Fase 3: Definir um esquema

Com base na avaliação do seu estado atual na fase anterior, você pode começar a criar seu esquema. Um blueprint é uma arquitetura de referência do sistema end-to-end IIo T que você adota em sua jornada de transformação digital. Ele serve como base de sua IIo jornada de digitalização de TI e ajuda você a atingir seus objetivos de negócios. Um esquema:

• É guiado pelo seu Visão North Star

• Adere ao princípios fundamentais de uma estrutura de solução bem-sucedida

• Consiste em blocos de construção repetíveis e reutilizáveis

Às vezes, você pode precisar de uma prova rápida de conceito para demonstrar o valor e a viabilidade de determinadas partes do esquema.

Visão North Star

Seu esquema deve ser guiado por sua visão North Star, que é uma meta clara, concisa e de longo prazo que fornece orientação para a tomada de decisões de negócios. Se não houver uma visão North Star, pense grande ao criar uma. Essa visão geralmente leva de 3 a 5 anos para ser realizada. Para atingir essa visão, começar aos poucos e escalar rapidamente são as chaves para o sucesso.

Princípios fundamentais de uma estrutura de solução bem-sucedida

Para criar um backbone unificado de dados de TI e TO em seu esquema, você precisa de uma arquitetura funcional. Com base em nossas experiências, identificamos os seguintes três princípios fundamentais da estrutura da solução:

• Maximize insights

  • A democratização do acesso aos dados fornece insights diversos e gera valor comercial, como a otimização da margem de SKU.

  • A realização de análises descritivas em dados operacionais históricos ou em tempo real ajuda você a monitorar KPIs, identificar tendências, identificar possíveis áreas de melhoria e tomar medidas.

  • A realização de análises de diagnóstico nos dados ajuda a identificar a causa raiz dos eventos operacionais.

  • A realização de análises preditivas em dados ajuda você a prever eventos futuros em seus negócios e operações.

  • A realização de análises prescritivas de dados sugere várias soluções para resolver um determinado problema, com base em resultados de análises descritivas e preditivas.

• Minimize a dívida técnica

  • A integração perfeita com os principais sistemas de TI/TO existentes elimina soluções temporárias.

  • A automatização do pipeline de implantação remove o processo manual de suas operações.

  • A padronização de ferramentas evita a proliferação de ferramentas e aplicações personalizadas.

  • Usar serviços de gerenciamento centralizados para implantar configurações padronizadas em todo o ambiente, evitando o uso de configurações não padronizadas e possivelmente problemáticas no local.

  • Criar padrões para atualizar e implantar a infraestrutura automaticamente ou com o mínimo de intervenção para tarefas reproduzíveis. Os exemplos incluem atualização de sistemas operacionais, rotação periódica de certificados de dispositivos, instalação de patches ou escalabilidade do armazenamento de dados.

  • Projetar e implementar padrões repetíveis e reutilizáveis para rápida implantação de produção em todos os locais em grande escala.

• Esquema modular e preparado para o futuro

  • Projetar para interoperabilidade com sistemas e infraestruturas de TI/OT existentes.

  • Projetar para a modularidade, o que ajuda você a começar pequeno e escalar rapidamente, adicionar novos componentes de forma iterativa e selecionar a melhor opção para seu caso de uso.

  • Projetar para flexibilidade com infraestruturas existente (brownfield) e nova (greenfield).

Blocos de construção repetíveis e reutilizáveis

Os alicerces de uma IIo jornada de transformação digital de TI são as várias camadas funcionais, considerações e casos de uso que compõem o plano. A imagem a seguir mostra os blocos de construção funcionais repetíveis e reutilizáveis de alto nível de um esquema.

A seguir estão as camadas de um esquema:

• Ingestão de dados: essa camada de borda coleta dados de várias fontes em sua infraestrutura on-premises ou ambiente em nuvem. As fontes de dados típicas de TI/OT podem incluir dados de telemetria de sistemas de controle supervisório e aquisição de dados (SCADA), sistemas de controle distribuído (DCS), sensores secundários PLCs, sistemas de execução de manufatura (MES), software como serviço (SaaS) e aplicativos legados, sistemas de planejamento de recursos corporativos (ERP), sistemas de gerenciamento de relacionamento com clientes (CRM), vários sistemas da cadeia de suprimentos e historiadores de dados.

