que coleta esses dados, e é capaz de correlacionar e determinar o grau de ancestralidade que alguns parâmetros têm sobre outros, bem como armazená-los e exibir o histórico rapidamente e realizar análises do mesmo por meio de técnicas inovadoras de Big Data, analytics, machine learning e inteligência artificial. Graças a estas técnicas, será possível detectar características como a sazonalidade de eventos e eventos e também será possível definir alertas que irão lançar ordens para ativar mecanismos e protocolos de ação, entre outros.

ELLIOT. Middleware IOT Open Source com alta escalabilidade e integração muito rápida e com a capacidade de se conectar a qualquer sensor, dispositivo, maquinário ou fonte de dados existente para extrair seus dados.

Permite gerenciar dados em tempo real com alta variabilidade ao longo do tempo e análises avançadas usando tecnologias como Big Data e IA.