Por Ricardo Giacomin*- Passada a fase da concentração de investimentos em sistemas de gestão corporativa, ou ERP (Enterprise Resources Planning), no final da década de 1990 e início dos anos 2000, muitas empresas industriais se voltaram para suas operações e fizeram investimentos vultosos em sistemas de gestão de execução de manufatura (MES - Manufacturing Execution Systems) e em sistemas de gestão de informações de processo, ou PIMS (Process/Plant Information Management Systems).
Os sistemas MES são dedicados ao controle e a rastreabilidade dos processos de transformação de matérias-primas em produtos acabados.
Localizados entre os sistemas ERP, onde a demanda de produção é tipicamente definida, e os sistemas de automação, responsáveis pelo controle de cada etapa de produção separadamente, os sistemas MES programam e gerenciam a execução das ordens de produção, registrando as principais entradas e saídas de cada processo envolvido.
Os sistemas PIMS também se debruçam sobre os componentes de automação, como CLPs, SCADAs ou SDCDs, para deles adquirirem dados de processos, como vazão, temperatura, vibração, etc.
Essas variáveis, ou tags, são amostradas em frequência elevada e mantidas em um repositório de dados históricos. Usuários do sistema PIMS, tipicamente operadores e engenheiros de processo, preparam visões gráficas (como painéis de controle) para acompanhamento tanto dos dados em tempo real quanto históricos.
Com a crescente demanda por maior controle e melhor desempenho energético das operações industriais, aumenta a procura por soluções que ajudem as empresas a:
* conhecer sua performance atual;
* identificar oportunidades de melhoria;
* simular cenários de operação com vistas para o resultado energético;
* e otimizar seus processos de planejamento, suprimentos e custeio energético.
Inadvertidamente, algumas empresas têm estendido sua implementação de ERP, MES ou PIMS, na tentativa de alcançar tais objetivos. Ao longo do caminho, entretanto, percebem que nenhum deles tem a vocação e a infraestrutura tecnológica para tanto.
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A abordagem de big data para gestão de energia e utilidades
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Uma boa implementação de um sistema de gestão de energia requer necessariamente uma abordagem de big data.
É importante conhecer e analisar todas as variáveis energéticas de todos os processos (ou ao menos dos maiores ofensores), em tempo real, bem como fazer a manutenção do histórico dessas variáveis e a inferência de modelos de consumo dos equipamentos a partir desse histórico.
Particularmente pela característica de seus gerenciadores de bancos de dados, sistemas ERP ou MES não servem como plataformas para a implementação de tais recursos.
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Por outro lado, a gestão de energia industrial não envolve apenas a manutenção de histórico de variáveis contínuas (como dados de consumo) e apresentação gráfica dessas variáveis.
Devem ser considerados os aspectos relacionados às ordens de produção realizadas, para entendimento do comportamento energético dos equipamentos, ordens de produção planejadas, para a previsão de consumo e geração de energia, estrutura e situação dos contratos de energia, entre outros aspectos.
Nesse sentido, também o PIMS não corresponde a uma boa plataforma de implementação de um sistema de gestão de energia.
Por fim, estágios mais maduros de gestão de energia demandam algoritmos sofisticados de modelagem estatística, simulação, otimização, entre outros métodos de inteligência computacional, geralmente fora do alcance de sistemas de ERP, MES ou PIMS.
Mesmo que neste momento sua necessidade de gestão de energia e utilidades ainda seja muito básica, garanta que sua solução não lhe imponha restrições fortes em um futuro breve.
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*Ricardo Giacomin é Sócio-fundador da Viridis, empresa com software de gestão de energia e utilidades para grandes consumidores.
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