• Insights e aplicações de borda: dependendo dos seus casos de uso, talvez você queira implantar essa camada de borda. Essa camada é usada para atender a quaisquer requisitos de baixa latência e residência de dados para sua arquitetura, apoiar a continuação da produção quando desconectada da nuvem e permitir a inovação na borda.

• Gerenciamento de dados: essa camada é responsável por vários aspectos das funções típicas de gerenciamento de dados, como:

  • Construindo e gerenciando modelos de dados semânticos (SDMs) para recursos de TI/OT para governança. Adicionar contextos aos dados da máquina usando um modelo de dados semânticos ajuda na análise posterior para modelagem de processos e máquinas.

  • Armazenar os dados coletados na camada de ingestão de dados. Use os dados armazenados nessa camada para processar e fornecer informações locais e para fornecer store-and-forward funcionalidade quando desconectado da nuvem.

  • Processamento dos dados na nuvem para atender às várias necessidades de consumo dos usuários finais, como integração de dados, normalização de dados, enriquecimento de dados, qualidade de dados, descoberta de dados, catálogo de dados e pesquisa.

  • Permitir um serviço flexível de consumo de dados para consumidores externos para fornecer insights de negócios.

• Insights de dados: essa camada de nuvem é usada para insights de negócios que variam de simples, como painéis de KPI quase em tempo real, a avançados, como manutenção preditiva, previsão de demanda e gerenciamento de inventário que usa o serviço flexível de consumo de dados da camada de gerenciamento de dados.

• Servidor de dados: essa camada de nuvem é usada para democratizar o acesso aos dados para vários usuários finais, como várias pessoas de TO, cientistas de dados, engenheiros de dados e analistas de dados. Essa camada fornece diretamente dados para outros sistemas corporativos e soluções de terceiros para permitir casos de uso e aplicações de negócios.

• Casos de uso e aplicações de negócios: essa é a camada superior da arquitetura. Essa camada de nuvem contém as aplicações e ferramentas de negócios que abordam seus casos de uso comerciais. Conforme necessário, as aplicações e ferramentas dessa camada acessam os dados e os insights nas camadas de suporte.

• Considerações transversais: essa camada contém os principais requisitos não funcionais que se aplicam às fontes de dados, à borda e à nuvem. Essa camada inclui elementos essenciais, como end-to-end segurança, gerenciamento de configuração, registro em log, conformidade e requisitos normativos. Essa camada ajuda você a operar sua arquitetura com segurança e eficiência, oferecendo oportunidades para melhorar a performance, reduzir custos ou usar automações que permitam a rápida implantação em escala em todos os sites.

Para criar essa solução de dados unificada, recomendamos o uso de uma arquitetura funcional unificada semelhante à apresentada. Essa abordagem holística ajuda você a pensar grande, começar pequeno e escalar rapidamente. Em vez de assumir toda a jornada de transformação digital de uma só vez e tornar a jornada incrivelmente difícil, você continua repetindo resultados menores que ajudam a alcançar seus resultados comerciais. Talvez você já tenha alguns desses blocos de construção instalados hoje e, se sim, pode reutilizá-los.

AWS Oferta de solução IDP

AWS O Professional Services usa uma tried-and-tested abordagem, a AWS Industrial Data Platform (IDP), para descobrir, projetar e implementar uma solução de dados unificada flexível e extensível para o sucesso da Indústria 4.0 (também conhecida como manufatura inteligente, fábrica inteligente ou indústria inteligente). O AWS IDP aborda um catálogo de casos de uso comuns, como:

• Operacional e acionável KPIs para otimização de produção e ativos, incluindo eficácia geral do equipamento (OEE), produtividade, rendimento e tempo de ciclo

• Soluções automatizadas de gerenciamento de qualidade e defeitos para qualidade preditiva

• Manutenção preditiva que reduz o tempo de inatividade e as falhas catastróficas de equipamentos

• Otimização de energia e redução da pegada de carbono para fabricação sustentável

• Otimização da cadeia de suprimentos, incluindo gerenciamento de inventário, previsão de demanda e rastreamento

A arquitetura do seu esquema pode variar de acordo com seus casos de uso, sua avaliação do estado atual e as lacunas identificadas. Para obter mais informações sobre os AWS serviços relevantes que você pode usar em seu blueprint, consulte a arquitetura de referência da AWS Industrial Data Platform (IDP).