Internet Industrial das Coisas (IIoT) explicada

Uma única fábrica inteligente pode gerar volumes de dados comparáveis aos de uma cidade pequena. Este fluxo de informação é impulsionado pela IoT industrial. IIoT significa Internet Industrial das Coisas e liga máquinas, sensores e pessoas num sistema inteligente e responsivo.

Ao contrário das configurações tradicionais, nas quais os dados podem ser recolhidos mas deixados sem utilização, a IIoT pode transformar esses dados em informações relevantes e ações fundamentadas. As soluções de IIoT permitem recolher, analisar e responder a dados em tempo real. Isto ajuda as indústrias a aumentar a produtividade, minimizar o tempo de inatividade e tomar decisões mais inteligentes e rápidas.

Na verdade, muitas indústrias importantes estão a adotar rapidamente a IoT industrial nas suas instalações. Desde a utilização de IoT em fábricas e plataformas petrolíferas até hospitais e explorações agrícolas, estão a impulsionar uma nova vaga de inovação. As máquinas integradas com IIoT podem pensar, adaptar-se e comunicar problemas em tempo real.

Neste artigo, vamos explorar o que é a IoT industrial e o seu impacto em vários setores. Também vamos analisar mais de perto o papel da visão computacional nas soluções de IoT industrial. A visão computacional é um subcampo da inteligência artificial (AI) que permite às máquinas interpretar e compreender dados visuais. Vamos começar!

O que é a IoT industrial (IIoT)?#

A Internet Industrial das Coisas é uma estrutura para tornar as máquinas mais inteligentes, ligando-as a sensores, dispositivos de edge e sistemas de processamento de dados em tempo real. É como dar um cérebro ao equipamento de uma fábrica, permitindo-lhe recolher, partilhar e responder automaticamente aos dados.

As soluções de IIoT, como sensores, etiquetas RFID e atuadores, estão ligadas por uma rede que permite às máquinas partilhar dados entre si. Isto permite às empresas melhorar a eficiência, a segurança e a fiabilidade das suas operações.

Por exemplo, considera a IoT na indústria transformadora. Os sensores de IIoT desempenham um papel fundamental na automação de transportadores, monitorizando continuamente a produção das máquinas. Se a produção ficar abaixo dos níveis esperados, o sistema pode detetar a desaceleração e alertar automaticamente as equipas de manutenção para investigarem e resolverem o problema.

Além da indústria transformadora, a IIoT também é utilizada em setores como a energia, os serviços públicos e o setor do petróleo e gás. Em vez de depender de máquinas antigas que funcionavam de forma isolada, a IIoT desbloqueia os dados ocultos que estes sistemas sempre geraram e transforma-os em informações valiosas através de análises em tempo real.

Como funciona a IIoT?#

A automação industrial e a IoT funcionam através de uma rede de dispositivos inteligentes e sensores que comunicam constantemente entre si e partilham dados em tempo real. Estes dispositivos podem ser ligados a máquinas, veículos ou equipamentos em fábricas, armazéns inteligentes e outros ambientes industriais.

Os dados recolhidos são transmitidos para um sistema central, baseado na cloud ou localizado no local através de computação de edge. Aí, são analisados para identificar padrões e gerar informações. Estas informações apoiam uma melhor tomada de decisões. Por exemplo, podem ser utilizadas para detetar problemas de desempenho antecipadamente, prever quando as máquinas precisam de manutenção, automatizar tarefas de rotina e melhorar a segurança no local de trabalho.

As soluções de IIoT também utilizam normalmente ciclos de feedback para efetuar ajustes em tempo real. Com base nos dados recebidos, as máquinas podem alterar automaticamente definições como a velocidade ou a temperatura. Estes ciclos também podem acionar alertas para os operadores ou iniciar ações automatizadas quando algo não funciona como esperado. Isto mantém as operações eficientes e minimiza o tempo de inatividade.

Tecnologias IIoT que impulsionam a inovação#

Agora que compreendemos melhor o que é a Internet Industrial das Coisas e como funciona, vamos analisar mais de perto as tecnologias de IoT utilizadas na automação industrial.

Eis uma breve visão geral dos principais componentes:

• Computação de edge: A computação de edge pode processar dados perto da sua fonte, como sensores ou gateways locais, para reduzir a latência e permitir respostas imediatas. Por exemplo, pode acionar o desligamento de uma máquina sobreaquecida antes que ocorram danos.

• Plataformas cloud: Fornecem armazenamento centralizado, suportam análises em grande escala e permitem o acesso remoto. Também podem agregar dados de vários locais para identificar tendências, otimizar o desempenho e apoiar decisões estratégicas.

