Manutenção Preditiva

Otimizando a produção e os novos modelos de serviços.

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.

O valor da Reply

Com Brick Reply, a Reply oferece uma plataforma de Manufacturing Operations Management (MOM) abrangente que integra todos os equipamentos no chão de fábrica e torna seus dados acessíveis a uma ampla gama de dispositivos. Através da integração do Senseye, os dados de monitoramento de condições do equipamento podem ser facilmente analisados para fins de manutenção preditiva.

A Reply também apoia empresas industriais através de inovação direcionada e design de serviços, desenvolvendo novos modelos de negócios com base nas mais recentes tecnologias e através de consultoria de gerenciamento para transformar com sucesso as empresas para acompanhar os novos paradigmas da Indústria 4.0.

A Reply usufrui da extensa experiência e expertise em todas as áreas relacionadas, como Aprendizado de Máquinas, Computação em Nuvem, Ciência de Dados, IoT e Arquitetura.

Manutenção Preditiva na prática

Quanto maiores as demandas em termos de qualidade em relação a um produto, menos toleráveis se tornam os desvios dos parâmetros de produção. Um estabelecimento de metalurgia que produz componentes de alta precisão para indústrias automotiva, farmacêutica, química ou médica pode prever falhas em materiais de modo muito preciso, monitorando de perto as condições e o estabelecimento de produção.

Estes insights permitem ajustes rápidos no processo de produção em andamento e suspender etapas de produção subsequentes para economizar energia, se necessário. Por outro lado, as correlações entre o desempenho da máquina e a propensão ao defeito tornam-se evidentes. A manutenção pode ser agendada de acordo para assegurar a conformidade com limiares previamente definidos. Esta manutenção proativa evita tempos de inatividade caros e não planejados e contribui para a garantia da qualidade preditiva.

O principal benefício para a indústria de produção consiste em uma maior Eficiência Global do Equipamento (OEE):

  • Maior fator de disponibilidade devido ao planejamento mais eficiente da manutenção;
  • Aumento da qualidade do produto através da identificação e eliminação mais rápida de desvios de qualidade;
  • Redução de casos de garantia e rejeições, graças à maior qualidade do produto.

Novos Modelos de Serviço no caminho para uma indústria integrada

Para fabricantes de máquinas, a implantação de sensores conectados favorece modelos de serviços totalmente novos. O intercâmbio de dados através da Internet das Coisas permite previsões sobre a quebra das peças. As equipes de serviço podem ser enviadas em rotas otimizadas antes que a avaria ocorra no cliente. Este serviço proativo tem algumas vantagens distintas em relação à clássica abordagem reativa: em nenhum momento o cliente terá motivo de estar insatisfeito. Com base nisso, os modelos de serviço a pagamento por desempenho (P4P) podem ser desenvolvidos – uma abordagem centrada no cliente para que os fabricantes se diferenciem em um ambiente competitivo. Os benefícios para o fabricante de máquinas são:

  • Armazenamento otimizado em tempo real;
  • Maior eficiência no planejamento e execução de tarefas de serviço;
  • Clientes satisfeitos graças ao serviço proativo;
  • Base de dados confiável para melhorias de produtos e inovação de processos ;

Interconectar fabricantes e usuários finais por meio de cenários de manutenção preditiva ilustra como dar um enorme passo em direção a uma indústria integrada. Os dados coletados do processo de produção que são necessários para a manutenção preditiva oferecem novas possibilidades de digitalização avançada de processos de produção e gerenciamento de serviços. Isso cria valor agregado para o fabricante e para o usuário.