Ao longo dos anos, diversas técnicas vêm sendo empregadas nas indústrias para melhorar a rotina de trabalho e auxiliar na automatização e prevenção de danos nas fábricas. O setor de manutenção inserido nas indústrias é visto como estratégico, já que com ele é possível otimizar recursos, reduzir custos e melhorar as rotinas no chão de fábrica.
Entre as soluções, existe a manutenção corretiva, preventiva, a preditiva e a prescritiva. Atualmente, a corretiva é a que mais gera gastos as indústrias e só é possível de se ter uma manutenção preditiva eficiente se for antecedida por uma preventiva bem realizada.
A Tractian, empresa que oferece um dos mais modernos sistemas de monitoramento industrial do mercado, já antecipou mais de 3000 falhas, sendo as mais comuns detectadas: desbalanceamento (53%), desalinhamento (23%), folga mecânica (21%) e cavitação (5%) das máquinas. As indústrias que adotam a análise diagnóstica, aliando manutenção preditiva e prescritiva, por exemplo, conseguem otimizar recursos, tempo e aumentar a produtividade no seu dia a dia.
“É como se a rotina de manutenção fosse uma espécie de triagem médica. A doença (neste caso, a falha potencial de um ativo) é determinada de acordo com seu nível de criticidade. A partir daí, avalia-se a necessidade ou não de ‘consulta’, ou seja, do deslocamento de um especialista até o local para inspecionar o ativo de perto”, explica Igor Marinelli, co-CEO e fundador da Tractian.
De acordo com pesquisa feita pela Confederação Nacional da Indústria (CNI), até 2016, 63% das empresas utilizavam novas tecnologias digitais em suas rotinas, e apenas 48% pretendiam adotar as inovações tecnológicas. Em 2018 houve um aumento, o número passou de 63% para 73%, devido ao interesse das empresas pela Indústria 4.0.
O avanço tecnológico permite o uso de sensores IoT (Internet das Coisas) aliados a uma plataforma que recebe, classifica e analisa estes dados por meio de inteligência artificial e machine learning, resulte em um sistema integrado e assertivo que consegue determinar a tomada de decisões, não apenas indicando os possíveis problemas que um ativo pode apresentar, como também indicando o tipo de manutenção mais adequado a ser feito para evitar aquela falha.
“Dessa forma, todos os ativos monitorados são avaliados em tempo real e de forma automática, sem mais que seja preciso contratar uma empresa terceirizada ou qualificar profissionais para performar atividades preditivas definidas aleatoriamente e em períodos muito espaçados”, comenta Marinelli.
É importante pontuar que até 2018 apenas 21% das empresas utilizavam tecnologias de coleta, processamento e análise de grandes quantidades de dados (big data), e somente 9% adotaram tecnologias de sistemas inteligentes de gestão, como a Inteligência Artificial.
“Com isso, vemos que pelo menos sete em cada 10 grandes indústrias pretendem ou utilizam tecnologias digitais em sua rotina, o que mostra avanço e uma maior preocupação dos setores industrial e empresarial”, pontua o co-CEO. O sistema preditivo, que une os sensores IoT ao software de gestão da manutenção TracOS™, traz todas as funcionalidades que aliam manutenção preditiva e prescritiva, além do monitoramento online e gestão automatizada das ordens de serviço.
”Com ele, é possível verificar métricas, gerar relatórios e ordens de serviço, automatizar preventivas e organizar todo o processo das rotinas da manutenção industrial”, explica Marinelli. Além disso, a própria inteligência artificial da plataforma faz a prescrição, ou seja, indica as possíveis causas da falha no ativo e quais ações devem ser tomadas para resolvê-la.
Isso poupa tempo e esforço da equipe de manutenção, que não precisa analisar manualmente o problema e testar diferentes inspeções para apenas depois descobrir o que de fato aconteceu no ativo.
“A manutenção prescritiva é um nível acima da preditiva, mas uma completa a outra. Essa combinação reduz custos e aumenta a disponibilidade dos equipamentos. principal objetivo é sempre democratizar o acesso dessas ferramentas para pequenas e médias empresas”, finaliza o co-CEO.
- Fonte e mais informações: (https://tractian.com/).
