Os gerentes da Malaysia Airlines poderiam ter dados melhores na ponta dos dedos

Desastres sem precedentes quase sempre geram uma visão retrospectiva de 20/20 e levam a reformas concebidas de forma restrita, no estilo “nunca mais”. Mas às vezes as aulas são mais amplamente úteis. No caso do voo 370 da Malaysia Airlines, o fato mais impressionante que poucos repórteres optam por explorar em profundidade é que o motor do Boeing 777 foi capaz de se comunicar muito depois de os pilotos terem ficado em silêncio. E a tragédia é que todas as informações que ele conseguiu transmitir não foram realmente transmitidas. Se a mídia fosse mais voltada para a tecnologia, eles relatariam isso como um Internet das coisas História (IoT). O termo se refere ao fato de que bilhões de sensores e dispositivos estão conectados à web, transmitindo, recebendo e agindo automaticamente sobre os dados. Agora que, de fato, eles excedem em muito o número de humanos conectados no planeta, temos uma Internet de “coisas” mais do que de pessoas. Os dados que eventualmente mostraram que o voo 370 continuou por horas após o término das transmissões de voz vieram de pings de satélite, principalmente fornecidos pela Inmarsat. Mas dados mais precisos poderiam ter vindo mais diretamente dos motores a jato Rolls-Royce Trent 800 do avião — quase todos os motores Rolls-Royce produzidos no passado recente são habilitados para IoT. Embora muitas indústrias importantes ainda não tenham criado produtos de “IoT”, esse não é o caso das turbinas a jato. Graças ao custo, ao forte interesse em operá-los com eficiência e às enormes implicações de segurança de sua manutenção, foi fácil justificar os custos adicionais de incorporar sensores que transmitir informações sobre as condições de operação do motor no solo em tempo real. Todos os fabricantes agora incluem rotineiramente cerca de 60 desses sensores em seus modelos. (Evidentemente, esses motores, por serem mais antigos, tinham sensores adicionais, não os embutidos, mas a questão é a mesma.) Esses dados permitem que os fabricantes e seus clientes façam coisas que eram simplesmente impossíveis no passado. Em vez da manutenção programada, cujos intervalos geralmente são baseados em medidas imprecisas, como o tempo médio até a falha, eles agora podem oferecer às companhias aéreas “manutenção preditiva”, que é feita quando cada motor individual realmente precisa dela, conforme indicado pelos dados em tempo real do motor, como a detecção de uma fratura por tensão fina que pode não estar visível. Isso não é apenas mais barato, mas também pode evitar uma falha catastrófica durante o voo. A turbina de IoT também oferece ao fabricante uma opção de marketing: em vez de vender a turbina, em vez disso, eles podem oferecer a uma companhia aérea um contrato de arrendamento em que o preço é determinado dinamicamente, com base em dados precisos sobre a distância em que o motor voa, ou eles podem oferecer contratos de manutenção de preço fixo que funcionam porque a empresa pode evitar reparos não programados. Então, por que os dados do mecanismo não ajudaram na busca? Porque a companhia aérea teve a opção, mas recusou, para pagar cerca de $10 por voo para ter acesso em tempo real a ele. Se tivesse optado por fazer o investimento, poderia ter feito isso para ajustar os motores para obter o máximo desempenho — mas, ao fazer isso, também teria adquirido a capacidade de controlar um avião rebelde. Visto sob essa luz, o terrível atraso na descoberta do voo 370 pode ser visto como uma falha da prática de gerenciamento em acompanhar as novas tecnologias. Os especialistas em IoT que consultei sobre essa ideia acham que é provável que os dados do motor Rolls-Royce estivessem provavelmente em um formato “aberto” (versus proprietário da empresa) que teria permitido que fossem compartilhados, à medida que foram gerados, com a companhia aérea e até mesmo com os controladores de voo. Isso significaria que, quando