O que é manutenção preditiva?
Manutenção preditiva é a estratégia que as organizações usam para estimar e planejar o cronograma de manutenção de seus equipamentos operacionais. A estratégia foi projetada para otimizar o desempenho e a vida útil dos equipamentos. Com dispositivos de Internet das Coisas (IoT), sua organização pode usar sensores inteligentes para monitorar todos os aspectos do desempenho do seu maquinário. As soluções de manutenção preditiva integram dados de sensores com dados operacionais de negócios e aplicam análises baseadas em inteligência artificial (IA) para obter significado. Você pode usar o significado derivado para prever o estado futuro dos equipamentos e antecipar possíveis problemas de maquinário antes que eles surjam. Por exemplo, você pode esperar problemas se a temperatura ou a pressão ultrapassarem um limite definido ou se o uso das máquinas for maior do que o esperado. A manutenção preditiva antecipa possíveis danos ao maquinário e programa as verificações de manutenção antes que os danos ocorram. Sua organização pode usar a manutenção preditiva para maximizar o tempo de produção aumentando a disponibilidade e a confiabilidade dos ativos.
Por que a manutenção preditiva é importante?
A manutenção preditiva é importante porque o maquinário físico pode ser danificado. Os componentes podem falhar ou se degradar, e o desempenho pode diminuir ou se variar além dos limites operacionais esperados. Essa falha e degradação do equipamento físico se deve a uma ampla gama de causas:
- Eventos e condições externos
- Desgaste pelo uso regular
- Desgaste excessivo devido ao uso do equipamento além dos limites das capacidades ou funções esperadas da máquina
O projeto geral de engenharia do equipamento e as novas tecnologias também reduzem a vida útil do equipamento. Também afetam os cronogramas de manutenção e substituição.
Quando você integra tipos de equipamentos cada vez mais complexos e diferentes em sistemas de máquinas industriais, qualquer falha ou degradação de um componente afeta negativamente outros componentes da cadeia. Isso leva a resultados inesperados. Sua organização pode usar soluções de manutenção preditiva para reduzir a chance de falha do equipamento e evitar a degradação além dos limites razoáveis.
Como funciona a manutenção preditiva?
A manutenção preditiva envolve monitoramento, análise e ação com base nos insights coletados.
Monitoramento
É preciso monitorar o equipamento durante todo o seu uso com uma gama diversificada de sensores de IoT disponíveis para essa mesma finalidade. Os sensores medem temperatura, vibração, umidade e outros parâmetros que fornecem informações sobre a integridade da máquina.
Por exemplo, um sensor de temperatura indica se a máquina está ficando mais quente após um uso prolongado. Ou imagens de uma câmera podem mostrar se uma válvula não está abrindo tanto quanto deveria. O equipamento é monitorado de forma contínua ou em intervalos frequentes para garantir a captura oportuna de dados e aumentar a chance de detectar anomalias.
Análise
É possível analisar os dados coletados dos sensores para determinar a rapidez com que o equipamento está se degradando ou se ele apresentará falhas em breve. Os dispositivos de IoT comunicam dados a um sistema centralizado. Aqui, o machine learning (ML) e outros algoritmos avançados de IA analisam os dados para detectar desvios das referências ou padrões estabelecidos. Eles criam modelos preditivos analisando dados históricos e correlacionando-os com falhas conhecidas. Transformar leituras brutas do sensor em informações utilizáveis requer fortes capacidades computacionais.
Ação
Os modelos preditivos estimam quando é provável que um equipamento apresente falhas com base nos padrões de dados atuais e passados. O sistema cria cronogramas de manutenção proativos com base em sua análise futura. Ele também usa e-mails, mensagens, painéis ou outros mecanismos para alertar a equipe de manutenção sobre possíveis falhas futuras ou anomalias urgentes. À medida que sua organização realiza a manutenção e coleta mais dados ao longo do tempo, os modelos preditivos se tornam mais precisos e confiáveis.
