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Foi-se o tempo em que a manutenção preditiva era um privilégio apenas de grandes indústrias. Em meio ao surgimento de novas tecnologias, as quais permitem o barateamento da análise preditiva, as empresas que decidirem esperar para implementar soluções novas de manutenção podem ser deixadas para trás pelos concorrentes. Sobre esse assunto, trazemos uma análise sobre como a barreira financeira deixou de existir para a manutenção preditiva e como empresas pequenas e médias podem se adequar ao novo cenário.

A indústria sempre gerou uma quantidade enorme de informações, seja em forma de processos, registros ou fenômenos, os dados sempre estiveram entre nós. O que mudou, foi que agora somos capazes de ouvi-los e processá-los, assim a indústria desenvolveu um sistema nervoso central e a espinha dorsal é a Internet das Coisas (IoT).  

Nessa revolução, o setor de manutenção foi um dos mais beneficiados com a implementação da IoT. A partir de uma conexão com base em sensores e dispositivos inteligentes, a internet das coisas possibilita que as máquinas troquem informações com os técnicos e gestores, fornecendo dados que podem ser usados em benefício da conservação e disponibilidade dos equipamentos.

IoT na manutenção preditiva

A integração entre os conceitos de IoT e Manutenção Preditiva é uma das maiores potências. Através da internet das coisas, monitorar a condição das máquinas tornou-se muito mais fácil, simplificando as rotinas de análise e inspeções.

Com toda a infraestrutura produtiva monitorada em tempo real, torna-se possível o rastreamento de falhas com maior precisão. Fatores como quebras ou indisponibilidade das máquinas, que interferem por completo na produtividade da indústria, podem ser mensuradas com maior agilidade e evitadas a partir dessa integração.

Basicamente, se fôssemos imaginar a necessidade de acompanhar a vibração de uma determinada máquina, cujo rolamento foi recentemente trocado. A IoT estaria em prontidão 24 horas por dia coletando e armazenando a cada 10 minutos os dados de vibração do equipamento, não deixando escapar nada. Ao mesmo tempo, o técnico de manutenção pode estar acompanhando todas essas informações em tempo real no celular.

Aliar a manutenção preditiva à IoT é uma forma melhorar as rotinas de monitoramento e garantir maior confiabilidade para sua instalação. Vamos descobrir como ela pode potencializar a manutenção? 

4 Pilares do IoT para manutenção

Pilares de um sistema de IoT

1. Um dispositivo de coleta de dados

Quando falamos dispositivos IoT ou tecnologia de coleta de dados, em um primeiro momento, parecem algo sofisticado e bem distante da realidade de muitas indústrias, mas na verdade, são muito simples e acessíveis. Esses mecanismos são como sensores que conseguem detectar os estímulos dos equipamentos como, por exemplo, a vibração, a temperatura, pressão, umidade e cada vez estão caindo de custos e aumentando em qualidade. Assim, isso alimenta a primeira etapa de qualquer sistema IoT, que é a coleta de dados.

2. Conectividade em nuvem 

Depois de registrar os dados, você precisa enviá-los para a nuvem. Mas o que seria isso? Salvar uma informação na cloud é como arquivá-la num computador, isto é, precisa de um lugar “físico” para armazená-las. A diferença é que o conteúdo será gravado dentro de dispositivos a quilômetros de distância em instalações protegidas por fortes esquemas de segurança, justamente para garantir a integridade dos dados. Essas instalações são até mais protegidas do que as presentes na própria planta industrial (um exemplo disso é a AWS da Amazon). A escolha da nuvem dependerá do sistema geral e das necessidades de você ou da sua empresa. Isso pode ser feito via rede móvel, Bluetooth, Wi-Fi ou qualquer coisa que permite conectividade de rede. Todo o processo é resumido na etapa dois: upload de dados.

3. Processamento de dados

Depois de fazer o upload dos dados, você precisará que eles sejam processados. Esta fase pode ser simples ou complexa. No caso de indústrias, um software ou plataforma de manutenção preditiva é um ótimo exemplo de processador de dados de qualidade em ação. Estas plataformas através da IA são capazes de analisar milhares de dados por segundo e fornecer insights em tempo real para as equipes de manutenção agirem com antecedência.

4. Uma interface voltada para o usuário

Por fim, os dados são processados ​​acima e apresentados em um formato fácil de visualizar e digerir em uma interface voltada para o usuário. Em usos industriais maiores da IoT, algumas plataformas apresentam divisões de grande facilidade para gestores de manutenção. Telas de insights, espectros, status do equipamento e muitos outras partes que auxiliam no acompanhamento da disponibilidade e confiabilidade dos ativos. Também podem ser adicionados notificações e pop ups para alertas e anomalias detectadas. Hoje, a usabilidade desses softwares já chegou no smartphone, sendo possível acompanhar todas as funcionalidades pela palma da mão.

