Espaço de Dados Unificado (EDU): A Arquitetura IIoT da Indústria 4.0 - Unified Namespace (UNS)

Você ainda sofre com integrações "ponto a ponto" e dados desconexos no chão de fábrica? Neste vídeo, exploramos a fundo o Espaço de Dados Unificado (EDU) — ou Unified Namespace (UNS) — e como ele resolve as dores da arquitetura tradicional de automação.

Entenda como migrar de um sistema antigo para um stack moderno, contextualizado e pronto para Inteligência Artificial e Machine Learning. Abordamos desde a coleta de dados com sensores inteligentes e MQTT no Edge, até a estruturação correta seguindo a ISA-95 e o armazenamento em Bancos de Dados Cronológicos (Temporal) e Relacionais.

Se você quer dominar o fluxo de dados da Indústria 4.0, do sensor à nuvem, este vídeo é para você.

👇 Neste vídeo você vai aprender:
A diferença entre a arquitetura Tradicional e o Moderno.
O que é o EDU (Unified Namespace) e seus 5 requisitos técnicos.
Por que abandonar drivers proprietários e adotar OPC-UA e MQTT.
Como integrar ERP, MES e SCADA em uma única fonte de verdade.
A diferença crucial entre Data Lake e Data Warehouse para projetos de IA.

🔗 Links e Recursos da Comunidade Indústria 4.0:

Site: www.Industria4.com.br

00:00 00:22 Início
00:23 01:25 Introdução: O Espaço de Dados Unificado (EDU)
01:26 03:31 A Arquitetura Típica (Ponto a Ponto)
03:32 04:29 O conceito de "Fluência no Stack"
04:30 05:54 O que é realmente o EDU (Unified Namespace)
05:55 08:15 CLPs Tradicionais vs. Edge, Drivers e MQTT
08:16 09:54 MQTT Broker e Banco de Dados Cronológico (Time Series)
09:55 11:18 IO-Link, Sensores Inteligentes e Sparkplug B
11:19 12:06 Node-Red, HighByte e ETL
12:07 14:20 Integração de Sistemas (ERP, MES, CRM)
14:21 18:12 Estruturação de Dados (ISA-95)
18:13 19:54 Bancos de Dados no Edge: Diferença entre Cronológico e Relacional
19:55 21:08 Data Lake vs. Data Warehouse e uso para IA/Machine Learning