A manutenção preditiva na indústria tem um grande impacto para a vida útil de equipamentos. O processo visa reduzir o tempo de parada de máquinas, possibilitando, por exemplo, um melhor planejamento de manutenção. Porém, o projeto precisa ser bem desenvolvido para um bom monitoramento da produção.
Segundo dados do Departamento de Energia dos EUA, a economia gerada pela aplicação desse modelo chega a até 30% nos custos de manutenção, com redução de aproximadamente 75% nas paradas e até 45% no tempo de inatividade. Com isso, o retorno de investimento (ROI) pode ser de até 10 vezes o valor aplicado.
Esses números mostram alguns dos vários benefícios que a manutenção preditiva na indústria pode trazer para um negócio. Mas você sabe quais são os passos para implementá-la? Veja a seguir como montar o seu projeto!
Elementos indispensáveis para a manutenção preditiva na indústria
Um projeto de manutenção preditiva não pode ser realizado sem três elementos imprescindíveis para a sua implementação. São eles:
- Dados – Fontes de informações são fundamentais para o treinamento dos algoritmos. Em um caso ideal, o maquinário possui sensores que enviam dados em tempo real. Além disso, as informações de manutenção e falhas estão digitalizadas. Normalmente, esse não é o cenário encontrado — é normal que informações de manutenção estejam disponibilizadas em papel. Porém, não impossibilita a execução do projeto: a única diferença será a inclusão de um tempo adicional para a estruturação dos dados
- Algoritmos de Machine Learning – Cada caso terá um algoritmo ideal. É raro que o mesmo algoritmo seja o mais indicado para casos diferentes. Dessa forma, a customização dos algoritmos de Machine Learning é cerne na implementação de um sistema de manutenção preditiva que seja efetivo.
- Expertise da Indústria – A estruturação dos dados e seleção dos algoritmos deve ter um forte componente de expertise do dia a dia da operação. Aqui, a contribuição dos responsáveis pela manutenção preditiva se faz fundamental. Essa experiência deve ser incorporada no sistema para que ele seja efetivo.
Entenda o que deve ser monitorado
A partir do machine learning, os algoritmos podem aprender novas informações com o tempo, mas é preciso ter um ponto de partida. Por isso, entender quais são os equipamentos a serem acompanhados e os problemas que podem acontecer a eles deve ser o início para a manutenção preditiva na indústria.
Uma parada de máquina desnecessária pode acontecer por vários motivos. Alguns são muito comuns, enquanto outros podem ser mais específicos. Um bom diagnóstico deve permitir que os algoritmos inteligentes ter acesso a fluídos, desgastes dos componentes, vibração e temperatura das máquinas.
O último item é um dos principais, pois age diretamente na qualidade dos equipamentos. Por isso, os algoritmos inteligentes precisam acompanhar câmaras frias, estufas e/ou câmaras de maturação, de acordo com o tipo de indústria.
Selecione os dados
Para um bom funcionamento da inteligência artificial na manutenção preditiva, é preciso ter os dados que vão guiar os algoritmos. A tecnologia aplicada é capaz de extraí-los dos sistemas, desde que as informações estejam imputadas adequadamente.
É necessário ter disponível uma série de materiais que possibilitem a ação do machine learning nas máquinas. Considere gráficos de produtividade, histórico das coletas das variáveis, softwares de gestão, gadgets de comunicação, entre outras ferramentas favoráveis à obtenção de dados.
Com a conexão dessas estruturas aos equipamentos por meio de sensores, os algoritmos inteligentes poderão trabalhar por si só e continuar o trabalho de coleta para gerar relatórios e análises estratégicas.
Tenha uma equipe de acompanhamento
Apesar de a inteligência artificial poder realizar a manutenção preditiva na indústria automaticamente, você ainda precisa ter um time por trás dela. O sucesso do projeto depende do acompanhamento correto para garantir o melhor aprendizado de máquina com as técnicas de aplicação.
O cientista de dados é o profissional responsável por filtrar as informações que entram e saem do sistema. Porém, ele ainda precisa trabalhar em conjunto com a equipe que lida diretamente com as máquinas.
Esses funcionários entendem na prática como os equipamentos funcionam, tendo acesso a dados importantes para a manutenção preditiva na indústria. Na via contrária, o cientista também deve instruí-los para aplicar as técnicas indicadas no manuseio das máquinas.
Encontre um parceiro especializado
Sem o conhecimento e as ferramentas adequados, o sucesso da implantação da manutenção preditiva pode ser comprometido. Ter o apoio de um parceiro é o caminho mais seguro para construir algoritmos inteligentes capazes de identificar adequadamente os riscos de danos dos equipamentos e parada de máquina.
O processo deve ser feito em escalas e seu parceiro saberá instruir a implementação da maneira mais efetiva. Uma empresa de inteligência artificial está preparada para determinar as etapas apropriadas sem correr o risco de prejudicar o desenvolvimento do machine learning.
Além de promover a construção das ferramentas ideais, o parceiro poderá ajudar a encontrar um bom cientista de dados, bem como auxiliar na análise e coleta das informações para input.
Essas são algumas medidas importantes para iniciar um projeto de manutenção preditiva na indústria. Se você segui-las com atenção, será muito mais fácil alcançar o sucesso da estratégia, no menor tempo possível e com as melhores ferramentas.
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