Fracttal One
Neste artigo, exploraremos a fundo como a Manutenção Preditiva, apoiada por IoT e pelas tecnologias de sensores, está a transformar a gestão de ativos na era digital. Discutiremos os seus fundamentos, vantagens e benefícios, bem como a sua integração na Indústria 4.0. Além disso, abordaremos os desafios que as empresas enfrentam na implementação desta estratégia e forneceremos recomendações para maximizar o seu sucesso.
A Manutenção Preditiva envolve a recolha e análise contínua de dados sobre o desempenho e estado dos ativos através de sensores e tecnologias IoT. Estes dados são utilizados para identificar padrões e anomalias que podem indicar uma possível falha ou deterioração no equipamento. Ao antecipar estes problemas, as empresas podem agendar intervenções de manutenção em momentos chave, evitando interrupções inesperadas e maximizando a vida útil do ativo.
Por outro lado, a Manutenção Reativa responde a avarias quando estas já ocorreram, o que pode resultar em períodos prolongados e dispendiosos de indisponibilidade. Em contraste, a Manutenção Preventiva baseia-se em inspeções e manutenção agendadas em intervalos regulares, o que pode levar a intervenções desnecessárias ou à falta de atenção a problemas emergentes.
A Manutenção Preditiva oferece uma série de vantagens significativas em comparação à Manutenção Reativa e Preventiva. Algumas das principais vantagens incluem:
Redução de custos operacionais: Ao prever as avarias e agendar a manutenção nos momentos ideais, evitam-se períodos de indisponibilidade não planeados e reduzem-se os custos de reparações de emergência.
Maior disponibilidade de ativos: A Manutenção Preditiva ajuda a maximizar a disponibilidade dos ativos ao prevenir falhas e minimizar o tempo de inatividade.
Maior eficiência e produtividade: Ao agendar a manutenção de forma inteligente, é possível evitar interrupções na produção e melhorar a eficiência operacional.
Maior segurança: A Manutenção Preditiva ajuda a identificar problemas de segurança antes que se transformem em riscos graves para os trabalhadores e o equipamento.
Otimização de inventário: Ao antecipar as necessidades de peças de substituição e consumíveis, é possível otimizar o inventário e reduzir os custos.
As Tecnologias de Internet of Things (IoT) desempenham um papel fundamental na Manutenção Preditiva ao permitirem a ligação e comunicação entre dispositivos e ativos, o que possibilita a recolha de dados em tempo real. Estas tecnologias baseiam-se na interconexão de dispositivos físicos através da Internet, permitindo que os ativos estejam ligados e gerem dados constantemente.
As tecnologias IoT baseiam-se em sensores e dispositivos inteligentes que estão integrados nos ativos e equipamentos. Estes sensores recolhem dados sobre vários parâmetros, como vibração, temperatura, pressão, nível de fluídos, entre outros. Os dados recolhidos são transmitidos através da rede e armazenados em plataformas de gestão de dados (Armazenamento Cloud), onde podem ser analisados e processados em tempo real.
O papel chave das tecnologias IoT na Manutenção Preditiva reside na sua capacidade de fornecer dados em tempo real sobre o estado e o desempenho dos ativos, permitindo às equipas de manutenção monitorizar constantemente a condição dos equipamentos e dando-lhes a capacidade de detectar anomalias ou alterações no comportamento que possam indicar possíveis falhas.
Os sensores utilizados na Manutenção Preditiva são dispositivos especializados concebidos para medir e monitorizar vários parâmetros físicos nos ativos que são críticos num determinado processo produtivo. Alguns exemplos de sensores frequentemente utilizados nos dias de hoje nas indústrias são:
Sensores de vibração: Estes dispositivos possibilitam a monitorização remota e em tempo real do estado dos ativos graças à sua conectividade. Através da análise espectral, comparam espetros entre diferentes datas ou equipamentos semelhantes, oferecendo múltiplas visualizações, seja em forma de onda ou bandas laterais, bem como um diagnóstico automático para a maioria dos modos de falha da máquina. Alguns sensores, além de fornecerem alertas automáticos em caso de falha, oferecem um diagnóstico completo e orientações sobre como preveni-las.
Um sensor de vibração pode detectar uma ampla variedade de falhas precoces, tais como:
Sensores de temperatura: No contexto da manutenção preditiva, estes sensores desempenham um papel crucial ao monitorizar constantemente a temperatura dos ativos e equipamentos. Ao analisar a temperatura, os sensores podem detectar alterações anómalas que poderiam indicar problemas ou falhas iminentes. Ao detectar estas variações precocemente, as equipas de manutenção podem intervir de forma proativa antes que a situação piore e ocorra uma falha catastrófica.
Um sensor de temperatura pode detectar falhas precoces como:
Sensores de corrente elétrica: Ao integrar sensores de energia na monitorização de ativos, as organizações podem obter informações valiosas sobre o comportamento e eficiência dos equipamentos em tempo real. Estes dados são usados para realizar análises comparativas e estabelecer padrões de funcionamento normais. Qualquer desvio significativo no consumo de energia pode ser um sinal de um possível problema ou falha, permitindo que as equipas de manutenção tomem medidas antes que ocorra um problema mais grave.
Sensores de corrente elétrica podem detectar falhas precoces como:
Sensores de pressão: Um sensor de pressão, no contexto da manutenção preditiva, é um dispositivo desenhado para medir e monitorizar os níveis de pressão de fluídos ou gases em equipamentos industriais e sistemas. O seu propósito é fornecer informações em tempo real sobre as variações de pressão nos ativos monitorizados, permitindo detectar possíveis anomalias, desgaste ou deterioração nos componentes.
