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Um raio-x da Transformação Digital da Indústria Mineradora em 2020

A indústria mineradora amadureceu significativamente no último século. Não estamos mais trabalhando com homens e cavalos, extraindo recursos com picareta e lanterna a óleo. As minas modernas agora são ambientes sofisticados, com uso intenso de máquinas, que colocam equipamentos pesados ​​e tecnologia dirigida por computador em estreita proximidade com os humanos que precisam operá-las.

Seja extraindo minerais, como cobre, ferro, ouro ou depósitos ricos em energia, como carvão, petróleo ou gás, são necessárias máquinas para extrair os recursos da terra, transportá-los para a superfície e prepará-los para refinar ou transportar e movê-los para os destinos onde possam ser transformados. Devido à nossa dependência desses recursos naturais, as operações por trás da mineração tornaram-se bastante complexas.

A transformação digital oferece um grande potencial para entregar um valor excepcional para os acionistas, clientes e meio ambiente, em um setor altamente intensivo em ativos, tornando o gerenciamento da condição desses ativos essencial para alcançar operações rentáveis ​​e ótimas.

Em particular, há quatro temas centrais para a transformação digital na indústria mineradora em 2020:

1. Automação, robótica e hardware operacional

Implantação de ferramentas de hardware ativadas digitalmente para executar ou melhorar atividades tradicionalmente realizadas manualmente ou com máquinas controladas por humanos. As principais iniciativas no escopo são sensores, robôs e impressão 3D.

2. Força de trabalho ativada digitalmente

Usando mobilidade conectada e realidade virtual e aumentada para capacitar trabalhadores de campo, remotos e centralizados em tempo real. As principais iniciativas no escopo são trabalhadores conectados e centros operacionais remotos.

3. Empresa, plataformas e ecossistemas integrados

Vinculando operações, camadas de Tecnologia da Informação (TI) e dispositivos ou sistemas atualmente separados. As principais iniciativas no escopo são integração de Tecnologia da Informação (TI) e Tecnologia Operacional (TO), segurança cibernética de ativos, plataformas integradas e troca de dados.

4. Análise de próxima geração e suporte a decisões

Alavancando algoritmos e Inteligência Artificial para processar dados de fontes dentro e fora da cadeia de valor tradicional para fornecer suporte a decisões em tempo real e projeções futuras. As principais iniciativas no escopo são análises avançadas, modelagem de simulação e Inteligência Artificial.

Melhorando a descoberta e o planejamento de recursos com a IA

A indústria mineradora é um setor onde os ativos têm um alto custo de aquisição e de manutenção. Para minimizar o investimento inicial, as empresas de mineração precisam ser muito precisas sobre onde e como cavam. Uma das maneiras pelas quais a indústria de mineração está utilizando a Inteligência Artificial (IA) é para aprender mais sobre o terreno em que estão trabalhando. O computador é capaz de mapear e prever com muito mais precisão o terreno que um humano. Na maioria das vezes, é preciso cavar para alcançar os recursos minerais. Isso requer investimento significativo. Um erro na mineração no local errado pode custar milhões ou bilhões de dólares. A IA pode ajudar a prevenir melhor esses erros.

A Inteligência Artificial também está sendo usada para identificar áreas novas e potencialmente valiosas para mineração ou perfuração. Através do uso de correspondência de padrões, análise preditiva e até sistemas de visão computacional que podem processar dados geográficos e de mapas, a IA é capaz de analisar grandes quantidades de dados para prever melhor onde encontrar melhores recursos. Com melhores previsões, vem um melhor planejamento e um melhor retorno do investimento.

A IA também impulsiona a implantação da manutenção preditiva, analisando todos os dados enviados pelos sensores embarcados nos equipamentos e indicando o estado de cada ativo, garantindo mais segurança às operações e redução de custos.

Drones inteligentes e máquinas autônomas

Drones também estão cada vez mais sendo usados ​​na indústria de mineração, tornando-se uma ferramenta muito poderosa para uma ampla gama de aplicações. As mineradoras estão usando drones para escanear suas operações de mineração, observando as pedreiras e as pilhas de resíduos, questões ambientais, lagoas de retenção e lixiviação e infraestrutura de dutos. Muito do que pode ser visto com um drone não pode ser visto com nossos olhos no chão. Do céu, o progresso pode ser monitorado, bem como o impacto da mina no ecossistema ao seu redor. Usando sistemas de visão computacional baseados em Aprendizado de Máquina, esses drones podem analisar dados coletados a partir das imagens. Isso proporciona às empresas de mineração acesso e monitoramento contínuo às suas instalações de maneiras que não são possíveis com a operação humana.

