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Como a Internet das Coisas está definindo o futuro da manutenção

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O conceito de monitoramento de máquinas no chão de fábrica para fins de manutenção não é novo. No entanto, as soluções oferecidas pela tecnologia de Internet das Coisas (IoT) – sensores inteligentes, Big Data e Machine Learning – podem trazer maior assertividade, mais produtividade e redução do tempo de inatividade para estratégias de manutenção preditiva. 

Para líderes de negócio e gestores, a manutenção não é apenas uma função de engenharia enfadonha, mas essencial – é um fator que pode impactar significativamente na lucratividade de toda a empresa. Uma falha inesperada pode significar imediatamente danos caros à máquina em questão e possivelmente ao seu ambiente, bem como perda de tempo de produção. No entanto, isso não é tudo; o evento pode muito bem levar a entregas malsucedidas, clientes decepcionados, vendas perdidas e danos à reputação. 

A seguir, confira seis situações como a IoT pode melhorar a gestão de ativos: 

Maior adoção de manutenção preditiva 

O principal motivo para aplicar a IoT para gerenciar seus ativos é a manutenção preditiva. Em vez de realizar inspeções de rotina baseadas no calendário e substituição de componentes, as técnicas preditivas monitoram o equipamento em busca de possíveis falhas e notificam quando a substituição de uma peça é necessária. Sensores embutidos no equipamento verificam a existência de condições anormais e acionam ordens de trabalho quando os limites operacionais seguros são violados. 

Quando uma estratégia de manutenção preditiva está funcionando de maneira eficaz, a manutenção só é realizada nas máquinas quando é necessária, reduzindo assim os custos de peças e mão de obra associados às substituições.  

Análise de dados em tempo real 

O conceito Máquina a Máquina (M2M) é definido como as tecnologias que permitem que as máquinas se comuniquem umas com as outras. A IoT leva o M2M para o próximo nível, incluindo um terceiro elemento: a coleta e transmissão de dados. A disponibilidade de todos os dados da máquina em uma rede virtual oferece aos fabricantes de equipamentos originais (OEMs) a capacidade de agregar e analisar os dados para gerar melhores modelos analíticos preditivos. 

Em vez de esperar que um sistema falhe, os fabricantes são capazes de prever a falha com precisão porque os sensores começam a reportar quando as condições operacionais estão fora das especificações. Ao mapear com precisão o comportamento do usuário, identificar padrões de falha e reconhecer rapidamente problemas recorrentes, os OEMs serão capazes de projetar falhas, melhorar seu produto e garantir maior tempo de atividade. Isso deve resultar em maior satisfação do cliente e menos reclamações de garantia. 

Métricas de desempenho precisas 

Disponibilidade, confiabilidade e outras métricas de desempenho importantes, como tempo médio entre falhas (MTBF) e tempo médio de reparo (MTTR), podem ser calculadas automaticamente pelo sistema e fornecidas em painéis de relatórios. Isso remove o elemento humano na captura de todo o tempo de inatividade, garantindo que os dados sejam o mais precisos possível. Além disso, as métricas de confiabilidade de diferentes instalações do cliente podem ser analisadas para identificar as melhores práticas para implementação em todo os locais. 

Atualizações automáticas de software 

As alterações de software podem melhorar o desempenho do equipamento ou eliminar problemas técnicos. Máquinas conectadas à Internet tornam o processo de atualização de software mais fácil e eficiente. Quando correções ou patches de software são necessários, o fornecedor OEM pode enviar as atualizações para todos os sistemas ao mesmo tempo, sem assistência ao cliente. 

Ações de reparo recomendadas 

Quando o equipamento falha, os dados de várias fontes podem ser coletados, agregados e analisados ​​em tempo real na nuvem. As opções de reparo podem ser executadas automaticamente pelo sistema e ações podem ser recomendadas ao técnico, se necessário. 

Todos os dados de falha possíveis serão usados ​​para direcionar o reparo, incluindo as condições de operação do sistema no momento da falha, dados de reparo anterior do sistema de gerenciamento de manutenção computadorizado (CMMS), padrões de desgaste e dados operacionais da frota de equipamentos. O técnico receberá todas as informações necessárias para uma tomada de decisão mais eficaz e o caminho mais rápido para a resolução.  

 Controle de estoque 

O controle de estoque eficaz pode ter um impacto significativo na limitação do tempo de inatividade do equipamento e no controle dos orçamentos de manutenção. Almoxarifados conectados que monitoram proativamente os movimentos e o estoque disponível para garantir que apenas peças críticas ou as mais sujeitas a falhas estejam sempre disponíveis se tornarão comuns em instalações em todos os lugares. Por meio da manutenção preditiva e da análise de dados, os OEMs serão capazes de otimizar as listas de peças sobressalentes recomendadas, liberando o capital necessário e aumentando a satisfação do cliente. 

Cada tipo de negócio pode encontrar o valor final de dispositivos e serviços de IoT, mas isso só ocorrerá quando a IoT interagir perfeitamente com outros aplicativos, como plataformas de gestão de ativos como a OKTO. A IoT também pode ser uma virada de jogo para os OEMs. Ela vai redefinir o modelo de negócios à medida que os fornecedores de equipamentos complementam suas ofertas com software e serviços de análise de dados. O hardware será entregue com maior poder de computação, tornando-se mais inteligente e mais conectado. 

O verdadeiro valor da IoT na manutenção de ativos só pode ser totalmente percebido quando você adota uma visão holística. Redes irão continuamente coletar, agregar e modelar dados para então prever com precisão as falhas e limitar seu impacto na disponibilidade do sistema. A IoT se tornará fundamental para melhorar a confiabilidade dos ativos e impulsionar a redução de custos, fornecendo dados em tempo real, inteligentes e acionáveis ​​para sistemas conectados ou para o usuário final.  

 

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