08.06.18
Existem três grandes motivos para a indústria, não apenas voltada a agropecuária, buscar incluir cada vez mais softwares em redes em suas máquinas e implementos, que permitam obter mais benefícios no processo produtivo:
- Comunicação Máquina-a-Máquina – redução do trabalho humano e aumento da eficiência e segurança das operações
- Manutenção Preditiva – leva em considerações relatórios de atividades reparos remotos
- Engajamento – interação do cliente por meio do uso das máquinas e equipamentos pelos operadores
A utilização da comunicação Máquina-a-Máquina (M2M) traz cada vez mais eficiência e segurança nas áreas produtivas das fazendas, desde o planejamento das atividades até a sua realização. No caso da Pecuária de Precisão, já ouviram falar nas fazendas sem fazendeiros (“Farmerless”)? Utilizando-se de sensores, animais são acompanhados e reconhecidos automaticamente por máquinas de alimentação, as quais podem até elaborar uma ração específica para cada animal, fazer a separação por lotes e, ainda, onde as fêmeas receberam dispositivos digitais que informam o momento correto quando entram em seu período de fertilidade.
M2M é sinônimo de tecnologia de comunicação que ocorre sem intervenção humana. As diversas aplicações utilizam microeletrônica e tecnologia sem fios, por meio da qual os aparelhos incorporados reúnem e distribuem dados em tempo real. Um sistema M2M só é possível com uma estrutura de rede de comunicações, seja fixa, sem fio ou híbrida, para que o software de aplicação converta os dados (ex.: de horímetro, temperatura, posicionamento geográfico, etc.) em informações que sirvam como suporte a tomada de decisões. Empresas de telecom já reconhecem a grande oportunidade de expandir seus serviços juntos ao Agronegócio.
As manutenções, principalmente as preditivas, trazem mais confiabilidade e performance para as máquinas e implementos. Muitas empresas já desenvolvem aplicações que utilizam análises avançadas para a auxiliar na melhor tomada de decisões de seus clientes. A condição das máquinas e seus diversos componentes é monitorada por sensores, pois independente se são novas, com o uso intenso podem desgastar de forma prematura. Mapear as atividades executadas e saber quais máquinas foram utilizadas nos diversos tipos de operações permite que a manutenção seja programada de forma a atender a necessidade específica de cada máquina e/ou equipamento.
Sensores enviam dados das máquinas via Internet, Wi-Fi, rádio etc. para sistemas centrais (ou centrais de operações) que auxiliam nas intervenções, cujo objetivo é assegurar que não se perca tempo com inatividade, promovendo condições de uma máxima produtividade do equipamento, mudando da manutenção corretiva para preditiva, reduzindo significativamente os gargalos ou defeitos que podem resultar em danos irreparáveis para os sistemas.
Com o engajamento e a interação do cliente é possível compartilhar informações, através de todos os tipos de aparelhos, a fim de criar valor diferenciado e forma de oferta de serviços. O profissional do campo, como qualquer outro, busca estar conectado e atualizado em relação as suas operações e deseja se apoiar em dispositivos modernos, com interfaces interativas e portáteis para condução de suas atividades no dia-a-dia.
Estamos falando sobre a 4ª Revolução Industrial que irá impulsionar outro crescimento da indústria, dos processos e da automação das fábricas. De acordo com a empresa CISCO, a visão mais otimista do valor que a Internet da Coisas (loT) pode entregar até 2022 é de US$ 14 trilhões. A manufatura será responsável por 27% (US$ 3,88 trilhões). Deste valor, US$ 1,67 trilhão seriam provenientes do engajamento de equipes e usuários. Uma soma de US$ 675 bilhões viria devido à melhor gestão dos ativos, em que a manutenção mais inteligente desempenha um papel importante. Outro ganho de US$ 1,54 trilhão será oriundo da redução de todas as formas de desperdícios, tais como de tempo, graças ao uso da comunicação M2M.
A 4ª Revolução Industrial está mudando a nossa sociedade e economia e será tema do próximo texto. O Agro não para!
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