Tecnologia de manutenção preditiva
O trabalho de manutenção preditiva é um campo complexo com muitas partes móveis. Requer sistemas que suportem o armazenamento, a transferência e a análise de uma grande quantidade de dados. Geralmente, são dados de streaming em tempo real combinados de centenas, senão milhares ou milhões, de diferentes fontes de IoT. A transferência de dados requer redes dedicadas, com armazenamento em data lakes e processamento usando clusters de servidores dedicados de alto desempenho.
A infraestrutura exata necessária para dar suporte a um programa de manutenção preditiva depende do sistema e da arquitetura que usada. Também depende dos sensores, dos tipos de dados e do tipo de análise realizada. A personalização de soluções de manutenção preditiva exige que engenheiros, arquitetos de infraestrutura e cientistas de dados criem a configuração correta.
Quais são os benefícios da manutenção preditiva?
Os programas de manutenção preditiva podem beneficiar sua organização de várias maneiras.
Redução de tempos de inatividade
Esperar que o equipamento apresente falha antes de corrigi-lo é conhecido como manutenção reativa. Tempos de inatividade não planejados afetam todo o cronograma operacional. Por outro lado, a manutenção preditiva diminui o risco de falhas inesperadas no equipamento. É possível planejar a manutenção corretiva com antecedência e mudar os tempos de inatividade para tempos não críticos. Se for preciso, também é possível trazer equipamento de backup para usar durante os reparos e aumentar a continuidade dos negócios.
Redução de custos de manutenção desnecessários
A manutenção preventiva geralmente mantém as máquinas em boas condições operacionais. No entanto, essa manutenção nem sempre é necessária do ponto de vista da degradação. Ao usar um programa de manutenção preditiva, você aciona a manutenção após um uso ou tempo maiores do que o esperado no cronograma regular. Isso pode ser devido a um menor uso do equipamento ou a outros fatores. Esse processo resulta na redução dos custos de manutenção de peças novas e no fornecimento de recursos à equipe de manutenção.
Aumento na compreensão do sistema integrado
Ao usar um programa de manutenção preditiva, você pode desenvolver uma visão detalhada e em tempo real da integridade geral de um sistema complexo. No passado, isso não era possível. Somente relatórios de inspeção de defeitos com data e hora estavam disponíveis para incluir uma visão geral do sistema. Atualmente, é possível integrar dados em todos os seus dispositivos de IoT para análises detalhadas de todas as suas operações comerciais.
Quais são os casos de uso da manutenção preditiva?
A manutenção preditiva normalmente é usada em casos com sistemas físicos grandes e complexos. Veja alguns exemplos:
- Unidades de produção e fábricas
- Instalações prediais e industriais
- Transporte e logística
- Operações de energia e serviços públicos
- Operações de mineração
- Robótica complexa
- Serviços de laboratório
As empresas que possuem ou gerenciam esses sistemas, operações ou instalações podem se beneficiar muito com o uso da manutenção preditiva. Isso também lhes dará uma vantagem competitiva.
Qual é a diferença entre manutenção preditiva e outros tipos?
Sua organização também pode adotar práticas de manutenção preventiva e manutenção baseada em inspeção.
Comparação entre manutenção preditiva e manutenção preventiva
Com a manutenção preditiva, é possível prever uma falha ou degradação do equipamento com antecedência e, em seguida, realizar a manutenção de forma preventiva antes que o evento ocorra.
A manutenção preventiva, por outro lado, é quando você realiza a manutenção em um cronograma definido. Esse cronograma de manutenção pode ser baseado em períodos de tempo ou em unidades de uso mensuráveis (como o número de rotações de um ventilador). Normalmente, esses cronogramas de manutenção são especificados pelo fabricante do equipamento.
É possível usar simultaneamente técnicas de manutenção preditiva e preventiva, ou usar um método em detrimento do outro. A manutenção preditiva é mais avançada por natureza do que a manutenção preventiva. É mais eficaz quando arquitetada, configurada, implantada e mantida corretamente.
Comparação entre manutenção preditiva inspeção de defeitos
A inspeção de defeitos é um processo em que você investiga o estado atual do equipamento para decidir se deve iniciar uma nova manutenção. Também pode validar a necessidade da manutenção proposta. Normalmente, esse processo envolve análises em campo, como fotografar fisicamente a ferrugem em uma máquina. Também pode envolver técnicas de análise remota, como análise de vibração ou captura assistida por IoT.
