Após vários anos de investimentos pesados em IoT industrial, alguns fabricantes e operadores com uso intensivo de ativos estão reavaliando os programas aprovados quando os custos dos empréstimos eram mais baixos e os orçamentos de tecnologia mais generosos. A liderança espera agora uma ligação clara entre os activos conectados e a margem operacional, e os projectos que não podem demonstrar impacto financeiro directo serão analisados.
Durante a fase anterior da expansão digital, iniciativas-piloto puderam espalhar-se pelas fábricas e unidades de negócio: foram adicionados sensores, foram construídas plataformas de dados e foram implementadas ferramentas de análise com a expectativa de que surgiria valor assim que os sistemas estivessem ligados.
Lançamentos em grande escala sob revisão
Os programas de manutenção preditiva estão entre as iniciativas mais frequentemente reavaliadas. Muitos foram projetados em torno de grandes implantações de sensores e cobertura de equipamentos, com economias projetadas a partir da redução do tempo de inatividade e de falhas. Na prática, algumas instalações têm lutado para provar que essas poupanças superam o custo do {hardware} e da gestão de dados. Onde as taxas de insucesso já eram baixas, as melhorias incrementais nem sempre justificaram o investimento.
Os projetos de gêmeos digitais enfrentam desafios semelhantes quando os modelos permanecem separados das operações diárias. As ferramentas de simulação podem fornecer informações sobre o comportamento dos ativos, mas, a menos que essas informações sejam postas em prática, o seu impacto financeiro permanece limitado. Em diversas organizações, os gémeos criados para análise estagnaram porque não se tornaram parte da tomada de decisões operacionais.
Sistemas autônomos de monitoramento de condições também estão sendo questionados. Alertas que sinalizam possíveis problemas podem ser valiosos, mas se não acionarem ações automáticas ou revisarem diretamente os planos de manutenção, apenas aumentarão o número de relatórios sem reduzir o tempo de inatividade actual. Os projetos de monitorização ambiental e energética ligados à elaboração de relatórios de sustentabilidade também estão sob pressão.
As iniciativas de information lake lançadas antes dos casos de uso definidos são outra área onde as intenções podem ter sido boas, mas a execução falha. A capacidade de armazenamento e processamento pode ser aprovada rapidamente graças ao baixo custo relativo, enquanto as mudanças organizacionais necessárias para agir sobre os dados podem receber menos atenção. Como resultado, algumas empresas detêm agora grandes volumes de dados operacionais sem um caminho claro para melhorar a produtividade ou reduzir custos.
Integração e acompanhamento operacional
Quando os programas industriais de IoT falham, as causas geralmente estão relacionadas à forma como os sistemas foram implementados. Muitos dependiam de ambientes fragmentados de fornecedores, com conectividade, gerenciamento de dispositivos, sistemas de controle e ferramentas de visualização fornecidas separadamente. A integração destas camadas consumiu mais tempo e orçamento do que o esperado, e a complexidade aumentou a segurança cibernética e os custos de infraestrutura – especialmente em sistemas legados.
Outro problema comum é o vazio entre análise e ação. Os gerentes de fábrica podem receber painéis e alertas, mas sem procedimentos de manutenção ou planos de pessoal revisados, as rotinas diárias permanecem inalteradas. Nesses casos, o sistema conectado produz informação, mas não melhoria operacional.
Projetos direcionados ainda ganham apoio
Num grupo de produção, a manutenção preditiva foi aplicada apenas a um conjunto limitado de ativos de alto valor com custos de falhas documentados. Os dados dos sensores acionaram ordens de serviço automáticas no sistema de manutenção e alertas levaram à ação. Com o tempo, o tempo de inatividade diminuiu, o estoque de peças sobressalentes foi ajustado e foram feitas economias no orçamento de manutenção. Como o efeito financeiro pôde ser atribuído a equipamentos específicos, o programa manteve o apoio enquanto iniciativas mais amplas foram interrompidas.
Muitas empresas agora esperam que as implantações industriais de IoT apresentem um período de retorno em menos de dois anos. As melhorias na eficácia dos equipamentos estão a ser medidas em relação ao desempenho histórico e associadas a intervenções. As economias de manutenção são validadas em relação ao custo histórico e as reduções de estoque são monitoradas em termos de capital de giro.
Escopo mais restrito, resultados mais claros
Programas enquadrados em torno de objectivos como “geração de insights” são mais difíceis de justificar do que aqueles ligados a despesas operacionais específicas ou à redução de riscos. As equipes de alocação de capital exigem cada vez mais projeções conservadoras e apropriação das mudanças operacionais vinculadas a cada implantação.
A próxima fase da adoção da IoT industrial pode depender de quão estreitamente cada conexão está vinculada a resultados mensuráveis. Projetos que reduzem o tempo de inatividade, cortam custos de manutenção ou liberam capital avançam. Aqueles que não conseguem demonstrar essa ligação são pausados ou reduzidos à medida que as empresas alinham mais estreitamente o investimento em tecnologia com o desempenho financeiro.
(Foto por Robert Lambert)
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