• Conectividade 5G: A tecnologia 5G pode fornecer comunicações de alta velocidade e baixa latência para milhares de dispositivos ligados. Isto abre caminho à automação responsiva, à robótica móvel e ao controlo de qualidade em tempo real.

• Sensores e atuadores: Os sensores recolhem dados essenciais, como temperatura, pressão e vibração. Os atuadores utilizam estes dados para efetuar ajustes físicos. Em conjunto, proporcionam monitorização contínua e respostas automatizadas em tempo real.

• AI e aprendizagem automática (ML): Estas tecnologias de ponta podem analisar dados para detetar padrões, prever falhas e otimizar processos. Ao longo do tempo, melhoram a tomada de decisões, reduzem o tempo de inatividade e aumentam a eficiência geral.

Benefícios da IIoT em vários setores#

Em seguida, vamos analisar alguns dos principais benefícios da IIoT e ver como estão a redefinir as operações numa série de indústrias importantes.

Muitas empresas já utilizam soluções de IoT industrial. Na verdade, prevê-se que o número de dispositivos IoT ligados em todo o mundo ultrapasse os 31 mil milhões até 2030. A razão pela qual estão a ser tão amplamente aceites e adotados é que a IIoT oferece um valor claro e mensurável.

Um dos aspetos mais importantes das soluções de IIoT é a sua estreita ligação à visibilidade em tempo real. Ao recolherem e analisarem dados continuamente, estes sistemas fornecem às organizações uma visão imediata das suas operações.

Outro benefício importante da IIoT é permitir uma gestão mais fluida das operações. Ao utilizar dados em tempo real, as máquinas e os processos podem ser ajustados no momento, reduzindo atrasos e mantendo a eficiência. Também reduz os custos de manutenção, porque os problemas podem ser detetados antecipadamente e resolvidos rapidamente.

Além disso, as soluções de IIoT melhoram a eficiência energética, reduzem o desperdício e diminuem a necessidade de trabalho manual. Aumentam a segurança no local de trabalho ao detetarem precocemente condições perigosas e tomarem medidas automáticas para prevenir acidentes.

Casos de utilização comuns da IIoT#

A IIoT está a reinventar ativamente a forma como as indústrias operam atualmente. Da saúde e logística à construção e agricultura, as organizações estão a adotar tecnologias de IIoT para obter resultados mais inteligentes, rápidos e fiáveis.

Produção de energia com IoT industrial#

A indústria energética está normalmente associada a equipamentos de grande escala e para trabalhos pesados, como máquinas de perfuração, refinarias e plataformas offshore. Embora estes sistemas tenham alimentado a indústria durante décadas, a Internet Industrial das Coisas (IIoT) está a mudar a forma como funcionam nos bastidores.

As empresas de energia estão a utilizar a IIoT para aumentar a eficiência e expandir as suas operações. Esta tecnologia proporciona aos fornecedores de energia um maior controlo, oferecendo uma visão em tempo real do que está a acontecer no terreno.

Como substituir redes elétricas inteiras por sistemas inteligentes nem sempre é prático, a IIoT pode modernizar a infraestrutura existente sem grandes alterações. Isto também facilita a monitorização de equipamentos remotos, como unidades de bombeamento ou turbinas eólicas, permitindo aos operadores das instalações manter tudo a funcionar sem problemas e a produzir energia durante mais tempo.

Fig. 1. Exemplos de diferentes tipos de sensores IoT que ajudam a recolher dados. (Fonte)

Um ótimo exemplo de IIoT na produção de energia é a sua aplicação na monitorização de bombas elétricas submersíveis (ESPs). Estas bombas são colocadas dentro de poços de petróleo para ajudar a transportar fluidos até à superfície e são essenciais para a extração de petróleo. No entanto, podem avariar sem aviso, causando atrasos e reparações dispendiosas.

Para evitar isto, um grupo de investigadores criou um sistema chamado estrutura I²OT-EC. Esta combina a IoT industrial com a computação de edge. O sistema consegue acompanhar fatores como a temperatura e a pressão em tempo real. Isto facilita a deteção antecipada de problemas, o agendamento da manutenção antes de ocorrerem avarias e o funcionamento regular das bombas.

Como as soluções de IIoT estão a transformar os cuidados de saúde modernos#

A IIoT no setor da saúde, também conhecida como IoT médica, está a ajudar a tornar os sistemas de saúde mais eficientes e menos exigentes para os profissionais de saúde. Ao ligar dispositivos médicos a sistemas de inteligência artificial, a IIoT apoia uma melhor tomada de decisões, reduz o risco de erro humano, melhora os resultados dos pacientes e ajuda hospitais e clínicas a funcionar de forma mais eficiente.

