Os projetos industriais de IoT muitas vezes prometem melhor eficiência e custos mais baixos, mas os resultados financeiros variam amplamente. Algumas implantações resultam em economias mensuráveis imediatas, enquanto outras produzem dados úteis, mas com pouco retorno claro. A diferença geralmente se resume à proximidade entre um projeto industrial de IoT e um custo operacional conhecido e se os dados levam à ação.
Projetos vinculados a despesas diretas tendem a ter melhor desempenho. A gestão energética é um exemplo comum, especialmente em sectores onde os preços da energia flutuam e a utilização de energia constitui uma grande parte dos custos operacionais. As instalações que acompanham o consumo em tempo actual e ajustam a procura durante os períodos de pico registaram tarifas mais baixas em vários setores. Como os preços dos serviços públicos são transparentes, é mais fácil medir as poupanças. Quando os processos de produção podem alterar o tempo ou reduzir a carga durante períodos dispendiosos, as reduções de custos podem muitas vezes ser confirmadas em meses.
A manutenção preditiva também pode produzir ganhos mensuráveis, embora os resultados dependam de como o sistema é utilizado. Quando os dados dos sensores são alimentados diretamente nas ferramentas de planejamento de manutenção, as equipes podem agendar os reparos antes que eles ocorram. Isto ajudou a reduzir o tempo de inatividade não planejado em operações com muitos ativos, como manufatura ou produção de energia.
Em alguns casos, os estoques de peças sobressalentes foram ajustados com base em padrões de falhas atualizados, resultando em menores custos de manutenção. Os resultados são mais fáceis de confirmar quando os custos do tempo de inatividade são documentados antecipadamente e o desempenho é acompanhado em relação a essa linha de base. Por outro lado, os sistemas que param em alertas ou painéis sem vinculação a fluxos de trabalho de manutenção muitas vezes têm dificuldade para mostrar um valor financeiro claro.
Rastrear como os ativos são usados tem mostrado benefícios em setores como logística e mineração. Os dados sobre a localização e atividade dos equipamentos podem destacar ativos ociosos ou frotas subutilizadas, permitindo aos gestores melhorar a programação e reduzir atrasos. Algumas operações também aumentaram o rendimento após a identificação de gargalos nos dados conectados. Ainda assim, os ganhos dependem de decisões de acompanhamento. A recolha de dados de utilização por si só não melhora a utilização, a menos que os gestores alterem a forma como os recursos são atribuídos.
O monitoramento remoto proporcionou economia em operações espalhadas por grandes áreas. Os serviços públicos, os operadores de energias renováveis e os fornecedores de infraestruturas reduziram o número de visitas ao native, diagnosticando problemas à distância. Isso pode reduzir despesas com viagens e ajudar os técnicos a se concentrarem nos locais que realmente precisam de atenção. A solidez da situação financeira depende muitas vezes do quão remotos são os activos e da frequência com que os problemas ocorrem. Onde o equipamento estiver agrupado ou de fácil acesso, a economia com o monitoramento remoto poderá ser menor.
Onde o valor da IoT industrial depende do contexto e da execução
Outros casos de uso de IoT podem agregar valor, embora os retornos dependam mais do contexto. Os sistemas de monitorização da qualidade que ajustam automaticamente as configurações de produção podem reduzir o desperdício na produção de grandes volumes, mas o impacto depende das taxas de defeitos e das margens de lucro.
A otimização dos cronogramas de produção pode ajudar onde a demanda muda frequentemente ou os processos estão fortemente interligados, embora os benefícios variem de acordo com a complexidade da planta. A monitorização ambiental pode ajudar as empresas a evitar sanções ou encerramentos, mas tais eventos são raros e difíceis de prever, o que torna o retorno mais difícil de quantificar.
Os projetos centrados principalmente na visibilidade dos dados tendem a produzir resultados financeiros mais fracos. Painéis que combinam informações em muitas fábricas podem ajudar os gerentes a compreender as operações, mas às vezes não possuem um vínculo direto com um custo específico ou linha de receita.
As grandes iniciativas centradas na transformação impulsionada pela IA também têm enfrentado dificuldades quando não estão relacionadas com um problema operacional claro. Sem uma meta definida, torna-se difícil medir se o sistema gerou valor actual.
Planejamento e propriedade moldam o ROI
A forma como as organizações modelam o projeto desde o início também desempenha um papel importante nos resultados. As equipes que definem uma linha de base antes da implantação conseguem confirmar melhor se ocorrem economias. As implementações faseadas, onde os ativos conectados são comparados com ativos semelhantes não conectados, podem fornecer uma imagem mais clara do impacto. As projecções conservadoras ajudam a evitar decepções posteriores, enquanto a análise de sensibilidade pode mostrar como as poupanças podem mudar se os preços da energia, os níveis de produção ou as taxas de falhas mudarem.
Os projetos de IoT que alcançaram retorno financeiro em cerca de dezoito meses tendem a compartilhar características semelhantes. O escopo geralmente é limitado a um processo ou grupo de ativos específico. Os gestores operacionais são normalmente responsáveis pelos resultados e os seus objetivos estão alinhados com as poupanças previstas.
A integração com sistemas corporativos ou de manutenção existentes garante que os dados acionem ações que não fiquem sem uso. Nenhum destes factores garante o sucesso, mas quando faltam, é mais provável que os projectos se desviem sem produzir retornos mensuráveis.
Projetos ancorados em um custo conhecido, vinculados a fluxos de trabalho claros e medidos em relação a uma linha de base têm maiores possibilities de gerar valor financeiro actual. Aqueles construídos principalmente em torno de objetivos de visibilidade ou transformação ainda podem fornecer insights, mas transformar esses insights em economias requer uma ligação deliberada entre os dados e as operações diárias.
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