o contato por voz cessasse, eles poderiam ter mudado para os dados do motor. Como eles teriam visto que o avião ainda estava voando, poderia até ter havido tempo para tomar medidas para evitar a perda de vidas. Em vez disso, esses dados só surgiram dias depois: ainda são essenciais, mas não acionáveis. Minha opinião sobre esse lapso é que há uma lacuna entre o poder da tecnologia de IoT e a capacidade da gerência de conceber estratégias para capitalizá-la, o que chamo de “Pensamento de IoT”. Em particular, os gerentes ainda precisam entender um novo imperativo de design: que, ao projetarmos coisas para fazer parte da Internet das Coisas, devemos perguntar constantemente: quem mais poderia usar esses dados? Muitos dos benefícios potenciais dos dados de IoT em tempo real só podem se materializar se imaginarmos vários usuários. Aqui está um exemplo mais simples para ilustrar o que estou dizendo. Recentemente, vi um protótipo de máquina de venda automática habilitado pela tecnologia IoT, principalmente com o marketing personalizado em mente. Ele pode reconhecer um cliente, oferecer a ela um pacote especial (talvez uma redução no preço de um refrigerante com batatas fritas) com base em suas escolhas de compra anteriores e até mesmo ajustar os preços dinamicamente com base na temperatura do ar externo. (Algum dia você pode se arrepender de dizer: “Eu pagaria qualquer coisa por uma bebida gelada agora!”). No entanto, os desenvolvedores não pararam por aí: eles perguntaram o que eu acho que deve ser uma pergunta fundamental com a IoT (e uma que simplesmente não fizemos no passado, quando os dados proprietários eram o caminho para a fama e a fortuna):” quem mais poderia ser útil para esses dados em tempo real?” Nesse caso, eles perceberam que os sensores da máquina também podiam detectar quando o nível de estoque na máquina estava baixo. Se esses dados fossem retransmitidos (novamente, em tempo real) para um distribuidor, seria possível que um caminhão de entrega tivesse sua rota redirecionada dinamicamente para reabastecer a máquina. Um fluxo de dados, muitos usos. Da mesma forma, os fabricantes poderão melhorar drasticamente a integração da cadeia de suprimentos e sua distribuição, ao mesmo tempo em que otimizarão a eficiência da linha de montagem por meio de incorporando sensores em toda a linha de montagem e espalhar esses dados para todos, desde trabalhadores da linha de montagem até parceiros da cadeia de suprimentos, que podem usá-los. Diante dessa nova realidade, as autoridades de segurança da aviação devem considerar exigir que os fabricantes de motores, no futuro, forneçam rotineiramente o fluxo de dados às companhias aéreas e aos controladores de voo — e que as empresas o monitorem. (Isso é bem simples: tudo o que eles precisam fazer é programar alertas para exceções relativamente raras quando os dados se desviam das normas). As companhias aéreas inteligentes podem tomar a iniciativa e exigir os dados agora. Minhas fontes do setor dizem que algumas companhias aéreas usam esses dados em tempo real para ajustar o desempenho do motor, uma vantagem competitiva. (Depois do desastre da explosão da BP, Eu sugeri que a mesma abordagem seria aplicável às plataformas de perfuração. E seria ideal no caso de o governo Obama aprovar o oleoduto Keystone XL: um sensor embutido poderia detectar uma fratura por estresse antes de qualquer evidência visível e, em seguida, acionar automaticamente um desligamento. Nem uma gota de óleo seria derramada e a empresa saberia exatamente para onde ir, acelerando os reparos e reiniciando o oleoduto mais rapidamente.) A capacidade da Internet das Coisas de compartilhar dados em tempo real entre muitos usuários simultaneamente tem muitas vantagens para todos que têm acesso a ela. Não menos importante é o potencial de salvar vidas.

Os gerentes da Malaysia Airlines poderiam ter dados melhores na ponta dos dedos

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