É possível usar a inspeção de defeitos junto com a manutenção preditiva e preventiva. Uma inspeção também pode ser usada para outros fins além do agendamento de manutenção. Por exemplo, a inspeção de defeitos pode ocorrer se uma empresa quiser vender suas instalações industriais. O comprador pode querer saber a extensão de qualquer dano ou desgaste do maquinário, o que afetaria o custo de compra.
Quais são os desafios na implementação da manutenção preditiva?
A manutenção preditiva depende de uma quantidade significativa de investimento em planejamento, compras de IoT, operação, manutenção, atividades de análise e melhoria e gerenciamento contínuos. A quantidade de tempo, recursos humanos e dinheiro necessários para uma manutenção preditiva eficaz às vezes está fora do alcance de operações menores.
Antes de sua organização implantar uma solução de manutenção preditiva, considere os seguintes desafios:
- Capturar os dados certos com os sensores certos
- Capturar o nível certo de sensibilidade dos dados
- Garantir que os sensores estejam funcionando corretamente
- Configurar as barreiras de proteção corretas para geração de alertas de manutenção
- Realizar a análise correta para manutenção preditiva
- Decidir quando e se realizar manutenção preventiva e inspeções de defeitos
- Integrar novos componentes do equipamento ao sistema de manutenção preditiva
- Configurar sistemas automatizados de gerenciamento de manutenção computadorizada com base em análises
Além disso, sua organização também precisa estar ciente de quaisquer obrigações legais, de conformidade ou de seguro relacionadas à manutenção programada. Isso é mais relevante se você planeja seguir os cronogramas de manutenção preditiva que são menos frequentes do que o agendamento de manutenção recomendado pelo fornecedor.
Como a AWS pode ajudar com seus requisitos de manutenção preditiva?
A Amazon Web Services (AWS) fornece uma ampla variedade de serviços para ajudar sua organização a desenvolver e implantar soluções de manutenção preditiva. Esses serviços podem operar em grande escala sem os desafios de investir em infraestrutura e manutenção próprias.
Os serviços e soluções da AWS IoT ajudam você a coletar e armazenar dados de sensores para manutenção preditiva. Veja alguns exemplos:
- O AWS IoT Core permite conectar bilhões de dispositivos de IoT e rotear trilhões de mensagens para serviços da AWS sem gerenciar a infraestrutura
- O AWS IoT Device Management ajuda a registrar, organizar, monitorar e gerenciar remotamente dispositivos de IoT em grande escala
- O AWS IoT Events monitora seu equipamento ou frota de dispositivos quanto a falhas ou alterações na operação e, em seguida, inicia as ações necessárias
O Machine Learning na AWS relaciona muitos serviços totalmente gerenciados para analisar seus dados de sensores. Aqui estão alguns exemplos:
- O Amazon Lookout for Equipment é um serviço de monitoramento de equipamentos industriais de ML que detecta o comportamento anormal do equipamento para que você possa agir e evitar paralisações não planejadas
- O Amazon Monitron é um sistema completo que usa ML para detectar condições anormais em equipamentos industriais e habilitar a manutenção preditiva
- O Amazon Rekognition oferece recursos de visão computacional (CV) pré-treinados e personalizáveis para extrair informações e insights das suas imagens e vídeos.
Com o Amazon SageMaker, você pode criar, treinar e implantar modelos de ML personalizados para software de manutenção preditiva com infraestrutura, ferramentas e fluxos de trabalho totalmente gerenciados. Você pode ver exemplos de Manutenção preditiva usando Machine Learning na Biblioteca de Soluções da AWS para começar. Usando nosso código no GitHub, com um exemplo de conjunto de dados de degradação de turbofan, você pode explorar as soluções de manutenção preditiva da AWS em ação. Personalize com seus próprios dados para obter uma compreensão mais profunda de nossos recursos para seu caso de uso exclusivo.
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