Para atingir esse nível, os sistemas de manutenção preditiva baseados em IoT fazem uso de sensores coletores de dados para obter informações das máquinas e equipamentos sobre condições de operação, além de softwares de análise para gerar relatórios sobre possíveis problemas ou riscos de falhas. Esses dados confiáveis proporcionam aos fabricantes um maior controle sobre quando são necessárias intervenções de serviço e quais componentes podem precisar ser substituídos, permitindo o planejamento adequado dos recursos com antecedência. Isso, por sua vez, pode economizar nos custos caros de reparo, ao mesmo tempo em que facilita a previsão de requisitos futuros.
Como a IoT auxilia na manutenção preditiva?
A manutenção preditiva baseada em IoT é crucial para garantir a confiabilidade e segurança de máquinas. Dados da máquina, como temperatura de operação, tensão de alimentação, corrente e vibração, são coletados por meio de sensores e transmissão sem fio. Os dados coletados são enviados em tempo real para uma plataforma centralizada de armazenamento de dados baseada em nuvem. As equipes de manutenção obtêm dados do sistema de armazenamento centralizado e os analisam usando programas de análise preditiva, impulsionados por IA e algoritmos de aprendizado de máquina (ML), para obter insights acionáveis que orientam reparos ou manutenção preventiva.
A segurança é outro fator importante a ser considerado ao implementar uma solução de IoT para manutenção preditiva. As tecnologias IoT coletam informações pessoais de várias fontes que devem ser armazenadas com segurança para evitar atividades maliciosas, como ciberataques ou violações de dados. As regulamentações de privacidade de dados podem variar de acordo com o país ou região, e a conformidade é necessária. A tecnologia de ML e as soluções de IoT juntas podem transformar a manutenção preventiva.
A implementação da manutenção preditiva baseada em IoT tem vários benefícios para os fabricantes. A redução dos custos de manutenção é uma preocupação primária, com a capacidade de agendar rotinas de inspeção e manutenção ótimas que podem evitar paradas não planejadas para máxima eficiência em termos de custos. A confiabilidade aprimorada dos ativos é outro benefício que pode resultar de previsões precisas e prevenção de falhas de máquinas, levando a taxas mais altas de utilização de máquinas e maior lucratividade.
O uso de sensores em máquinas fornece feedback contínuo sobre dados, como temperatura, níveis de vibração e condições de operação. Os dados coletados por sensores e o uso de ferramentas analíticas conectadas podem ser convertidos em insights acionáveis que revelam possíveis problemas de manutenção antes que causem falhas no equipamento ou uma operação de reparo cara. Com a manutenção preditiva baseada em IoT identificando erros potenciais antes que ocorram, a eficiência operacional pode ser maximizada, enquanto paradas inesperadas e outros riscos associados são minimizados.
Componentes da manutenção preditiva baseada em IoT
Os componentes que compõem a manutenção preditiva baseada em IoT são sensores, comunicação de dados, armazenamento central de dados e análise preditiva.
Sensores
Sensores tornaram-se parte integrante da tecnologia moderna, possibilitando a coleta em tempo real de dados de diversos dispositivos, sistemas, ativos e localidades. Esses dados são cruciais para que as empresas otimizem suas operações, melhorem a eficiência e tomem decisões assertivas. Com a utilização de sensores, o desempenho de máquinas, níveis de estoque, consumo de energia e muito mais podem ser monitorados, rastreados ou medidos. Ao coletar dados em tempo real, as empresas podem identificar rapidamente problemas e tomar medidas corretivas para reduzir o tempo de parada e aprimorar a produtividade.
Comunicação de dados
Comunicação de dados é o processo de transmitir ou transferir dados de um dispositivo para outro. Ela desempenha um papel crucial no envio de dados coletados de vários dispositivos para um sistema centralizado de armazenamento de dados na nuvem, visando à gestão eficiente e ao armazenamento de dados, bem como o acesso fácil aos dados de qualquer lugar e a qualquer momento. O processo de comunicação de dados pode envolver diversos protocolos e tecnologias, como TCP/IP, Wi-Fi, Bluetooth e Ethernet.
Armazenamento central de dados
O armazenamento central de dados na nuvem está se tornando cada vez mais popular. Os dados podem ser armazenados e acessados de qualquer lugar e a qualquer momento com uma conexão à internet, o que significa que as empresas podem centralizar o armazenamento de dados para uma gestão mais fácil e acesso a informações importantes. O armazenamento em nuvem frequentemente é mais seguro do que os métodos tradicionais de armazenamento de dados, com sistemas avançados de criptografia e backup para proteger contra perda ou roubo de dados. O armazenamento central de dados na nuvem oferece muitos benefícios e está se tornando rapidamente o método preferido de armazenamento de dados tanto para empresas quanto para indivíduos.
Análise Preditiva
A análise preditiva é uma ferramenta poderosa que permite que equipes de manutenção e engenheiros de reparo antecipem falhas e quebras de equipamentos. Ao utilizar fluxos de dados em tempo real, a análise preditiva pode identificar possíveis problemas antes que tomem uma grande dimensão, economizando não apenas tempo e dinheiro, mas também contribuindo para a melhoria geral da eficiência do processo de manutenção. Além dos dados em tempo real, relatórios periódicos também estão disponíveis para análises mais aprofundadas e para fornecer insights valiosos sobre o desempenho do equipamento, aprimorando assim cronogramas de manutenção e procedimentos de reparo. A análise preditiva é um componente crítico das operações modernas de manutenção e reparo.