Minas sempre foram lugares perigosos para se trabalhar e para extrair os recursos de que precisamos, estamos migrando para ambientes cada vez mais hostis para obtê-los. Quer seja extraindo carvão ou minerais a quilômetros sob a terra, ou petróleo e gás de perfurações no fundo do mar ou escavando terras em zonas árticas, estamos cada vez mais colocando as pessoas em ambientes agressivos.

É muito mais sensato colocar máquinas e equipamentos no interior das minas e minimizar ou eliminar muito o trabalho humano dessas condições adversas. Por meio do uso de sistemas autônomos movidos a IA, as empresas de mineração e energia estão fazendo maior uso de máquinas autônomas em ambientes agressivos. Este equipamento é capaz de trabalhar sem a presença de um ser humano. Também é capaz de ir a muitos lugares que os humanos simplesmente não podem ir fisicamente. Esses são alguns dos caminhos que a transformação digital está levando para a indústria de mineração, impulsionando a produtividade, eficiência, segurança e preservação do meio ambiente.

dispositivos conectados na manufatura
CategoriesConexões Inteligentes,  Pro

Como dispositivos conectados vão mudar a indústria nos próximos anos

Fundamental para a Indústria 4.0, a Internet das Coisas (IoT- Internet of Things) descreve uma rede física de objetos, composta por dispositivos eletrônicos, softwares, sensores e uma conexão de rede que permite que esses objetos coletem e compartilhem dados para concluir ou otimizar tarefas.

Produtos com conexão wireless (como lâmpadas ou termostatos) são cada vez mais presentes nos lares das pessoas. Mas essa tecnologia tem origem em um mundo que antecede o surgimento de aparelhos inteligentes:  a manufatura Industrial.

A Industrial Internet of Things (IIoT) usa sensores em rede e dispositivos inteligentes e coloca essas tecnologias em uso direto no chão de fábrica, coletando informações para impulsionar Inteligência Artificial e análises preditivas.

Na IIoT, sensores são integrados a ativos físicos. Esses sensores coletam dados e informações, armazenam na nuvem e usam ferramentas de analytics e machine learning para tomar alguma ação.

A IIoT está mudando a indústria da manufatura, transformando as cadeias de produção tradicionais e lineares em sistemas dinâmicos e interconectados. Tecnologias de IIoT estão redefinindo a maneira como produtos são feitos e entregues, e estão  estão tornando as fábricas mais eficientes e seguras para operadores humanos, além de dinamizar os recursos financeiros.

Manutenção Preditiva no Ambiente de Trabalho

Um dos benefícios da IIoT é como ela pode tornar os processos operacionais ainda mais eficientes. Por exemplo, se uma máquina para ou apresenta falhas, sensores inteligentes podem determinar a fonte do problema e emitir uma ordem de serviço para que um engenheiro realize o reparo. A IIoT também pode ser integrada a Sistemas Conectados de Gerenciamento de Manutenção (CMMS), permitindo que engenheiros recebam essas ordens em dispositivos de sua preferência, deslocando-se imediatamente ao local do reparo ou atribuindo a tarefa a outro profissional. Com esses sistemas inteligentes, a equipe pode agendar inspeções e manutenções preventivas, gerenciar o inventário, fazer o controle de ordens de serviço e recuperar o histórico dos ativos. 

A IIoT também é capaz de prever quando uma máquina possivelmente apresentará defeitos ou quando seu ciclo de vida útil irá acabar. Isso torna a Manutenção Preditiva ainda mais assertiva, economizando altos valores em reparos ou reposições desnecessárias.

Segurança de Operadores Humanos

Além de ajudar a economizar tempo e dinheiro, a IIoT torna o ambiente de trabalho ainda mais seguro para os colaboradores. Se um duto de óleo, por exemplo, está prestes a atingir níveis arriscados de pressão, os operadores são alertados antes que algum acidente aconteça, com base na natureza dos sensores e na análise das vibrações. Esses sensores podem até mesmo ser usados para monitorar e gerenciar a localização dos colaboradores em casos de emergência ou evacuação.

