As promessas da revolução da digitalização são significativas: como estima um relatório da McKinsey, de 2019, as tecnologias digitais poderiam oferecer aos produtores de papel e celulose uma redução de 15% no custo total e fornecer uma melhoria de 5% na eficácia geral do equipamento.

Embora a indústria, certamente, esteja adotando a digitalização - especialmente em termos de uma capacidade aprimorada de coletar dados - saber como melhor utilizá-la é fundamental.

^{Publicado primeiro em IPW On-line}

O gerenciamento e a análise de dados não podem ser projetados e executados independentemente um do outro. Os fabricantes de papel e celulose precisam estender o gerenciamento de dados corporativos e a governança de dados de sistemas de nível empresarial até o gerenciamento de operações de manufatura e sistemas de automação - como a base de seu sucesso digital.

Embora a maioria das fábricas use algum tipo de sistema de gerenciamento de dados de processo, simplesmente ter dados não é o mesmo que entender como utilizá-los com eficácia. A IBM Research estima que até 88% dos dados da Internet das Coisas Industrial (IoT) não são usados; A renomada publicação The Economist sugere que 99% do valor dos dados de fabricação são perdidos, com apenas 3% categorizados e analisados. Outras armadilhas incluem sistemas legados que são inacessíveis ou não digitalizados; não rotular dados logicamente em toda a empresa; falta de dados em tempo real; e a falha em comunicar de maneira eficaz as conclusões derivadas dos dados.

Os primeiros passos de qualquer jornada de digitalização são, portanto, entender os fundamentos do gerenciamento de dados de processo e gerenciar os que forem coletados para que agreguem valor. O objetivo deve ser criar uma infraestrutura digital totalmente integrada que permita que os dados operacionais e de ativos sejam acessados, visualizados e analisados para melhorar o desempenho.

Um bom lugar para começar é garantindo que sua estratégia de dados esteja alinhada com a negócios. É encorajador ver que nossos clientes estão reconhecendo cada vez mais o valor de uma visão holística de seus ativos de dados em toda a empresa, mas isso ainda não é a norma da indústria.

Tradicionalmente, os dados do processo são armazenados como uma extensão dos sistemas de automação no nível da linha de produção. Em muitos casos, também não houve harmonização sobre as linhas de produção em tecnologia e convenções de nomenclatura. Isso resultou em dados fragmentados e não estruturados que tornam difícil fazer qualquer coisa no nível do aplicativo ou em várias linhas de produção. Enquanto isso, as estruturas planas em muitos sistemas de informação de processo (PIMS) não tornam a vida mais fácil durante a integração ao nível local e empresarial.

Trazer estrutura e padronização para os dados, que podem ter sido coletados (e não usados) por décadas, é uma etapa vital na transformação de dados em algo de importância comercial significativa. Um exemplo pode ser garantir que as tags de dados estejam vinculadas a uma fase de produção específica ou a um equipamento de maneira padrão. Eles podem ser agrupados em unidades que se alinham com um determinado negócio estratégico ou função de processo - por exemplo, todos os dados necessários para analisar a integridade do equipamento de acionamentos elétricos. Também investimos muito tempo garantindo a integridade e consistência de nossos modelos de dados. Esse é um trabalho vital, pois os modelos são usados em toda a organização do cliente para harmonizar os dados e a interface, e como base para fornecer percepções úteis para uma tomada de decisão mais inteligente.

O objetivo, aqui, é estender o gerenciamento de dados corporativos e governança de dados dos sistemas ISA-95 nível 4 de nível empresarial, até o nível 3 de gerenciamento de operações de manufatura e sistemas de automação de nível 2.

Tudo bem até agora, mas como o gerenciamento de dados de processo eficaz contribui na prática para a melhoria das operações de um fabricante de papel e celulose? Esta é a questão-chave e vem em três áreas diferentes:

1. Produtividade aprimorada: Dados armazenados e rotulados de maneira adequada permitem que as fábricas aproveitem as soluções de digitalização avançadas, como o controle avançado de processo (APC). O ABB Ability ™ APC Applications, como o recentemente lançado Wet End Control, aproveitam os dados para construir modelos preditivos e implementar estratégias de controle que estabilizam e melhoram as condições do processo de maneira econômica. Os benefícios incluem consumo reduzido de energia e uso otimizado de matéria-prima.
2. Tomada de decisão mais inteligente: A visualização do desempenho em relação aos KPIs em um equipamento, local e nível da empresa garante ampla consciência situacional que apoia a tomada de decisão eficaz em toda a organização. Mas a visualização só é possível por meio do gerenciamento eficaz de dados de uma variedade de fontes diferentes.
3. Segurança de dados aprimorada: Sem uma abordagem abrangente e consistente para o gerenciamento de dados, não pode haver uma abordagem abrangente e consistente para a segurança de dados, deixando ativos valiosos vulneráveis a ataques. Estruturas de gerenciamento de dados fortes que funcionam em todos os níveis da empresa são necessárias como base para a governança e segurança de dados avançadas, exigidas no ambiente industrial interconectado de hoje.

