A fábrica autoconsciente possível graças à Internet das Coisas

Descubra como a manutenção preditiva habilitada pela IoT Industrial pode melhorar o desempenho de uma fábrica.

Predictive Maintenance

No processo de transformação digital que está levando a Industrie 4.0 para o sistema de produção, a fábrica autoconsciente é a sua evolução natural. O desenvolvimento desta nova forma da fábrica se baseia na inteligência distribuída mais perto da linha de produção, nos sensores avançados e nas técnicas mais sofisticadas de análise de dados e Machine Learning.

As novidades permitem a integração das máquinas existentes com sensores de nova geração, utilizando os dados fornecidos pelos meios de produção: esta combinação faz com que seja possível verificar o funcionamento do sistema, a fim de prever possíveis avarias, reduzindo tanto o tempo em que as máquinas ficam paradas quanto o consumo de energia e de materiais.

A Reply está ao lado de seus clientes para desfrutar dos potenciais da manutenção preditiva, fornecendo soluções completas, desde o projeto sob medida de sensores até a integração com os sistemas existentes e algoritmos especializados, dependendo dos setores de produção (automotivo, máquinas e ferramentas, bens de consumo).

Concept Reply, o centro de Pesquisa e Desenvolvimento da Reply em Internet das Coisas, está trabalhando no projeto ALMEs (Add-on, Low-cost, Multi-purpose Sensors), com o objetivo de quebrar as barreiras de custo e outros obstáculos à adoção dessas técnicas inovadoras.

O projeto, com o apoio de parceiros de tecnologia como o Politecnico di Milano, Fondazione Bruno Kessler de Trento e ST Microelectronics, pretende demonstrar que a manutenção preventiva não requer investimentos caros. A solução dos sensores inovadores ALMEs é baseada em fibras óticas convencionais, microcontroladores de baixo custo e um software de Machine Learning que pode reduzir os custos de manutenção em 25-35%, eliminar 70% das avarias e favorecer um aumento na produtividade de 25%.

A Reply é, há alguns anos, a incubadora das mais inovadoras startups no setor de IoT. Existem várias empresas do grupo que tratam especificamente de manutenção preditiva: Senseye, por exemplo, tem como foco o tempo de inatividade e a otimização do OEE (Overall Equipment Effectiveness), ou seja, a eficiência total dos equipamentos de uma fábrica. Soluzione Cloud baseia-se principalmente nos dados existentes e no histórico, portanto, não têm altos custos iniciais, permitindo uma redução de 30-50% do tempo de inatividade. Por sua vez, a We Predict fornece soluções de análise preditiva para a indústria automotiva, com foco em economia nos custos de garantia com reduções de 8-15%.