Especialista destaca, em webinar da ABINC, que o IoT tem revolucionado a gestão de dados em setores pesados
Segundo um especialista em Data Science e vice-presidente do Conselho Regional de Estatística da 6ª região (MG/ES), Leonard de Assis, em um encontro promovido pela Associação Brasileira de Internet das Coisas (ABINC), o universo da Internet das Coisas (IoT) tem revolucionado a gestão de dados em setores de transportes pesados, exigindo uma infraestrutura robusta e equipes multidisciplinares para que os dados captados sejam traduzidos em insights precisos e aplicáveis.
No setor industrial, os sensores de IoT operam continuamente, enviando dados 24 horas por dia, todos os dias, diz Leonard. “Em alguns contextos, como no monitoramento de máquinas e pesagem de materiais, esses sensores registram grandes quantidades de “0s” — queda que não houve alteração de peso, por exemplo — até que um evento significativo ocorra, como o registro de toneladas em uma oscilação”.
O especialista afirma que, para interpretar corretamente esses dados e evitar equívocos, é essencial entender o comportamento esperado das máquinas e o contexto de operação. “Não adianta apenas termos um painel de monitoramento em tempo real. É preciso saber o que os dados significam no cotidiano operacional”, explica.
Ele destaca ainda que cada aplicação IoT possui uma diferença da outra, e não existe uma “receita de bolo” para lidar com os dados captados. “No caso de um sensor de monitoramento cardíaco, por exemplo, o fluxo de dados é contínuo e pouco variável. Já para máquinas industriais, os dados passam por fases de operação e inatividade que requerem tratamentos adicionais para análise preditiva e produção de indicadores”, complementa.
Além do desafio técnico, o especialista ressalta a importância da colaboração entre cientistas de dados e engenharia. “A interpretação correta dos dados não depende apenas do conhecimento técnico dos engenheiros sobre as máquinas, mas também da capacidade analítica dos cientistas de dados que precisam entender o que cada sensor está reportando”, afirma.
Outro grande desafio apresentado por Leonard é a infraestrutura tecnológica e de segurança dos dados. “Com milhares de sensores operando em máquinas e sistemas complexos, o volume de dados gerados é imenso, exigindo uma capacidade robusta de armazenamento e processamento. Além disso, a transferência contínua de dados pela internet exige medidas rigorosas de segurança para prevenir invasões e manipulação não autorizada de comandos automatizados”.
O especialista traz o exemplo da Vale, no qual a integração dos dados possibilitou projetos de variabilidade química e física de materiais, como a mineração de ferro, para melhorar a qualidade do produto. Durante o carregamento dos vagões, amostras são enviadas a laboratórios, onde passam por análises que podem levar horas ou até dias. “A análise desses dados permite simular condições de operação e pré-manutenções, otimizando a produtividade e prevenindo falhas que comprometeriam a eficiência do processo”, explica Leonard.
Leonard ressalta que, na prática, o trabalho com dados IoT vai além da coleta e armazenamento: envolve um processo contínuo de análise e aprimoramento para que a operação industrial seja cada vez mais preditiva e segura. “O futuro da IoT no setor industrial depende da capacidade de integrar dados complexos com tecnologias de análise e segurança”, conclui o especialista.