A maioria das tecnologias e conceitos da Indústria 4.0 estão de alguma forma interligados. Por exemplo no caso da IdC, esta está muito dependente de conceitos como:

• Big Data
• Machine learning
• Inteligência artificial
• Computação em nuvem
• Edge computing

A edge computing refere-se ao processamento de informação a partir de sensores à entrada. A sua finalidade é processar informação, filtrando-a e sinalizando aquela que é relevante, para que apenas essa saia (Chen, 2019). Um exemplo prático pode ser o da sua utilização numa rede de câmaras e sensores à volta do edifício de uma empresa. Certamente não pretendemos ser constantemente bombardeados com informações dessas câmaras e sensores (IdC), pelo que a arquitetura edge computing é fundamental. Ela vai processar a informação recebida de dispositivos IdC e enviar informação apenas em caso de alguma anomalia, neste caso, por exemplo, quando os sensores e/ou câmaras mencionadas detetarem movimento.

Os Big Data permitem a recolha e a análise de elevadas quantidades de dados. São, por isso, essenciais para a IdC porque todas as “coisas” (dispositivos, sensores) recolhem enormes quantidades de informação que precisam ser analisadas; os dispositivos IdC recolhem esses dados, que são depois fornecidos e armazenados, em “formato bruto” pelas soluções dos Big Data, utilizando várias tecnologias para otimizar o seu armazenamento. Esses sistemas de otimização são conhecidos como Data Lake (ibidem) e são essenciais para facilitar o processo de análise e assegurar a sua rentabilidade. O módulo 6 explora, em detalhe o tema dos Big Data.

A machine learning é necessária na IdC, porque a quantidade de dados provenientes dos dispositivos torna-se demasiado elevada para uma análise eficaz. Graças à tecnologia machine learning, os dispositivos podem aprender a verificar apenas os dados que são relevantes (por exemplo, indicando uma perturbação ou anomalia no processo), baseando-se numa utilização de algoritmos avançados. A machine learning combina elementos de informática e modelação estatística, permitindo a análise automatizada de dados.

Na verdade, hoje em dia já é possível identificar um conjunto alargado de aplicações da IdC no quotidiano, em dispositivos inteligentes, tais como balanças inteligentes, fechaduras inteligentes, hubs domésticos inteligentes e assistentes inteligentes como o Alexa, da Amazon ou o Siri, da Apple (Donaldson, 2019).

 

Fonte: Desenhado por macrovector/Freepik

Os gráficos vetoriais que aqui se apresentam mostram exemplos dos dispositivos inteligentes mencionados anteriormente. Em muitos casos, quando nos referimos a esses dispositivos usamos o termo smart, como por exemplo: smartwatch, smartband, smartphone, smart TV, etc. Este conceito também deu origem a muitas ideias interessantes, que visam frequentemente um desenvolvimento mais sustentável e verde através, por exemplo, de uma melhor e mais eficiente utilização dos recursos naturais. O interesse crescente por estes conceitos decorre do facto de eles contribuírem de modo efetivo para uma utilização mais eficiente e mais ecológica dos recursos, respondendo às preocupações ambientais crescentes e melhorando a qualidade de vida das populações.

Um exemplo disso é o smart grid que designa a distribuição inteligente de energia. Esta tecnologia possibilita a comunicação de aparelhos através da rede elétrica, tendo em vista a redução de custos e o aumento da eficiência energética. Pode, por exemplo, apoiar o fornecedor de eletricidade na otimização do trabalho da central elétrica, através de estratégias que permitam uma distribuição mais equilibrada do consumo de energia ao longo do dia, compensando a sua eficiência em diferentes horas (Fruhlinger, 2020).

Outro exemplo de que muito se fala é a smart home que, como o próprio nome sugere, designa uma casa que é inteligente, no sentido de que também pode ser gerida eficazmente. Essa gestão é remota e feita a partir de um smartphone, computador ou outro dispositivo. Algumas aplicações deste conceito incluem, por exemplo:

• Iluminação inteligente – Permite controlar, por exemplo, a intensidade ou a cor das lâmpadas num espaço, numa perspetiva de adaptação ao utilizador e poupança de energia. As tecnologias mais avançadas incluem, por exemplo, a iluminação rotativa que permite acender e desligar diferentes lâmpadas num espaço, mesmo que não se esteja fisicamente presente, o que pode ser particularmente útil para simular que o espaço está ocupado e dissuadir assaltantes. Também se pode, claro, programar o comportamento de iluminação em casa, em função das rotinas diárias dos seus moradores; por exemplo, sabendo que acorda às seis horas, a sua iluminação pode ligar-se automaticamente e aumentar a intensidade de modo a não perturbar a sua visão, ou sabendo que já está a trabalhar às oito horas, pode desligar automaticamente todas as lâmpadas da sua casa para que não tenha de se preocupar em fazê-lo quando sai (Szczęsny, 2020). Esta tecnologia também pode ser utilizada por start-ups, para ajustar a intensidade da luz ao trabalho dos colaboradores, dando especial atenção ao impacte da iluminação na qualidade do trabalho e na saúde.

• Segurança – Pode incluir a instalação de sensores, câmaras e/ou fechaduras inteligentes, o que também pode gerar alguns perigos. Em 2016, a NTT Data Corp. referiu que 80% dos clientes dos EUA estão preocupados com a segurança das suas smart homes (Rose, 2020), porque o elevado número de dispositivos também dá aos hackers mais hipóteses de conseguirem violar o sistema de segurança. No entanto, uma utilização cautelosa e inteligente destes mecanismos de segurança pode, de facto, ser um grande conforto.

Como é que as start-ups podem utilizar a tecnologia IdC nas suas operações? Na verdade, existem duas formas principais:

• enquanto fornecedores, disponibilizando soluções de IdC
• enquanto clientes, utilizando soluções de IdC para os seus negócios

Existem cada vez mais indústrias que estão dispostas a usar a IdC. Embora seja possível encontrar soluções de IdC em quase todo o lado, a sua utilização é muito frequentemente indicada em setores como:

• os cuidados de saúde
• o retalho
• a indústria
• os veículos
• a agricultura
• a energia
• a segurança pública

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[1] Donaldson J. (Mar 27, 2019). Why is the Internet of Things Important to our Everyday Lives? Retrieved from: https://mojix.com/internet-of-things-everyday-lives/

[2] Golczyk P. (n.d.). Big-data & internet of things czyli spojrzenie w przyszłość marketing operations. Retrieved from: http://golczyk.com/big-data-internet-of-things-czyli-spojrzenie-w-przyszlosc-marketing-operations/

[3] Fruhlinger J. (May 13, 2020). What is IoT The internet of things explained. Retrieved from: https://www.networkworld.com/article/3207535/what-is-iot-the-internet-of-things-explained.html

[4] Chen M. (August 6, 2019). How Big Data Powers the Internet of Things. Retrieved from: https://blogs.oracle.com/bigdata/how-big-data-powers-the-internet-of-things

[5] Szczęsny J. (Aug 16, 2020). 5 urządzeń smart home, które NAPRAWDĘ WARTO sobie kupić. Retrieved from: https://antyweb.pl/smart-home-urzadzenia-warto/

[6] Rouse M. (July 2020). Smart home or building (home automation or domotics). Retrieved from: https://internetofthingsagenda.techtarget.com/definition/smart-home-or-building