IoT na prática: como coletar dados do chão de fábrica e enviar para a nuvem

O gerente voltou da feira de tecnologia com os olhos brilhando: "Quero um dashboard com os dados de todas as minhas máquinas em tempo real." O integrador anotou, concordou e pensou: "Por onde eu começo?"

Esse é um cenário muito comum em projetos de automação industrial. Todo mundo fala sobre IIoT, Indústria 4.0 e dados em tempo real, mas poucos sabem como transformar esse desejo em uma arquitetura prática, confiável e aplicável ao chão de fábrica.

A boa notícia é que o conceito não precisa ser complicado.

A camada de campo é o chão de fábrica. É onde estão os CLPs, inversores de frequência, sensores de temperatura, pressão, nível, vazão, medidores de energia e demais equipamentos industriais.

Os dados já existem nessa camada. O desafio é que, muitas vezes, eles ficam presos dentro de cada equipamento, comunicando por protocolos industriais.

Ou seja: antes de pensar em dashboard, é preciso entender de onde os dados vêm e como acessá-los com segurança.

A camada de borda, também chamada de edge, é o ponto entre o chão de fábrica e a nuvem. É aqui que entra o CLP inteligente, gateway IoT ou equipamento responsável por coletar os dados dos dispositivos industriais, organizar essas informações e enviá-las para uma plataforma externa.

Essa camada pode fazer muito mais do que simplesmente transmitir dados:

• Filtros e validação dos dados
• Cálculos e médias
• Conversão de protocolos
• Detecção de falhas
• Preparação das informações antes do envio

Na prática, é aqui que o dado bruto começa a virar informação útil.

A camada de nuvem é onde os dados são armazenados, visualizados e analisados. É nela que ficam os dashboards, históricos, alarmes, relatórios e indicadores de desempenho.

• Gerência: acessa essa camada para acompanhar a produção
• Manutenção: usa essa camada para identificar falhas recorrentes
• Engenharia: utiliza os dados para melhorar processos
• Gestão: consegue tomar decisões com base em informações reais da operação

É aqui que o projeto deixa de ser apenas conectividade e passa a gerar valor para a indústria.

Em projetos com o CLP Haiwell A8, a arquitetura pode ser simplificada. Isso porque o A8 pode atuar como controlador da máquina e, ao mesmo tempo, como gateway IoT.

Isso reduz cabeamento, diminui a complexidade da arquitetura e facilita a implementação do projeto.

Em aplicações com múltiplos CLPs ou equipamentos de marcas diferentes, o A8 também pode atuar como ponto central de coleta, lendo dados via Modbus TCP e publicando essas informações para a plataforma em nuvem.

Etapa 1 — Definir quais dados realmente devem ser coletados

Antes de configurar qualquer equipamento, é importante definir quais informações são relevantes para o cliente. Nem todo dado precisa ir para a nuvem — o ideal é coletar aquilo que gera decisão. Algumas perguntas ajudam nesse processo:

• Qual variável indica problema quando sai da faixa normal?
• O que o gerente de produção precisa acompanhar diariamente?
• Quais dados ajudam a calcular indicadores como OEE, produtividade ou tempo de parada?
• Quais informações são importantes para manutenção preventiva?

Em uma máquina de produção, por exemplo, pode fazer sentido coletar:

• Contagem de ciclos
• Temperatura de zonas
• Corrente do motor principal
• Tempo de máquina parada
• Alarmes ativos
• Status de produção
• Consumo de energia

Etapa 2 — Configurar o CLP para publicar via MQTT

Com as variáveis definidas, o próximo passo é configurar o CLP para publicar essas informações. No caso do Haiwell A8, isso pode ser feito pelo HaiwellHappy, configurando:

• Endereço do broker MQTT
• Tópico de publicação
• Intervalo de envio
• Formato do payload
• Variáveis que serão transmitidas

O formato JSON costuma ser uma boa escolha, pois é amplamente aceito por plataformas modernas de visualização, bancos de dados e sistemas de integração.

Etapa 3 — Escolher o broker MQTT

O broker MQTT é o servidor responsável por receber as publicações do CLP e distribuir os dados para os sistemas que precisam consumir essas informações. Existem diferentes opções, dependendo do projeto:

• Mosquitto — broker local, indicado quando os dados precisam permanecer dentro da planta industrial
• HiveMQ Cloud / EMQX Cloud — interessantes quando o objetivo é acesso remoto e escalabilidade
• Haiwell Cloud — em projetos com equipamentos Haiwell, reúne conectividade, visualização, histórico e supervisão em uma única plataforma

Etapa 4 — Conectar a plataforma de visualização

Depois que os dados chegam ao broker, é necessário conectá-los a uma plataforma de visualização, responsável por transformar os dados em telas, gráficos, indicadores e dashboards. Algumas opções utilizadas em projetos IIoT são:

• Node-RED — para criação de fluxos de dados e integrações
• Grafana — para visualização de séries históricas e dashboards
• Haiwell Cloud SCADA — para supervisão integrada com CLPs e IHMs Haiwell

O importante é que a plataforma escolhida esteja alinhada com a necessidade do cliente, o nível de complexidade do projeto e a infraestrutura disponível.

Etapa 5 — Configurar alertas, históricos e relatórios

Com os dados sendo exibidos, o projeto ganha valor quando passa a gerar ação. Por isso, é importante configurar alarmes, históricos e relatórios. Exemplos:

É nesse ponto que o dashboard deixa de ser apenas visual e passa a apoiar decisões reais.

Um projeto piloto de IIoT não precisa começar grande. Com um CLP Haiwell A8 já instalado na máquina e um broker MQTT configurado, é possível iniciar com uma estrutura simples, por exemplo:

Em muitos casos, esse tipo de piloto pode ser entregue em poucos dias de trabalho, sem gateway externo, sem licença complexa de software e sem grandes alterações na infraestrutura da planta.

Esse é um argumento muito forte para propostas técnicas:

IIoT no chão de fábrica não é apenas um projeto de TI. É um projeto de automação industrial com conectividade. Por isso, precisa considerar protocolos, CLPs, sensores, redes industriais, segurança, disponibilidade e operação real.

O integrador que domina essa arquitetura — campo, borda e nuvem — passa a entregar muito mais do que dashboards. Ele entrega informação para decisão.

E com soluções como o CLP Haiwell A8, é possível simplificar a implementação, reduzir componentes na arquitetura e acelerar a criação de projetos conectados.