Como IoT reduz os custos com manutenção industrial?
Os dados gerados pela IoT contribuem com o processo de manutenção preditiva, resultando em melhoria da performance deste processo
Nos últimos 2 anos, o alto grau de incerteza, o baixo crescimento e os desafios com matérias-primas exigiram que as indústrias entendessem que era necessário extrair o máximo valor possível dos seus ativos, buscando a máxima performance.
Assim, para aumentar a produtividade de suas operações, diversas empresas já começaram a desenhar sua jornada para a Indústria 4.0, investindo em diversas soluções baseadas em IoT (Internet of Things, ou Internet das Coisas).
E uma das soluções que começam a ganhar espaço é promover a utilização da IoT em processos relacionados à manutenção preditiva de maquinários, que pode gerar uma redução de 40% nos custos de manutenção, reduzir o tempo de inatividade das máquinas em até 50% e aumentar a vida útil em 20% a 40%, segundo dados da consultoria McKinsey.
Manutenção preditiva: é preciso buscar a máxima performance
Na indústria atual, o grande desafio para os players se relaciona à aplicação de tecnologias avançadas de manutenção preditiva, que permitam a adoção em escala em todas as suas operações.
Neste contexto, uma palavra representa a importância da manutenção preditiva industrial: Performance! Carlos Tunes, líder de Desenvolvimento de Negócios da IBM, explica:
“A manutenção preditiva baseia-se em monitorar e atuar no momento “ótimo” – prevendo com confiança e antecedência quando ocorrerá uma falha e de que tipo, evitando a indisponibilidade da produção”.
A indústria tem a busca contínua por eficiência operacional e financeira, e são estes os pontos alavancados pela manutenção preditiva, evitando as paradas não planejadas, otimizando mão de obra e horas extras, estabelecendo um planejamento de inventário confiável e previsível.
“Todos estes pontos reduzem custos de inventário e compras, ou seja, exercem impacto direto na performance não apenas operacional, mas financeira da indústria”, complementa.
O mais interessante é que as tecnologias de IoT têm contribuído significativamente com o ganho em performance da manutenção preditiva, principalmente pelo extenso uso de dados, que, naturalmente, reduz os custos de manutenção.
IoT: ajuda a reduzir os custos com manutenção industrial
Hoje em dia, diversos processos têm sua performance melhorada quando adota-se o uso de dados, muitos deles coletados por meio de IoT – e com as ações destinadas à manutenção de maquinários, isso não seria diferente.
E só é possível realizar ações preditivas, que reduzem os custos da manutenção, com o uso de dados. “Na indústria 4.0, o IoT conecta o mundo físico ao mundo digital, permitindo a conexão, monitoramento de equipamentos remotamente e hoje em dia com um custo muito baixo”, diz Turnes.
E complementa: “Isso é muito bom, porque propicia a operação, manutenção, engenharia e gestão com informações praticamente em tempo real”.
Mas não é o suficiente. Combinar a IoT com IA (Inteligência Artificial) e ML (Machine Learning) está trazendo mais eficiência para as organizações.
Um dos casos mais interessantes da combinação de IoT com IA e que foge dos tradicionais, é o chamado “Visual Insights”. “Nessa possibilidade, o uso de IA para análise de imagens em tempo real permite a identificação de defeitos com rapidez, sejam de uma montagem, pintura, procedimento incorreto, entre outros”, comenta Carlos Tunes.
Outro exemplo de impacto do uso é para “HSE – Health Safety & Environment” ou “Work Insights”.
O HSE é caracterizado pelo uso de sensores em equipamentos, estruturas e em EPIs dos colaboradores, para mais uma vez, com o uso de IA, ter informações em tempo real, de temperatura, umidade, concentração de gases em um determinado ambiente.
“Estamos falando, aqui, que a IoT promove a redução ou mitigação de riscos operacionais e preservação de vidas”, completa Tunes.
Passo a passo para usar IoT na indústria e reduzir custos com manutenção
Como visto, o uso do IoT na indústria é essencial para reduzir custos com manutenções, no entanto, não há um processo único para implementar essa tecnologia de dados. O que existe são algumas reflexões importantes.
Quatro pontos importantes devem ser considerados:
1 – Qual é o objetivo da empresa e o que de fato ela pretende resolver com a adoção de IoT?
É possível que algumas organizações tenham a percepção de que um projeto de IoT não gerou valor ou resultado porque não escolheram bem seu objetivo.
A maioria das empresas visualiza a redução do custo de manutenção, ou melhora da performance do ativo com a adoção de manutenção preditiva.
2 – Escolha o alvo para a manutenção preditiva
Caminhando para a manutenção preditiva, é preciso escolher o alvo, como por exemplo, um equipamento ou um conjunto deles, o que permite um projeto de implementação rápida e com resultados.
O importante nesta escolha é ter atenção com alguns requisitos:
(a) o equipamento alvo tem que ser relevante financeiramente para a empresa, ou seja, a indisponibilidade dele compromete a produção (alto impacto financeiro);
(b) é preciso ter dados para que os sistemas de manutenção preditem o Asset Performance Management com o uso de IA, “aprendam” sobre o equipamento e possam prever com antecedência e acuracidade os potenciais problemas a frente.
3 – A empresa é a grande beneficiada com o projeto
Aqui, entende-se que o projeto deve ser colaborativo. “Por mais que existam dados e por melhor que seja o sistema de IA, existem variáveis, características e fatores que só a empresa conhece, que devem ser considerados no momento que os sistemas de ‘Asset Performance Management’ estão sendo treinados”, indica Tunes.
4 – Robustez da solução tecnológica
Já existem várias empresas que possuem em seu sistema supervisório/SCADA dados suficientes para a adoção de sistemas de manutenção preditiva.
O problema é que nunca adotaram um sistema de “Asset Performance Management” robusto, com Inteligência Artificial e Machine Learning. Além de apresentar resultado imediato, a adoção do sistema é um processo contínuo de auto aprendizado do modelo de predição com os novos dados que estão sendo capturados no dia a dia.
Por isso, buscar sistemas baseados em IoT, Inteligência Artificial e Machine Learning é fundamental para ter uma solução tecnológica mais robusta e que atenda às expectativas quanto à manutenção preditiva.
EQUIPE TRM
Fonte: A Voz da Indústria
