arrow_back

Por que usar inteligência artificial na gestão de seus ativos?

A inteligência artificial (IA) refere-se à tecnologia que permite que máquinas ou sistemas computacionais emulem a inteligência ou habilidades da mente humana, com capacidade de resolver problemas complexos e realizar tarefas que excedem a capacidade das pessoas.

A implementação da inteligência artificial no mundo está crescendo. E no campo da gestão de ativos, não implementá-la traz uma série de desvantagens que devemos levar em consideração.
A não utilização de inteligência artificial na gestão de ativos resulta em baixa disponibilidade e altos custos de manutenção, entre outras desvantagens.

Como funciona a inteligência artificial na gestão de ativos?

A inteligência artificial opera por meio de algoritmos que atuam com base em diferentes regras de programação.

No caso específico da gestão de ativos, sensores IoT instalados em máquinas e equipamentos coletam informações sobre seu estado em tempo real, para que softwares dotados de IA e Machine Learning (ou aprendizado de máquina) possam realizar diagnósticos e previsões sobre seu funcionamento, necessidades de manutenção e gestão em geral.

Compreender o que é inteligência artificial e implementá-la em vários processos diários permite às empresas usufruir de diferentes benefícios associados à otimização dos fluxos de trabalho. De fato, estima-se que essa tecnologia possa aumentar a produtividade dos negócios em 40%.

No entanto, não incorporar a IA nos processos de produção pode levar a desvantagens significativas, como as seguintes:

1. Desinformação do estado dos ativos

O monitoramento contínuo por meio de análises avançadas e inteligência artificial garante maior conhecimento do status de cada ativo, o que nos permite otimizar sua operação e fortalecer a tomada de decisões em relação à manutenção, desempenho e gestão em geral ao longo de seu ciclo de vida.

2. Alto custo de rendimento

A impossibilidade de ter informações em tempo real sobre o estado dos ativos - juntamente com suas respectivas análises - impede a implementação de estratégias de manutenção preditiva, que é a inteligência artificial aplicada às tarefas de manutenção.

O que nos deixa apenas a opção de realizar a manutenção reativa, que é cara, pois é realizada quando o dano já foi feito, sendo necessário substituir peças e realizar intervenções complexas. De acordo com um estudo de McKinsey, a manutenção preditiva poderia reduzir os custos de manutenção em 18% a 25%. Tudo isso, sem considerar que evita o tempo de inatividade que tanto afeta as finanças do negócio.

3. Problemas na disponibilidade dos ativos

Como não podemos obter insights do monitoramento por meio de IoT e inteligência artificial, também não temos a possibilidade de tomar medidas preventivas e preditivas para antecipar falhas e resolver problemas antes que eles surjam. Isso diminui os níveis de confiabilidade e disponibilidade dos ativos, o que pode comprometer o bom funcionamento das operações.


4. Falhas nos ativos

Em consonância com o exposto, a falta de monitoramento, análise e previsão impedem a execução de estratégias de manutenção preditiva, aumentando o número e a frequência de falhas inesperadas.

Considerando como a IA funciona e as desvantagens de não usá-la no gerenciamento de ativos, é aconselhável considerar implementá-la. Com isso, teremos diversos benefícios, como prolongar o ciclo de vida das máquinas e equipamentos, aumentar os tempos de atividade e reduzir os custos operacionais.

Aqui na Fracttal sabemos disso e desenvolvemos o Predictto, uma solução que nos permite implementar estratégias avançadas de manutenção preditiva graças à IoT, inteligência artificial e aprendizado de máquina.
Solicite uma demonstração gratuita e junte-se ao futuro da manutenção!