A aplicação da Internet das Coisas (IoT) no setor industrial, conhecida como IIoT (Industrial Internet of Things), tem revolucionado a comunicação e a operação entre dispositivos fabris. Em ambientes de manufatura, essa tecnologia demanda robustez para assegurar a confiabilidade e a segurança intrínsecas aos processos produtivos.
Dessa forma, a aquisição de dados do mundo físico é o primeiro passo para a digitalização dos processos industriais. Sensores e atuadores capturam variáveis como temperatura, pressão, vibração e posição, convertendo fenômenos físicos em sinais elétricos. Esses sinais, muitas vezes analógicos, precisam ser condicionados — amplificados, filtrados e isolados — antes de serem digitalizados por sistemas de aquisição de dados (DAQ) para posterior análise. Os sistemas DAQ desempenham funções cruciais como:
- Condicionamento de sinal, para garantir a integridade dos dados.
- Conversão Analógico-Digital (ADC), transformando sinais contínuos em dados discretos.
- Registro e transmissão de dados, que podem ser enviados para servidores locais ou plataformas em nuvem.
A arquitetura típica de uma rede IIoT é estruturada em camadas, sendo a primeira a percepção, em que sensores monitoram variáveis como temperatura, pressão e consumo de energia. Uma segunda, a camada de rede, é responsável pela transmissão desses dados através de tecnologias como LAN, WAN, Wi-Fi e 5G. Na sequência, a camada de análise processa as informações, seja localmente (edge computing) ou na nuvem (cloud computing), para identificar padrões, prever falhas e otimizar processos. Finalmente, a camada de aplicação utiliza esses insights para a tomada de decisões informadas e a automação de tarefas.
Outro benefício significativo do IIoT reside na capacidade de promover a interoperabilidade entre máquinas que operam com diferentes protocolos e arquiteturas, facilitando a integração de sistemas complexos.
Protocolos de comunicação no IIoT
A infraestrutura do IIoT viabiliza a coleta de dados em tempo real, o que contribui para otimizar a confiabilidade e a eficiência de todo o sistema conectado. Para que a transmissão entre sensores seja eficaz, existem diferentes protocolos de comunicação, cada qual projetado para atender a necessidades particulares. A frequência de operação, o padrão IEEE (Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos) e a faixa de transmissão são critérios para descrevê-los. Alguns deles são:
| Protocolo | Interoperabilidade | Desempenho (Taxa de Dados, Latência, Tempo Real) | Segurança | Escalabilidade | Custo-Benefício |
| Modbus | Originalmente projetado como um protocolo serial, porém há versões que operam sobre infraestrutura ethernet | Largura de banda menor. Pode ser lento, especialmente com conexões seriais. | Geralmente depende da segurança da rede. | Escalabilidade limitada para grandes instalações. | Baixo custo de hardware. |
| PROFINET | Utiliza tecnologia Ethernet padrão. | Capacidades de comunicação em tempo real. Altas taxas de dados. | Suporta transmissão de dados segura e eficiente. | Altamente versátil com várias topologias. | Pode envolver custos com cabos especializados, switches Ethernet e módulos de interface. |
| OPC UA | Padrão independente de plataforma para integração OT/IT. | Suporta tipos de dados complexos, eventos e alarmes. | Modelagem de dados robusta, criptografia baseada em certificado. | Altamente escalável. | Implementação inicial pode ter custos elevados como com kits de ferramentas de desenvolvimento (SDKs) e recursos de hardware adequados. |
| MQTT | Protocolo leve de assinatura. Suporte nativo nas principais plataformas de nuvem. | Baixo uso de largura de banda. Maior latência em comparação com alguns protocolos Ethernet industriais. | Depende de protocolos subjacentes como SSL/TLS para segurança. | Altamente escalável. | Requer um broker para gerenciar o roteamento de mensagens. Pode exigir recursos de desenvolvimento, como para a necessidade de codificação para interpretar payloads. |
| LoRaWAN | Comunicação de longo alcance. Opera em faixas do espectro de rádio. | Adequado para aplicações de baixo consumo de energia e longo alcance. Latência é tipicamente de segundos. | Criptografia AES-128 para segurança de dados. | Escalável, suporta conectividade massiva de dispositivos. | Baixo custo para cobertura de área ampla. |
Estratégias de armazenamento de Dados IoT na indústria
Após a aquisição e transmissão, os dados da IIoT precisam ser armazenados em infraestruturas robustas. As três abordagens mais relevantes nesse contexto são computação em nuvem, computação de borda e bancos de dados temporais.