O que passa a ser com IoT:

As análises realizadas na Manutenção Preditiva são a parte principal da mudança do jeito tradicional, com medições periódicas, para forma IoT em tempo real, portanto é muito importante entendermos quais são os principais técnicas de análises utilizadas pelas empresas. Sendo assim, podemos citar 5 principais técnicas, sendo elas:

analises preditivas

Análise da Vibração:

Uma das principais e mais completas técnicas utilizadas para a detecção de defeitos mecânicos, é fundamental para entender a causa de outros defeitos que possam causar a parada da produção e indispensável para a manutenção preditiva de qualquer equipamento rotativo. (Nesse outro artigo, detalhamos melhor o assunto).

A partir dessa técnica pode-se descobrir diversos tipos de alterações que podem prejudicar a produção, entre eles podemos citar: desbalanceamento de massa, desalinhamento e empenamento de eixos, desgaste de rolamentos, desgaste de engrenagens, problemas estruturais, folgas, entre outros.

Termografia:

Com a termografia através do IoT, é possível monitorar e registrar alteração nos níveis de temperatura dos componentes e gerar uma imagem térmica ou termograma. Evitando superaquecimento, por exemplo.

Ultrassom:

Essa técnica consiste em elevar a frequência das ondas sonoras até um limite em que possa ser audível ao sistema auditivo humano, dessa forma é possível detectar facilmente vazamentos em sistemas de transporte de ar comprimido, vapor e outros gases até mesmo fuga de corrente elétrica e defeitos mecânicos.

Análise do óleo:

Essa técnica tem como finalidade fornecer informação útil e precisas sobre o estado do lubrificante e principalmente sobre as condições da máquina. Além de controlar a contaminação do óleo, também é possível analisar o desgaste dos metais e aditivos dos óleos para definir um melhor tempo de troca do mesmo.

A partir dessa técnica é possível encontrar alguns problemas como: Contaminações em geral, falhas em engrenamentos, oxidação, desalinhamentos, depreciação de aditivos, desgaste de componentes mecânicos.

Quando a IA se junta a Internet das coisas

 

A Internet das Coisas (IoT) é uma tecnologia que nos ajuda a reimaginar a rotina dos profissionais de manutenção, mas a inteligência artificial (IA) é a verdadeira força motriz por trás de todo o potencial da IoT. De acordo com um relatório da McKinsey, as empresas que já implementaram a manutenção preditiva através da IoT e da IA em suas fábricas viram o tempo de inatividade das máquinas reduzido em 50% e os custos de manutenção reduzidos entre 10% e 40%.

A internet das coisas por meio dos sensores é capaz de fornecer uma quantidade de dados massiva e cada vez mais sensível para os gestores de manutenção. O problema é que o ser humano não tem a capacidade biológica de processar todas essas informações de maneira rápida e consistente. Nesse cenário, a IA entra em um casamento perfeito, tornando possível analisar milhares de dados em fração de segundos e ainda gerar insights valiosos e informações consolidadas para tomadas de decisão.

Para exemplificar, imagine uma equipe de manutenção que consiga monitorar com a IA e IoT a maioria de seus ativos críticos. Esse time conseguirá por meio de uma interface simples estar de olho em toda instalação e caso haja alguma anomalia já serão avisados automaticamente para agirem e contornarem o problema. Tudo muito rápido e eficaz! 

 

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DETALHES SOBRE O AUTOR
igor-marinelli IoT na manutenção preditiva, quais as tendências para 2021 - Revista Manutenção
Igor Marinelli
Nome: Igor Marinelli
Website: https://tractian.com
E-mail: Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.

Fundador e CEO da TRACTIAN


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APRESENTAÇÃO:

Fundador e CEO da TRACTIAN, startup que descomplica a manutenção preditiva e avisa quando as máquinas vão quebrar. Também é Colunista da Revista Manutenção e Conselheiro da Somos Todos Heróis, organização que atua no financiamento de tratamentos médicos para crianças.

FORMAÇÃO ACADÊMICA E EXPERIÊNCIA PROFISSIONAL:

Estudou Engenharia de Computação na USP (Universidade de São Paulo), com diploma em Empreendedoriso e Tecnologia pela Universidade da Califórnia, em Berkeley. Igor é uma das pessoas mais jovens a ingressar na área de manutenção no Brasil e sua empresa foi investida por fundos nos Estados Unidos.


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