Sensores de pressão podem detectar falhas precoces como:
Sensores de nível: O sensor de nível é essencial para a manutenção preditiva, pois a sua capacidade de medir com precisão o nível de matéria-prima permite identificar situações anómalas, como perdas de conteúdo, flutuações inesperadas ou níveis perigosamente altos ou baixos. Estes dados são cruciais para prevenir problemas como derrames, sobrecargas ou bloqueios no fluxo de materiais, que poderiam causar danos nos equipamentos, perda de produção ou riscos para a segurança.
Sensores de nível podem detectar falhas precoces como:
Em suma, a tecnologia IoT e os sensores desempenham um papel crucial na Manutenção Preditiva ao proporcionar dados precisos e em tempo real, permitindo uma gestão de ativos mais eficiente e uma maior disponibilidade dos equipamentos.
A recolha de dados no âmbito da manutenção preditiva é o processo de recolher e registar dados relevantes sobre o estado e o desempenho dos ativos. Esta recolha de dados é realizada de forma contínua e sistemática, utilizando diferentes tecnologias, sensores e dispositivos de monitorização.
O seu objetivo é obter informações detalhadas sobre as condições de funcionamento dos equipamentos e máquinas, bem como identificar possíveis padrões de comportamento ou anomalias que possam indicar potenciais falhas num futuro próximo. A informação recolhida inclui parâmetros como temperatura, vibração, pressão, nível, consumo de energia, entre outros, dependendo do tipo de equipamento e das suas características específicas.
No contexto da manutenção preditiva de equipamentos, data mining refere-se ao processo de descobrir padrões, tendências e relações significativas em grandes conjuntos de dados históricos. É uma técnica analítica que utiliza algoritmos e técnicas estatísticas para extrair informações valiosas e relevantes dos dados recolhidos dos equipamentos e máquinas ao longo do tempo.
Por outro lado, permite identificar e compreender melhor o comportamento dos ativos industriais, bem como detectar possíveis anomalias ou tendências que possam indicar problemas no futuro. Ao analisar os dados históricos dos equipamentos, é possível prever quando pode ocorrer uma falha ou deterioração no seu desempenho, permitindo planear e realizar ações de manutenção de forma proativa.
Nesta fase, são realizados cálculos para construir e aplicar algoritmos que oferecem previsões sobre o comportamento dos ativos.
A Inteligência Artificial é utilizada para analisar grandes volumes de histórico de dados e em tempo real recolhidos dos equipamentos e sistemas, identificando padrões, tendências e anomalias que possam indicar problemas futuros. A IA permite tomar decisões com base nestes dados e automatizar processos complexos, melhorando a eficiência e precisão da manutenção preditiva.
Por outro lado, Machine Learning é utilizado para treinar modelos a partir do histórico de dados dos equipamentos, para que o algoritmo aprenda a reconhecer padrões e tendências associados aos diferentes estados de funcionamento dos equipamentos, como condições normais ou falhas iminentes. Estes modelos de Machine Learning podem ser posteriormente usados para prever quando ocorrerá uma falha. Assim, permitem tomar medidas preventivas e planear as tarefas de manutenção de forma mais eficiente.
O processamento dos dados pode ser moldado ou testado de diferentes maneiras numa empresa. Isto depende das suas necessidades. Com base nisso, poderíamos falar de quatro tipos de análises possíveis:
Análise prescritiva: Na manutenção preditiva, a análise prescritiva é usada para recomendar as melhores estratégias de manutenção preventiva ou corretiva, minimizando o tempo de indisponibilidade e maximizando a vida útil dos equipamentos.
Análise descritiva: No contexto da manutenção preditiva, a análise descritiva é usada para compreender e visualizar dados históricos, como a frequência e duração das avarias, o desempenho dos equipamentos e o cumprimento das tarefas de manutenção.
Análise de diagnóstico: No âmbito da manutenção preditiva, a análise diagnóstica utiliza técnicas de análise avançadas para determinar as causas dos problemas e fornecer uma visão detalhada dos fatores que poderiam afetar o desempenho e a fiabilidade dos equipamentos.
Análise preditiva: Na manutenção preditiva, a análise preditiva baseia-se no histórico de dados e no tempo real para antecipar problemas potenciais e tomar medidas preventivas antes que ocorram avarias, permitindo planear as tarefas de manutenção de maneira mais eficaz e reduzir os custos de reparação e tempo de indisponibilidade.
Ao integrar esta análise nos processos de produção, consegue-se monitorizar e analisar em tempo real as informações fornecidas pelos ativos e pelos próprios fluxos de trabalho.
O objetivo é antecipar avarias nos equipamentos antes que ocorram, planear reparações, evitar paragens na cadeia de produção e eliminar a possibilidade de danos totais, ao mesmo tempo que se reduzem os custos de manutenção em geral entre 5% e 10%, de acordo com estudos da Deloitte.
Importa destacar que isto é possível em grande parte graças à big data, mas também à Inteligência Artificial e Internet of Things (IoT), ou seja, à utilização de sensores inteligentes instalados em máquinas e processos industriais para recolher informações sobre o seu funcionamento e transmiti-las online para sistemas específicos para análise, processamento e monitorização.
Neste sentido, para além de entender o que é big data e para que serve na área produtiva das nossas empresas, é essencial integrar nas nossas organizações um software que utilize esta tecnologia para a manutenção e gestão preditiva de equipamentos e ativos, como o Fracttal One.
O Fracttal One é um software especialmente concebido para otimizar todas as operações de manutenção da sua empresa. Fácil de usar e 100% cloud, permite monitorizar continuamente as suas máquinas e ativos. Além disso, permite planear, atribuir, executar e relatar todas as tarefas de manutenção através do seu módulo de ordens de trabalho. Atualmente, é utilizado por mais de 12.000 utilizadores, com mais de 10,5 milhões de ativos registados em mais de 30 países.