Por exemplo, os pacientes podem ser monitorizados continuamente através de dispositivos vestíveis, como monitores de frequência cardíaca e de glicose. Estes dispositivos podem detetar sinais precoces de problemas de saúde e até enviar alertas de emergência aos médicos em tempo real. À medida que estas tecnologias continuam a evoluir, estão a ser desenvolvidas mais soluções especializadas de IIoT para responder a necessidades médicas específicas.

Um exemplo interessante de um dispositivo de saúde alimentado por IIoT é o Impedimed. É um dispositivo que consegue detetar o risco de linfedema, um efeito secundário comum do tratamento do cancro da mama que causa inchaço nos braços ou nas pernas.

Este dispositivo IoT parece uma balança. Os pacientes podem colocar-se sobre ele descalços e apoiar os braços numa plataforma. O dispositivo envia uma corrente elétrica suave através do corpo para medir os níveis de fluidos e a composição corporal. Os resultados são processados em menos de um minuto através de software cloud, sendo depois partilhados através de um portal Web e adicionados ao registo de saúde eletrónico do paciente, para que os médicos os possam consultar facilmente.

Fig. 2. Um dispositivo de saúde baseado em IIoT (Fonte)

Agricultura mais inteligente com soluções de IoT industrial#

Da mesma forma, a IoT na agricultura pode ajudar os agricultores. Ao utilizarem ferramentas de IoT, os agricultores podem gerir melhor as suas culturas e o seu gado, com informações em tempo real e maior precisão. Os dispositivos IoT podem ser colocados no solo, ligados a máquinas ou até utilizados por animais para monitorizar condições como a temperatura, a humidade, a humidade do solo, os níveis de nutrientes e o comportamento dos animais.

Os dados recolhidos podem ser analisados para ajudar os agricultores a tomar decisões baseadas em dados sobre a rega, a fertilização, o controlo de pragas e a gestão geral da exploração agrícola. Estas informações em tempo real permitem utilizar os fertilizantes de forma mais eficaz, reduzir o desperdício e planear melhores rotas para os veículos agrícolas. Isto ajuda a poupar tempo e recursos, aumentando simultaneamente a produtividade.

Fig. 3. Uma sonda de solo baseada em IoT industrial que pode ser utilizada em explorações agrícolas (Fonte)

IIoT na indústria transformadora: produção mais inteligente em grande escala#

A IoT industrial na indústria transformadora envolve a utilização de dispositivos e sensores inteligentes e ligados para recolher dados em tempo real de máquinas e linhas de produção. Estes dados são depois processados e analisados para obter informações que ajudam as fábricas a operar de forma mais eficiente.

Com as soluções de IIoT, os fabricantes podem detetar e corrigir problemas antecipadamente, reduzir o tempo de inatividade através de manutenção preditiva e gerir o inventário de forma mais eficaz utilizando sensores de edge. No geral, o resultado é uma melhor qualidade dos produtos, uma resposta mais rápida a quaisquer problemas e custos operacionais mais baixos.

Da mesma forma, a IoT na Indústria 4.0 proporciona maior flexibilidade na produção, facilitando a mudança entre tipos de produtos ou a personalização de encomendas. Também torna a produção de bens e materiais mais ágil, precisa e económica. A utilização de IoT na indústria transformadora também pode garantir a segurança e a fiabilidade dos equipamentos.

Por exemplo, garantir a segurança e a fiabilidade dos equipamentos de fabrico de produtos químicos é crucial, especialmente no manuseamento de produtos químicos tóxicos ou inflamáveis. Os métodos de manutenção tradicionais muitas vezes não conseguem fornecer informações em tempo real. A utilização de IIoT no fabrico de produtos químicos pode ajudar a resolver este problema.

É interessante notar que alguns fabricantes estão agora a utilizar IIoT em conjunto com a realidade aumentada (AR) para a manutenção de equipamentos. A realidade aumentada é uma tecnologia que apresenta informações digitais, como imagens, dados ou instruções, sobre uma visão do mundo real, normalmente através de óculos ou auscultadores inteligentes.

Nesta configuração, sensores sem fios e a computação de edge monitorizam os equipamentos em tempo real e enviam os dados diretamente para os auscultadores de AR usados pelas equipas de manutenção. Isto permite aos técnicos ver dados de desempenho ou alertas em direto à sua frente, ajudando-os a identificar problemas rapidamente, reduzir os custos de manutenção e tomar decisões mais rápidas e fundamentadas.

Fig. 4. As equipas de manutenção podem visualizar dados de IoT industrial através dos seus auscultadores de AR (Fonte)

O papel da visão computacional na IoT industrial#

Outra tecnologia de ponta que está a fazer a diferença nas soluções de IoT é a visão computacional. A visão computacional é um ramo da inteligência artificial que processa e analisa dados visuais.