Aplicações industriais de manutenção preditiva em IoT
Manufatura
As indústrias de manufatura estão entre os maiores adotantes da manutenção preditiva em IoT. A indústria de manufatura utiliza essa tecnologia para monitorar equipamentos, detectar anomalias e identificar possíveis falhas, permitindo que os fabricantes agendem manutenção e reparos antes que as máquinas falhem, reduzindo o tempo de parada não planejada e aumentando a capacidade de produção.
Serviços
A manutenção preditiva baseada em IoT auxilia a indústria de serviços a monitorar o desempenho de equipamentos, prever possíveis falhas e agendar manutenção e reparos, reduzindo o tempo gasto em manutenção reativa. Também ajuda empresas relacionadas a serviços a fornecer um melhor atendimento ao cliente, reduzindo o tempo de parada e melhorando a confiabilidade dos equipamentos.
Ciências da Vida
Empresas de ciências da vida também adotaram a manutenção preditiva baseada em IoT para garantir a confiabilidade de equipamentos, monitorar equipamentos de laboratório, como refrigeradores, freezers e incubadoras, e reduzir o tempo de parada. A manutenção preditiva baseada em IoT na indústria de ciências da vida ajuda a garantir que os equipamentos sejam mantidos na temperatura e umidade corretas para reduzir o risco de falhas e proteger amostras valiosas.
Benefícios da manutenção preditiva baseada em IoT
Redução de custos de manutenção
A manutenção preditiva baseada em IoT utiliza sensores, análises e algoritmos de ML para prever quando uma máquina ou equipamento precisará de manutenção, possibilitando que as empresas reduzam não apenas os custos de manutenção, mas também o tempo de parada. Isso também ajuda as empresas a identificar problemas potenciais e resolvê-los antes que se tornem grandes problemas. A manutenção preditiva baseada em IoT é uma ferramenta poderosa que pode ajudar as empresas a manter os custos baixos e melhorar a eficiência geral.
Aumento da utilização de ativos
As empresas podem aumentar a utilização de ativos com a manutenção preditiva baseada em IoT, prevendo e prevenindo falhas de equipamentos antes que ocorram. O uso de sensores e outros dispositivos IoT para coleta de dados sobre o desempenho do equipamento pode fornecer às empresas insights valiosos sobre possíveis problemas e medidas proativas para resolvê-los. Isso não apenas ajuda a evitar tempo e custos onerosos com paradas e reparos, mas também permite que as empresas maximizem a vida útil de seus equipamentos e a produtividade geral. A manutenção preditiva baseada em IoT permite que as empresas se antecipem às situações, com a confiança de que seus ativos estão sempre operando com eficiência máxima.
Melhoria na eficiência dos técnicos
A manutenção preditiva baseada em IoT também pode melhorar a eficiência dos técnicos, fornecendo informações em tempo real sobre o desempenho do equipamento que podem ajudar os técnicos a identificar problemas potenciais antes que se tornem problemas graves, permitindo que agendem a manutenção em um momento conveniente e econômico. Essa abordagem pode ajudar as empresas a reduzir o tempo e os recursos necessários para a manutenção, liberando os técnicos para se concentrarem em outras tarefas.
Redução do tempo de parada do equipamento
Detectar problemas precocemente e agendar a manutenção em um momento conveniente e econômico pode reduzir o tempo de parada do equipamento. A manutenção preditiva baseada em IoT está ganhando rapidamente popularidade nas indústrias de manufatura, energia e transporte para reduzir o tempo de parada do equipamento e otimizar as operações. Ao utilizar sensores, análise de dados e algoritmos de ML, as empresas podem prever falhas de equipamentos antes que ocorram e agendar manutenção proativamente, não apenas reduzindo o custo de tempo de parada não programada, mas também melhorando a eficiência geral e a vida útil do equipamento.
Melhoria da segurança e conformidade
A manutenção preditiva baseada em IoT também pode ser uma ferramenta poderosa para a melhoria da segurança e conformidade em diversas indústrias, monitorando equipamentos em tempo real e garantindo que o equipamento esteja sempre em boas condições de funcionamento. Com potenciais riscos de segurança identificados, medidas podem ser tomadas para abordá-los antes que representem um perigo ou levem a não conformidade regulatória com equipamento fora de padrões.
Iniciando com a manutenção preditiva baseada em IoT
Nem todos os equipamentos requerem manutenção preditiva. Determine quais máquinas se beneficiariam mais com um tempo de parada mínimo e, ao mesmo tempo, considere o impacto em seus resultados financeiros. Classifique os ativos com base em incidentes de paradas anteriores e perdas de negócios resultantes, começando pelos mais críticos, para implementar manutenção preditiva baseada em IoT .
Com tantas opções disponíveis, encontrar as ferramentas certas para manutenção preditiva pode ser complicado. Um sistema informatizado de gerenciamento de manutenção (CMMS) pode tornar mais fácil encontrar uma ferramenta que atenda a uma necessidade específica. Leia análises detalhadas de usuários para ter uma ideia melhor das ferramentas e saber o que há de bom e ruim em cada uma delas.
O aprendizado de máquina e os algoritmos podem avaliar a condição de um ativo e prever quando ocorrerá uma falha. Monitore continuamente o desempenho do ativo para determinar se uma estratégia está funcionando. Se for o caso, considere expandi-la para outros ativos para aumentar a produtividade e reduzir o tempo de parada não planejada. A manutenção preditiva baseada em IoT pode melhorar a produtividade e maximizar o desempenho de um ativo durante todo o seu ciclo de vida.
