Ciência de Dados na Indústria de Processos

Ciência de Dados na Indústria de Processos

A indústria 4.0 representa uma revolução na maneira como produzimos e gerenciamos produtos e processos, integrando tecnologias digitais avançadas para criar sistemas mais inteligentes e conectados. Na engenharia de processos, a análise de dados surge como uma ferramenta poderosa, capaz de transformar grandes volumes de dados brutos em insights valiosos para otimização de processos, aumento de eficiência e inovação sustentável.

A ciência de dados está impulsionando as indústrias em direção a um futuro mais ágil e inteligente, onde a tomada de decisão baseada em dados e a automação de processos se tornam elementos chave para manter a competitividade em um mercado em constante evolução. Abordaremos também os desafios e as oportunidades que essa nova era traz para os profissionais da área, destacando a importância da formação contínua e da adaptação às novas tecnologias.

Exemplos de Aplicações no dia a dia:

  • Otimização de Processos: Utilizando algoritmos de machine learning, os engenheiros químicos podem analisar dados operacionais para identificar padrões e otimizar as condições de processo, resultando em maior eficiência e redução de custos.
  • Manutenção Preditiva: Através da análise de dados históricos e em tempo real de equipamentos, é possível prever falhas antes que ocorram, minimizando paradas não planejadas e prolongando a vida útil dos ativos.
  • Controle de Qualidade: Técnicas de análise de dados permitem monitorar a qualidade dos produtos em tempo real, utilizando sensores e equipamentos de análise para ajustar rapidamente os parâmetros de produção e garantir a conformidade com os padrões de qualidade.
  • Gestão de Energia: A análise de grandes conjuntos de dados operacionais ajuda a identificar oportunidades de economia de energia, permitindo que as indústrias de processos químicos se tornem mais sustentáveis e reduzam sua pegada de carbono.
  • Segurança e Conformidade Ambiental: A Ciência de Dados pode ser usada para monitorar emissões e descartes, assegurando que as operações estejam em conformidade com as regulamentações ambientais e ajudando a prevenir incidentes que possam causar danos ao meio ambiente ou à saúde pública.

Desafios que são enfrentados:

Os desafios para os profissionais de engenharia na era da Indústria 4.0 são vastos e variados, refletindo a necessidade de adaptação a um ambiente de trabalho em constante mudança e tecnologicamente avançado.

A integração dessas novas tecnologias na indústria, com certeza é um desafio que se destaca visto que muitas delas já têm processos bem definidos e não estão muito aptas a mudança. Além disso, existe o fator de segurança com os dados que devem ser tratados de forma sensível e a proteção do mesmo deve sempre se manter adequada, dificultando assim o desenvolvimento de possíveis soluções.

A interdisciplinaridade requerida pelo engenheiro nesse caso deve ser maior ainda, visto que o mesmo deve ter conhecimento tanto da planta (devido a alta complexidade dos dados) quanto das tecnologias para executar a solução como linguagens de programação e estatística.

Ferramentas muito utilizadas

  • Python: Uma linguagem de programação de alto nível, dinâmica e interpretada, que é amplamente utilizada para análise de dados devido à sua simplicidade e poderosas bibliotecas de manipulação de dados, como Pandas e NumPy, e bibliotecas de visualização de dados, como Matplotlib;

  • SQL (Structured Query Language): É uma linguagem de programação usada para gerenciar e manipular bancos de dados relacionais. Permite aos usuários criar, modificar e extrair dados de bancos de dados, bem como controlar o acesso aos mesmos. O SQL é útil para gerenciar grandes conjuntos de dados experimentais ou de produção.

  • Power BI: Uma ferramenta de análise de negócios da Microsoft que fornece visualizações interativas e capacidades de business intelligence com uma interface simples para que os usuários possam criar seus próprios relatórios e dashboards. O Power BI pode ser usado para visualizar fluxos de processos, resultados de qualidade e outros dados relevantes para a tomada de decisão.

Conclusão

Em conclusão, a Ciência de Dados tem se mostrado uma área revolucionária na indústria de processos. Com sua capacidade de analisar grandes volumes de dados e extrair insights valiosos, as empresas estão conseguindo otimizar operações, reduzir custos e aumentar a eficiência.

À medida que avançamos, é claro que a Ciência de Dados continuará a ser um diferencial competitivo, transformando não apenas a indústria de processos, mas também moldando o futuro da manufatura global. As empresas que adotarem essas tecnologias estarão na vanguarda da Quarta Revolução Industrial, prontas para enfrentar os desafios de um mercado cada vez mais orientado por dados. Portanto, investir em Ciência de Dados não é apenas uma opção, mas uma necessidade estratégica para quem deseja liderar no cenário industrial moderno.

 

Referências:

AZAMBUJA , Antônio; LITAIFF, Anne. As competências e habilidades profissionais de aprendizagem para o uso do Big Data e Ciência de Dados na tomada de decisão no ambiente da Indústria 4.0. CANAL INDUSTRIA 4.0, 2 out. 2019. Disponível em: https://www.industria40.ind.br/artigo/18721-as-competencias -e-habilidades-profissionais-de-aprendizagem-para-o-uso-do-big-data-e-ciencia-de-dados-na-tomada-de-decisao-no-ambiente-da-industria-40.

HVAR CONSULTING. Ciência de Dados na Indústria da Manufatura. HVAR Consulting, 2 maio 2023. Disponível em: https://hvarconsulting.com.br/ciencia-de -dados-na-industria-da-manufatura/.

OLIVEIRA, Eduardo. Aplicando Data Science na indústria. Industrial Insights, 14 ago. 2018. Disponível em: https://medium.com/industrial-insights/data-scie nce-na-indústria-92063122dac7.

Texto elaborado pela Equipe AIChE Maringá.

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