A computação em nuvem oferece uma solução escalável e flexível para o armazenamento e o processamento de grandes volumes de dados. Plataformas como AWS IoT, Azure IoT Hub e Google Cloud IoT integram recursos avançados de análise e visualização em tempo real. Essa abordagem é ideal para aplicações que exigem análises históricas, modelos de aprendizado de máquina e integração com sistemas corporativos.
Complementando essa estratégia, a computação de borda (edge computing) processa os dados próximos à fonte — como em gateways industriais ou controladores locais —, reduzindo a latência e o tráfego de rede. Essa característica é crucial em cenários que demandam resposta rápida, como controle de processos em tempo real ou manutenção preditiva. Nessa abordagem, apenas os dados mais relevantes são enviados à nuvem, otimizando o uso da banda e dos recursos de armazenamento.
Já os bancos de dados temporais (time-series databases – TSDBs) são voltados para o armazenamento de séries temporais, ou seja, dados associados a carimbos de tempo (timestamps). Eles permitem acompanhar a evolução de variáveis ao longo do tempo, sendo ideais para dados que chegam continuamente e em alta frequência. Além disso, possibilitam consultas por intervalos temporais, facilitando a análise de tendências, detecção de anomalias e comparação de dados. Para garantir desempenho e economia de espaço, utilizam técnicas de compressão eficientes, aproveitando padrões repetitivos e previsíveis nos dados.
Essas três abordagens, combinadas, formam uma base sólida para a gestão eficiente e inteligente dos dados no ambiente industrial.
Aplicação do IoT em diferentes setores da indústria
De acordo com o IBGE (2023), 84,9% das indústrias de médio e grande porte no Brasil já utiliza alguma tecnologia digital avançada, sendo a IoT parte importante desse cenário. Os benefícios proporcionados pela IoT em áreas como produção e operações são evidentes, o que explica a concentração de suas aplicações nesses setores. Essa constatação é reforçada pelo estudo IoT Snapshot (2022), realizado pela Logicalis, que revela que mais de 60% das empresas pesquisadas possuem soluções de IoT implementadas, em fase de piloto ou em prova de conceito nessas mesmas áreas. Em um contexto global, o mercado de IoT em indústrias manufatureiras apresenta um potencial significativo, com projeções da Fortune Business Insights (2024) indicando um alcance de U$ 452,27 bilhões até 2032.
A tecnologia IIoT demonstra sua versatilidade e impacto em diversos setores industriais: no automotivo, otimiza a logística interna e o rastreamento de componentes, agilizando processos como recalls, e impulsiona investimentos em otimização da produção e manutenção preditiva, com cerca de 30% das indústrias brasileiras do setor engajadas nessa transformação; na indústria de alimentos e bebidas, a IoT viabiliza o monitoramento da produção e da qualidade, assegurando a conformidade com padrões e a consistência de produtos como cervejas, além de promover a eficiência no uso de utilidades como água e energia, alinhando-se a práticas de ESG; finalmente, no setor farmacêutico e químico, o monitoramento contínuo das condições de produção e armazenamento, especialmente a temperatura, garante a integridade dos produtos, enquanto a consistência de indicadores em reações químicas reforça a segurança operacional.
De acordo com a IDC, até o final de 2025 haverá mais de 55 bilhões de dispositivos IoT conectados globalmente, gerando cerca de 80 zettabytes de dados. Esse crescimento exponencial impulsiona organizações a expandirem seus ecossistemas digitais, integrando processos internos e firmando parceiros estratégicos, com o objetivo de aumentar a resiliência e a flexibilidade operacional. Além disso, a convergência da IoT com tecnologias como machine learning e analytics avançado viabiliza operações autônomas e decisões em tempo real.
De acordo com a IDC, até o final de 2025 haverá mais de 55 bilhões de dispositivos IoT conectados globalmente, gerando cerca de 80 zettabytes de dados. Esse crescimento exponencial impulsiona organizações a expandirem seus ecossistemas digitais, integrando processos internos e firmando parceiros estratégicos, com o objetivo de aumentar a resiliência e a flexibilidade operacional. Além disso, a convergência da IoT com tecnologias como machine learning e analytics avançado viabiliza operações autônomas e decisões em tempo real.
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