Manutenção Preditiva

A Manutenção Preditiva é um dos principais aplicativos dentro da Indústria 4.0.

Analisando uma grande quantidade de dados coletados de uma rede de sensores conectados instalados em estabelecimentos de produção, permite que as empresas façam previsões confiáveis sobre em que condições uma máquina ou um estabelecimento se desenvolverão ao longo do tempo e quando a manutenção será necessária.

A condição dos estabelecimentos de produção, no entanto, exerce uma influência direta na qualidade do produto final. Portanto, um estreito relacionamento entre Manutenção Preditiva e Qualidade Preditiva pode ser estabelecido. Por último, mas não menos importante, esses novos cenários tecnológicos oferecem oportunidades de desenvolver modelos de serviços inovadores, permitindo que os fabricantes de máquinas estabeleçam novos padrões em relação ao gerenciamento do relacionamento com o cliente.

Modelo e Infraestrutura

O modelo de previsão é o núcleo de qualquer cenário de manutenção preditiva: a modelagem começa com a identificação de parâmetros relevantes, como temperatura, pressão, vibração ou características visuais. A base são os dados históricos. Ao aplicar o modelo em dados históricos, pode-se testar a idoneidade do modelo, e, assim, afinar a precisão das previsões. A tecnologia de Machine Learning (ou, Aprendizado de Máquinas) pode dar suporte a esse processo, tornando os modelos continuamente “mais inteligentes” e aumentando seu poder de prognóstico.

Como pré-requisito, a infraestrutura de TI e as redes devem ser capazes de lidar com grandes volumes de dados. A Internet das Coisas e o Big Data são as palavras-chave neste assunto. A harmonização de diferentes tipos de dados é de crucial importância para descobrir correlações ocultas entre os valores medidos e a propensão do defeito. Neste contexto, a tecnologia da Nuvem oferece algumas vantagens centrais, como alta escalabilidade e acessibilidade onipresente via Internet.