Há um ano a Comissão Europeia projetou um futuro com carbono neutro ao mesmo tempo que publicou sua visão da Indústria 5.0 como uma evolução da Indústria 4.0 para conduzir ações mais sustentáveis, com foco no ser humano, e fomentar companhias mais prósperas e resilientes. Na medida que a economia mundial está se movendo em direção à globalização, as indústrias enfrentam muitos desafios. Isso está forçando as unidades de manufatura a se moverem para uma transformação, como a manutenção preditiva.
Para aumentar a produtividade e a eficiência, os fabricantes começaram a utilizar tecnologias em evolução, tais como abordagens CPS e métodos analíticos avançados. A transparência é a capacidade da indústria de descobrir e avaliar as incertezas, a fim de estimar a capacidade de fabricação e disponibilidade.
Basicamente, a maioria dos esquemas de fabricação pressupõe a disponibilidade de equipamentos continuamente. No entanto, nunca praticamente acontece nas indústrias reais. Assim, as unidades fabris devem evoluir à manutenção preditiva para adquirir transparência.
Essa transformação precisa da aplicação de ferramentas de previsão de última geração, nas quais os dados são processados em informações de forma sistemática e são definidas as incertezas para ajudar à mão de obra na tomada de decisões inteligentes. A implementação de IoT fornece a estrutura de trabalho para a manutenção preditiva com a utilização de máquinas inteligentes e redes de sensores inteligentes.
Habilitar a capacidade autoconsciente para sistemas e máquinas é o principal objetivo da manutenção preditiva.
Os softwares de manutenção inteligente são as tecnologias chaves para manutenção preditiva, que inclui software inteligente para fornecer as funcionalidades para a modelagem preditiva. Na indústria 5.0, a manutenção preditiva ajuda a realizar a atividade de manutenção para evitar problemas em vez de realizar manutenção planejada e programada e quando surge um problema.
A manutenção preditiva é um recurso poderoso que já está atraindo muita atenção. Ele usa dois recursos de rápida evolução, Inteligência Artificial e Machine Learning. Resumindo, ele aprende o que está acontecendo com as diferentes partes de um ativo e pode prever se há uma falha iminente.
Por exemplo, ele aprenderá com os dados coletados anteriormente que quando um sensor em uma roda detecta vibração mais alta do que a média, o rolamento da roda está em risco de falha. Por exemplo, um planejador de manutenção pode determinar rapidamente quais ativos podem estar perto da falha quando ele precise. Com essas informações, o engenheiro pode discutir a opção de realizar o planejar uma manutenção em vez de correr o risco de peças falharem entre os serviços. Em última análise, o objetivo da manutenção preditiva é maximizar o tempo de operação do ativo.
A implementação bem-sucedida de uma estratégia da Indústria 5.0 requer deixar de usar as técnicas de “Manutenção 1.0” para atender às operações da “Indústria 5.0”. Isso significa mudar de visões estreitas de nível de equipamento para uma estratégia que olha para as muitas partes móveis de uma operação de forma holística. Isso exige que você se pergunte: “Quais dados eu preciso para ajudar as operações a funcionarem com mais eficiência?”
Você pode então identificar as tecnologias certas para obter esses dados, mas os dados também precisam medir as contribuições humanas. Os dados precisam dizer a você como atingir a capacidade máxima, mesmo que isso signifique passar da manutenção preventiva para a manutenção preditiva. Otimizar o desempenho de equipamentos críticos continuará sendo uma prioridade, mas essa mudança significa que você terá uma visão mais sofisticada de quais dados monitorar e quais ações tomar.
