Manutenção preditiva baseada em aprendizado de máquina
Paradas imprevistas no equipamento representam um risco operacional cada vez mais alto para organizações centradas em ativos, exigindo insights mais profundos sobre a integridade dos ativos do que a manutenção preditiva tradicional pode oferecer.
Diante desse cenário, vimos os tradicionais Sistemas Computadorizados de Gerenciamento de Manutenção (CMMS) abrirem caminho para o Gerenciamento de Ativos Empresariais (EAM), o Gerenciamento de Desempenho de Ativos (EPM) e, mais recentemente, uma geração totalmente nova de ferramentas focadas em manutenção preditiva. É justo dizer que a confiabilidade e o desempenho dos ativos fizeram parte desse desenvolvimento.
No entanto, tal é o ritmo da mudança, que essas ferramentas de manutenção preditiva já não conseguem atender aos requisitos de granularidade e desempenho dos negócios atuais. Interrompida pela convergência de IoT e nuvem, que juntas fornecem aquisição de dados mais abrangente e em tempo real, a manutenção preditiva baseada em aprendizado de máquina pode identificar possíveis falhas de equipamentos muito antes que elas possam ser sinalizadas. Da mesma forma, pode estender a vida útil restante (RUL) dos ativos por meio de monitoramento e manutenção dedicados, em vez de aderir a um cronograma rígido com base no uso típico.
Manutenção preditiva herdada versus manutenção preditiva baseada em aprendizado de máquina
Os modelos tradicionais de aprendizado de máquina de manutenção preditiva são baseados em modelagem de características. Esses modelos são criados manualmente com base na experiência, especialização e padrões de métricas e de métodos. Embora essa abordagem possa ser extremamente eficaz, particularmente em operações de manufatura, os modelos são específicos para uma máquina dentro de uma organização e, portanto, tornam-se redundantes quando a máquina é substituída. Ao aplicar-se o aprendizado de máquina em escala, as redes podem extrair automaticamente os recursos certos dos dados, identificando os padrões de falhas mais comuns e eliminando a necessidade de recriar manualmente um modelo sempre que um novo ativo é introduzido.
A manutenção preditiva baseada em aprendizado de máquina aplica algoritmos para aprender com dados históricos e usa dados em tempo real para analisar padrões de falha. Os dados são coletados ao longo do tempo, em uma rede de ativos, em várias organizações, permitindo que padrões que preveem falhas de equipamentos sejam detectados e algoritmos de aprendizado profundo sejam aplicados.
Combinando dados em tempo real com tendências e variáveis históricas, como fatores ambientais atuais, o aprendizado de máquina pode tomar decisões sobre quando uma ação precisa ser tomada e fazer sugestões sobre o que essa ação deveria ser. A equipe de produção pode, então, tomar as medidas apropriadas sem realmente requerer uma compreensão dos algoritmos necessários.
A manutenção preditiva baseada em aprendizado de máquina permite que os engenheiros no chão de fábrica obtenham os dados de que precisam para evitar a ocorrência de uma falha, em vez da coleta manual de indicadores-chave, como temperatura e pressão, que não apenas carregam imprecisões e levam tempo para carregar, mas também apresentam um risco de segurança para o pessoal. Estrategicamente, essa abordagem permite que os engenheiros concentrem totalmente suas habilidades onde são mais importantes: o plano de manutenção e os ativos que precisam de sua atenção.
Melhor prática exemplificada
Considere uma empresa de transporte que é informada de que um de seus ônibus quebrou. A manutenção preditiva tradicional poderia apontar o fato de que seu motor está chegando a um ponto de troca ou manutenção, portanto, a ação recomendada é agilizar esse serviço e identificar o problema. A manutenção preditiva baseada em aprendizado de máquina pode aproveitar sua riqueza de insights para identificar que o tipo de motor usado no ônibus está sujeito a uma falha comum, permitindo diagnósticos rápidos, utilização de serviços específicos e recomendação de ações corretivas para resolver o problema. Isso não apenas minimiza o “tempo de inatividade” do veículo, mas também minimiza a utilização de recursos e contribui para a reputação de confiabilidade da empresa.
Disrupção atrasada, inovação contínua
O aprendizado de máquina pode ser usado para encontrar rapidamente novos objetivos, seja aumentar o rendimento para acomodar o aumento da demanda em uma determinada área ou ajustar a produção “just in time” para o caso de uma queda ou mudança na oferta ou na demanda. Crucialmente, isso pode ser alcançado através de uma troca, ao invés de investimentos em uma equipe de ciência de dados, exigindo investimento e treinamento substanciais.
Dados os tempos de incerteza aos quais nos acostumamos nos últimos anos, não é de admirar que sua abordagem, que está engendrada no uso de algoritmos para encontrar padrões em dados e prever eventos futuros, tenha sido adotada em uma ampla gama de indústrias. A manutenção preditiva baseada em aprendizado de máquina tem motivos claros para causar uma ruptura no setor de manutenção preditiva tradicional.
Não apenas o mercado global de aprendizado de máquina deve crescer de US$ 17,1 bilhões em 2021 para US$ 90,1 bilhões em 2026, como este é o momento que antecede esta disrupção, pois até 2026, 60% das soluções de manutenção preditiva habilitadas para IoT serão consideradas como parte integrante da gestão de ativos e produtos de uma empresa.
Prevendo o sucesso
Acessível a todas as organizações e com recursos mínimos de pessoal necessários para configurar ou para monitoramento contínuo e flexibilidade para escalar conforme necessário, o único obstáculo no caminho desta mudança é a mentalidade refratária de uma organização de se afastar das tradicionais operações manuais.
Trazer o aprendizado de máquina para uma fábrica revela o potencial de seus ativos e seus principais indicadores de condição. O aprendizado de máquina não tem um número máximo de ativos para monitorar, ele é capaz de gerenciar pequenas quantidades ou o quanto de dados forem inseridos nele. E fica ainda mais preciso nos insights com o passar do tempo, conforme os dados adicionais enriquecem sua experiência de modelagem e análise. Fornecendo insights, em vez do monitoramento direto de limites, os engenheiros da fábrica podem se concentrar onde seu tempo é mais necessário e ser mais eficientes com a redução de paradas não planejadas e a extensão da vida útil do maquinário.
Os benefícios dessa abordagem profunda e baseada em conhecimento para gerenciamento de ativos se estendem a todos os cantos de uma organização, pois o impacto capacita e desafia a equipe a identificar e abraçar novas oportunidades.
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