A inteligência artificial sustenta as soluções atuais de manutenção preditiva (PdM) online. Como exemplo, os algoritmos empregados alertam as equipes de manutenção sobre futuras deteriorações de máquinas em tempo para prevenir uma parada. Além disso, oferecem uma riqueza de benefícios associados, como tempo de parada não planejada reduzido, manutenção focada e mais bem direcionada, impulsionando sustentabilidade e eficiência. Essas ferramentas são tão poderosas que é fácil se deixar levar pelos recursos da inteligência artificial no contexto da manutenção preditiva online.
Um dos erros mais comuns sobre IA é considerar que ela pode prever quando e como máquinas irão falhar através de pistas invisíveis aos olhos humanos. Mas a verdade é que são os analistas treinados em monitoramento de máquinas que configuram o melhor padrão para obter-se o entendimento da saúde das máquinas. A diferença mais significativa entre o toque humano e o que a automação pode oferecer é a escalabilidade, não alguma forma mágica de análise de dados.
Um especialista pode apenas examinar um ativo simultaneamente, enquanto um sistema automatizado pode monitorar milhares de ativos ao mesmo tempo. Isto compõe o caminho para mudanças drásticas. No passado, o tempo, esforço e custo envolvidos em monitoramento manual manteve essa prática confinada apenas nos ativos mais críticos. Em contraste, os sistemas PdM automatizados agora tornam prático estender a mesma abordagem para todas as máquinas em toda a sua operação.
Ferramentas para uma tomada de decisões
Os benefícios da escalabilidade também reforçam o mito de que soluções em manutenção preditiva online ameaçam empregos.
Essas ferramentas dão poder aos operadores e times de manutenção para realizarem decisões melhores, mas não estão aí para substituí-los.
Soluções em manutenção preditiva permitem aos usuários direcionarem seus esforços de gerenciamento de ativos de maneiras que eram impossíveis até então, capacitando os times existentes a serem mais produtivos, através de recursos que muitas vezes são reduzidos.
Benefícios reais dependem de dados confiáveis
Soluções de manutenção preditiva baseadas em inteligência artificial transformam as operações de manutenção, uma vez que sejam alimentadas com dados corretos. A chave é assegurar-se que as equipes de manutenção tenham suficiente confiança no sistema para responderem apropriadamente quando um alerta vem à tona. O nível de confiança depende sobretudo na qualidade dos dados que entram no sistema. Não se pode fugir da máxima que diz: “Se entra lixo, sai lixo”.
As condições básicas de monitoramento de dados são o mínimo requerido para rodar um sistema de manutenção preditiva. Isso pode incluir parâmetros como a vibração e temperatura de um motor, onde uma tendência a longo prazo pode significar que as condições de um ativo estão se deteriorando.
As equipes de manutenção podem ter confiança limitada em alertas gerados usando-se dados primários porque o processo ou mudanças ambientais também podem afetar muitos parâmetros. Por exemplo, ao mudar uma bomba para lidar com um produto mais denso ou mudanças na temperatura ambiente na planta fabril podem ter impactos significativos.
Indicadores de condições levam em consideração estas informações desencontradas e visam eliminar tais alterações relacionadas a processos e mudanças ambientais desconsiderando-as, ao invés de considerar apenas o comportamento da própria máquina.
Indicadores avançados de condições vão ainda além ao visarem falhas específicas. O exemplo clássico seria o monitoramento de vibrações, que um especialista pode observar para buscar indicadores de falhas visíveis em frequências específicas, que podem, entre outras coisas, indicar que um motor está desalinhado.
Os responsáveis podem identificar padrões de falhas no começo da implementação de um sistema de manutenção preditiva, ao examinarem o histórico de manutenção associado a cada ativo e a informação geral relacionada aos mesmos. Eles podem então escolher os indicadores de condições que adicionam valor à operação e configurarem sensores para focar nos modos de falhas que provavelmente fornecerão os benefícios mais importantes a serem considerados.
Sucesso comprovado.
Todas as soluções baseadas em manutenção preditiva não são mágicas, porém, enormes benefícios são facilmente comprovados ao se mudar para um sistema desses bem implantado. Na Techplus, usamos algoritmos proprietários em inteligência artificial e aprendizado de máquinas para ajudar nossos clientes a monitorarem máquinas e melhorar a eficiência da manutenção, ao fornecer informações corretas antecipadamente.
Os resultados palpáveis incluem redução em paradas não planejadas de máquinas em 50%, diminuição dos custos de manutenção em 40%, e finalmente um aumento na produtividade da equipe de manutenção e precisão na previsão de tempo de parada de 55 a 85%.
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