[Interview] Compreender o papel da Ciência de dados na indústria

Atualmente, a ciência de dados desempenha um papel crucial na transformação dos dados energéticos da indústria para otimizar e alavancar a eficiência dos processos industriais em função de parâmetros externos e internos. Formado em Data Science com foco em Inteligência Artificial (IA), Louis Denoix Louis Denoix é, há 3 anos, Lead Data Scientist na METRON e atualmente lidera uma equipe de 7 especialistas, divididos em 3 continentes (Ásia, América Latina e Europa). Louis vai apresentar as aplicações de Data Science em ambiente industrial, que visam uma melhoria do desempenho energético das unidades de produção.


Lead Data Scientist em METRON

 

Como define a Data Science?

 

Data Science é um campo que explora a Inteligência Artificial, o Data Mining, o Big Data, o Machine Learning e o Deep Learning.

Cada empresa gera uma verdadeira mina de dados, que podem ser exploradas para efeitos de recomendações estratégicas. A Data Science permite transformar esses dados brutos, não tratados, em conhecimento.

A análise dos dados permite detectar acontecimentos ou fenômenos específicos e em seguida modelá-los para prever a sua ocorrência. Graças ao Machine Learning é possível ensinar o equipamento a adotar um comportamento específico para determinada resposta.

Machine Learning e Data Science têm diversas aplicações numa ampla variedade de setores, como detecção de fraudes ou detecção de doenças através de radiografias, por exemplo. Atualmente, estas ferramentas são essenciais para a Indústria 4.0, para, entre outras finalidades, otimizar o desempenho industrial.

 

Por que utilizar Data Science em dados energéticos da indústria?

Todas as instalações industriais são geradoras de dados. Centenas, ou mesmo milhares de sensores medem diariamente a atividade de uma fábrica (produção, temperaturas, qualidade, etc.). Estes dados são frequentemente sub-explorados, em especial no que se refere ao gerenciamento energético.

As capacidades técnicas da era Big Data revolucionaram a coleta e o armazenamento de dados. As instalações industriais evoluíram e amadureceram rapidamente, instalando sensores e sistemas de controle para recolherem uma grande variedade de dados.

Com Data Science, os dados captados em tempo real são tratados pelos algoritmos que avaliam a respectiva confiabilidade e então, definem comportamentos, ou seja, compreendem a evolução dos fenômenos em função dos parâmetros (configurações do equipamento, meteorologia, etc.). Muitos parâmetros de funcionamento servem para contextualizar os dados (restrições operacionais específicas) e fazer com que as recomendações sejam confiáveis e seguras.

Do ponto de vista energético, o objetivo de uma instalação industrial consiste em determinar quando o consumo é mais eficiente. Os algoritmos são então encarregados de encontrar o ponto de funcionamento ótimo para reduzir ao máximo os consumos de energia, garantindo uma produção contínua e sem perturbações, mantendo os mesmos volumes e o mesmo nível de qualidade.

Graças às ferramentas propostas pela Metron, é possível correlacionar dados energéticos com diferentes medições realizadas nas instalações (parâmetros operacionais de equipamentos, dados de produção…). O momento em que a eficiência atinge níveis máximos e mínimos são detectados, tal como as razões dessas variações.

As fontes de dados externas da instalação industrial (meteorologia, dados dos mercados energéticos, etc.) podem entrar no cálculo, permitindo explorar a variabilidade dos mercados de energia – o que é particularmente interessante em determinados países, como no Brasil, com a nova granularidade horária do PLD em clientes no mercado livre de energia.

 

Como aplicar Data Science com foco em energia de forma concreta?

Numa primeira abordagem, o conjunto dos dados históricos registrados na instalação é recuperado e em seguida, juntam-se os dados externos (meteorologia, mercado livre de energia…). O conjunto desses parâmetros serve para construir uma simulação digital do perímetro a ser otimizado.

O modelo analisa os dados de entrada e o consumo energético atingido na saída, para então compreender o elo que os mantém unidos. Depois de terem sido geradas várias centenas de milhares de cenários, elaborados a partir dos parâmetros influentes, é possível encontrar as configurações ótimas para um equipamento, respeitando integralmente os seus requisitos operacionais, como a produtividade, por exemplo.

Estas configurações são dadas sob a forma de recomendações e de gerenciamento para o operador, que é assim acompanhado na sua tomada de decisão. Os operadores, no local, verificam a pertinência destas recomendações.

 

Quais são as especificidades da Data Science da METRON?

A tecnologia da METRON permite automatizar ao máximo todas as ações relacionadas com a energia, numa instalação ou em um grupo. As ferramentas apoiam-se na ontologia – um ramo específico da metodologia METRON que é uma base de informação digitalizada, que reúne todos os conhecimentos dos nossos especialistas em processo e energia, para todos os tipos de aplicações.

Utilizamos diferentes algoritmos da Data Science. A análise de sensibilidade permite, por exemplo, avaliar o impacto de diferentes fenômenos sobre o consumo energético. A ontologia METRON fornece uma solução de exploração na instalação, que permite em seguida saber, em tempo real, se o equipamento consome uma quantidade de energia normal, elevada ou baixa.

Com base numa cartografia virtual da instalação, o consumo é analisado no seu contexto global:

  • Em que redes de comunicação funcionam os equipamentos?
  • Quais os equipamentos interconectados?
  • Onde ocorrem os consumos mais elevados?

A contextualização dos consumos energéticos leva a diferentes soluções e benefícios, que vão do simples monitoramento e detecção de desvios até as otimizações mais complexas envolvendo modificações de set point de funcionamento e operação.

Caso aconteçam desvios nos modelos de referência, é enviada uma notificação, a fim de verificar, no local, se não há qualquer problema com os equipamentos. Através da ferramenta Machine Learning, é possível prever os consumos futuros – uma informação de extrema importância para a organização dos planejamentos ou para um posicionamento antecipado nos mercados de energia.

 

Agradecemos ao nosso especialista Louis Denoix pelos esclarecimentos sobre Data Science, uma ferramenta essencial para transformar os dados industriais em conhecimento. Aliando a sua solução de Data Science e as competências humanas, a METRON permite aos industriais se beneficiarem de uma automatização de tarefas e de uma enorme capacidade de cálculo, o que facilita o trabalho do operador no seu dia-a-dia. A METRON oferece também ganhos de tempo para poder realizar ações de maior valor agregado e apoia a implementação detalhada e eficiente das ações de desempenho energético.

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