Em particular, modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLO11 suportam várias tarefas, como a deteção de objetos (identificar e localizar objetos numa imagem) e a estimativa de pose (determinar a posição e a orientação de uma pessoa ou objeto).

Com estas capacidades, os sistemas de IoT podem reconhecer e responder a informações visuais em tempo real. Isto é especialmente útil em aplicações como o controlo de qualidade na indústria transformadora.

Por exemplo, numa instalação industrial, a IIoT pode enviar dados visuais da linha de produção para um sistema de AI de visão. Um modelo de visão computacional, como o YOLO11, analisa então as imagens para detetar defeitos nos produtos. Se o modelo identificar algum problema, este pode ser rapidamente assinalado e resolvido sem demora.

Isto melhora a qualidade dos produtos, reduz os erros e torna as operações mais seguras e eficientes. Para obter resultados ainda mais rápidos, pode utilizar-se computação de edge. Nesta configuração, os dados são processados diretamente nos dispositivos de edge no ponto de captura, permitindo decisões em tempo real sem ser necessário enviar informações para a cloud e evitando potenciais atrasos.

Fig. 5. Um exemplo da utilização do YOLO11 para monitorizar uma linha de produção. (Fonte)

Desafios e considerações da IIoT#

Agora que vimos como as soluções de IoT industrial podem beneficiar diferentes indústrias, também é importante analisar mais de perto os desafios que podem surgir com a implementação destas soluções. Compreender estes desafios é fundamental para tirar o máximo partido das soluções de IIoT e garantir uma implementação bem-sucedida.

Eis algumas limitações a considerar:

• Integração com equipamentos antigos: Muitas fábricas ainda dependem de máquinas antigas que nunca foram concebidas para funcionar com tecnologias baseadas em IoT. Integrar funcionalidades inteligentes de IoT industrial nestes sistemas antigos pode ser dispendioso. Muitas vezes, são necessários adaptadores ou conversores especiais para permitir a comunicação entre equipamentos antigos e novos.

• Desafios de cibersegurança: Ligar máquinas antigas à Internet introduz novos riscos de segurança. Como estas máquinas não foram originalmente construídas tendo a cibersegurança em consideração, são mais vulneráveis a ciberataques. Muitas não dispõem de proteções básicas, como palavras-passe ou encriptação de dados, tornando-se alvos fáceis para hackers.

• Manutenção de dispositivos inteligentes: Embora os sistemas de IIoT possam facilitar as operações, os dispositivos inteligentes continuam a precisar de cuidados regulares. Os sensores e outros equipamentos têm de ser verificados, atualizados ou substituídos periodicamente para manter tudo a funcionar corretamente. Se não forem devidamente mantidos, os dados podem tornar-se pouco fiáveis e causar problemas.

• Lacunas de competências na força de trabalho: A IoT industrial combina equipamentos tradicionais com tecnologias digitais avançadas, exigindo uma força de trabalho com uma combinação de ambos os conjuntos de competências. Embora algumas organizações possam enfrentar lacunas nesta área, isto também representa uma excelente oportunidade de desenvolvimento e aquisição de novas competências. Com a formação e o apoio adequados, as equipas podem adaptar-se com sucesso e tirar pleno partido dos benefícios da IIoT.

O futuro da IIoT: rumo à automação inteligente#

À medida que a Indústria 4.0 continua a avançar, a automação industrial e a IoT estão a evoluir para além da simples ligação de diferentes dispositivos. Estão a ajudar as indústrias a tornarem-se mais autónomas e automatizadas, através de métodos como a manutenção preditiva. Outro avanço importante é a utilização de gémeos digitais, que são modelos virtuais de máquinas ou sistemas inteiros que utilizam dados em tempo real para prever problemas e otimizar as operações.

À medida que avançamos em direção a fábricas totalmente digitalizadas, tecnologias como a AI de edge e a visão computacional tornam-se ainda mais importantes. A AI de edge leva a inteligência diretamente para as máquinas, permitindo uma tomada de decisões mais rápida no local, sem depender do acesso constante à cloud.

Quando combinada com a visão computacional, permite às fábricas monitorizar visualmente a produção em tempo real, detetar defeitos de imediato e responder aos problemas à medida que ocorrem. Este nível de automação e informação está a aproximar as indústrias de operações verdadeiramente inteligentes e auto-otimizadas.

Em termos simples, os setores industriais estão a tornar-se cada vez mais inteligentes. Esta mudança permite que todas as partes do processo, desde a manutenção ao controlo de qualidade, sejam orientadas por dados e impulsionadas por tecnologias inteligentes.

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