Big data para armazenamento e processamento de dados massivos provenientes da internet industrial

Abstract

As indústrias de manufatura contam hoje com os sistemas de controle e aquisição de dados denominados de MES (Manufacturing Execution System). Soluções deste tipo são softwares que adquirem dados discretos de um processo, a partir de diversas fontes, os armazenam em um banco de dados e os disponibilizam através de relatórios analíticos. Proporcionando uma visão unificada de todo o processo e ajudando assim que as aplicações cliente tenham um controle mais preciso das etapas da produção. O objetivo deste artigo é apresentar uma solução de Big Data para a construção de uma aplicação analítica de MES na Indústria, detalhando softwares que atendam os requisitos não funcionais de Replicação, Sharding e Schema Design. A solução é representada através de uma arquitetura que possui na sua base os softwares MongoDB e Pentaho. O cenário de uso para teste de a arquitetura proposta objetiva unificar informações de Máquinas Injetoras volumosas, distribuídas e variadas do chão de fábrica em um contexto de uma Indústria com inúmeras filiais. A unificação das informações visa proporcionar ao gestor, indicadores de produção por tempo de funcionamento destas máquinas, com o monitoramento de Andon’s. As tecnologias utilizadas para o desenvolvimento da solução proposta nesse trabalho conseguiram atender de forma positiva a arquitetura proposta e aos requisitos não funcionais de performance, desempenho e disponibilidade das informações, seja em aplicações da Web das Coisas e Internet das Coisas, como também no contexto da Internet Industrial.