A importância do gerenciamento de dados do processo torna vital a escolha, não apenas da plataforma, mas também do parceiro de implementação, e as empresas devem ser capazes de responder a algumas perguntas-chave com segurança.

Em primeiro lugar, um parceiro potencial tem a combinação certa de experiência específica de domínio e conhecimento de infraestrutura de TI e OT para garantir que suas soluções ofereçam valor real? Um parceiro com profunda experiência na indústria irá - no mínimo - economizar muito tempo (por exemplo, sendo capaz de adaptar sistemas 'prontos para uso' em vez de construir do zero), e pode facilmente ser a diferença entre uma solução que funciona e outra que não pode ser usada.

Outra pergunta a fazer é se um parceiro em potencial aprecia os desafios de coletar dados nas condições do mundo real de uma fábrica. Eles reconhecem a necessidade de sensores robustos e confiáveis que possam suportar as condições adversas do ambiente da fábrica? Eles entendem como integrar os diferentes sistemas legados comuns em sites brownfield - sistemas que, normalmente, não foram projetados para suportar protocolos de conectividade modernos, abertos ou padrão - com a plataforma de gerenciamento de dados de processo?

Encontramos décadas de experiência na indústria que, não só fornece conhecimento dos negócios e operações de um cliente, mas quando combinada com experiência vertical - de sensores a automação e sistemas de TI - permite a coleta, análise, gerenciamento e implantação de dados baseados em modelos e percepções que criam valor especificamente para papel e celulose. Caso contrário, a falta de experiência no domínio leva a soluções impraticáveis baseadas em dados que não são compreendidos, gerenciados ou aproveitados de maneira adequada.

Voltando-se para a plataforma de gerenciamento de dados do processo em si, é importante que ela seja segura, de alto desempenho, escalável e capaz de integrar aplicativos de terceiros que podem trazer funcionalidade adicional ao seu ambiente digital. Com players estabelecidos e empresas iniciantes competindo por uma fatia do bolo, é importante evitar ficar preso a um ecossistema digital limitado que o impedirá de aproveitar toda a gama de soluções.

Idealmente, deve ser possível configurar sua plataforma de gerenciamento de dados de processo selecionada hierarquicamente, ou seja, em um sistema de controle, local e nível corporativo. Isso significa que a mesma estrutura de dados e modelos de dados são compartilhados entre os níveis, garantindo que a transferência entre eles seja direta, segura e controlável no mais alto grau. Isso economiza muito tempo e custos de implementação conforme a plataforma se expande: por exemplo, se você tiver que mover os aplicativos entre os níveis, não precisa reescrever a interface, pois ela já está harmonizada. A plataforma certa também deve suportar uma variedade de interfaces abertas e interfaces de programação de aplicativos (APIs) para streaming e extração de dados, incluindo API REST, .Net SDK, ODATA, ODBC, OPC UA, OPC DA, tornando os dados disponíveis para uso a medida que novos casos de surgem em sua jornada digital.

O streaming de dados - tanto entre os níveis, e de e para a nuvem - deve estar disponível em tempo real e em ambas as direções, a fim de maximizar as vantagens da digitalização: se um aplicativo calcula os valores definidos ideais para um processo, deve ser capaz de comunicar esses valores ao processo ou não haverá benefício! Ao usar a nuvem, também é importante considerar a eficiência de custo não apenas do armazenamento de dados, mas também do custo da transferência de dados, que pode ser caro porque os dados estão sendo transferidos constantemente de um lado para outro.

Obviamente, em qualquer plataforma de gerenciamento de dados de processo, fortes recursos de modelagem de dados devem estar presentes, permitindo que eles sejam usados e harmonizados em toda a sua organização. Por exemplo, um cliente da ABB que deseja transferir uma aplicação de sensor entre duas usinas descobriu que tinha valores medidos para os sensores que estavam seguindo em uma usina, mas não tinham valores definidos para a outra, resultando em nenhuma meta para seus algoritmos de dados de processo para otimizar. É, aqui, que entra a modelagem de dados robusta, permitindo que você implemente aplicativos baseados em dados de processo em vários locais para maximizar os benefícios.

Somente considerando todos os itens acima, uma empresa pode criar uma arquitetura de baixo custo sobre a qual construir seu futuro digital e aplicativos.

O quão bem uma empresa administra sua jornada de digitalização determinará seu futuro. Portanto, é vital garantir que o combustível para esse caminho - a vasta quantidade de dados que agora estão disponíveis por meio da IIoT - seja gerenciado da forma mais estratégica possível. Um sistema de gerenciamento de dados de processo de um parceiro com profundo conhecimento do setor, como a ABB, é a chave para isso. Este parceiro ajudará a navegar na estrada digital desafiadora com o objetivo de interpretar a riqueza de dados com uma base de papel e celulose para maximizar o valor comercial entregue e fornecer a confiança de que as empresas precisam para agir com base na análise e nos insights que são desbloqueados.

^{ESTUDO DE CASO}