As tecnologias de IIoT também previnem acidentes ao diminuir o contato direto entre pessoas e máquinas. Termógrafos infravermelhos, por exemplo, permitem que engenheiros e mecânicos analisem sistemas elétricos, equipamentos mecânicos ou sistemas de fluídos utilizando visão de calor. Dessa forma, esses profissionais podem encontrar conexões defeituosas e falhas operacionais analisando as cores demonstradas pelo equipamento, sem ter que tocar no equipamento

IIoT e as novas tendências tecnológicas

Diversos negócios já estudam a possibilidade de trazer o IIoT ainda mais perto de seus profissionais, desenvolvendo wearables e gadgets integrados à rede. É o caso da DAQRI, uma empresa especializada em Realidade Aumentada (AR), que desenvolveu um capacete inteligente baseado em AR para uso industrial. Com o equipamento, engenheiros conseguem ver imagens 4D acima dos ativos da instalação, que os orientam com instruções e fornecem um mapeamento de todas as funcionalidades do ativo. Essa “tecnologia vestível” permite que os engenheiros descubram informações mais rápido e diminui o gap de conhecimento para novas contratações.

CMMs modernos também permitem a integração de dispositivos portáteis como celulares e tablets. Dessa forma, profissionais técnicos podem executar tarefas em qualquer local, podendo acessar informações, informar o tempo necessário para a conclusão do serviço, recuperar ordens de serviços anteriores e fechar o sistema. Todos os dados são armazenados em tempo real, para que os gestores possam acessar as informações imediatamente.

A capacidade de acompanhar o serviço, documentá-lo e enviá-lo à gestão, aliada à praticidade das tecnologias portáteis e “vestíveis” possibilita que os profissionais obtenham uma visão global e detalhada dos ativos, coletando dados que podem ser aplicados desde o planejamento de tarefas operacionais até a contratação de novos profissionais, modernizando e dando agilidade aos processos de onboarding.

Os CMMs e outros sistemas de gestão também têm se beneficiado dos conceitos de Inteligência Artificial e machine learning, utilizando algoritmos para monitorar ativos e processas informações e análises em tempo real, a um ritmo produtivo humanamente impossível. Isso diminui os gastos com força de trabalho consideravelmente, permitindo que as instalações aloquem seus recursos em outros setores.

 

conectividade em cidades inteligentes
CategoriesConexões Inteligentes,  NXT

Saiba quais tecnologias de conectividade estão impulsionando as cidades inteligentes

De acordo com dados apurados pela Organização das Nações Unidas (ONU), 68% da população global viverá em cidades até 2050. Até lá, a população mundial será de 9,7 bilhões. Em 2100, esse número chegará a 11.2 bilhões.

O último relatório das ONU afirmou que, atualmente, 55% da população mundial vive em áreas urbanas. Isso significa que mais de 2.5 bilhões de pessoas viverão em cidades até 2050.

Índia, China e Nigéria juntas irão representar 35% do crescimento estimado da população urbana entre 2018 e 2050. As cidades devem se preparar para a explosão populacional.

Espera-se que o número de cidades adotando novas tecnologias que as ajudem a tornar-se cidades inteligentes aumente rapidamente nos próximos anos. Cidades inteligentes são cidades em que o planejamento urbano é concebido com o objetivo final de conectar todas as coisas utilizando tecnologia de ponta. Essa conectividade, que gera um grande volume de dados, é usada para melhorar os serviços e a infraestrutura das cidades, assim como o ambiente e a qualidade de vida dos cidadãos.

Sabendo como um planejamento urbano inteligente e sustentável impacta a todos, é crucial conhecer e entender quais são as tecnologias envolvidas na criação de cidades inteligentes e como elas podem ajudar a atingir o objetivo final de transformação urbana nas verdadeiras cidades do futuro.

Tecnologias 5G

Sem uma rede eficiente, nada é possível em uma cidade inteligente. A tecnologia 5G impulsiona o a conectividade para indústrias e para a sociedade a níveis superiores. Provedores de serviço estão ativamente trabalhando em tecnologias 5G e em como elas irão impulsionar a rede das cidades inteligentes. Sem 5G, nenhuma das tecnologias abaixo seria possível.

Sensores

Sensores são integrados em todos os dispositivos físicas que compõem o ecossistema da Internet das Coisas. De relógios inteligentes que contam passos a carros autômatos, e semáforos de trânsito.

A maior parte das tecnologias utilizadas no cotidiano possui sensores que estão coletando e transmitindo dados para a nuvem. A rede de objetos conectados, ou Internet das Coisas (IoT) interliga todos os objetos, fazendo que ele eles trabalhem em conjunto.

Internet das Coisas

A Internet das Coisas é o que mantém tudo em uma cidade inteligente conectado. É a espinha dorsal que permite cada movimento e conecta cada ponto.

A IoT oferece conexões avançadas entre dispositivos inteligentes, wearables, utensílios domésticos inteligentes, serviços, dispositivos médicos, veículos conectados, prédios inteligentes, mobilidade urbana, agricultura inteligente, e todos os sistemas e serviços que vão além da comunicação machine-to-machine (M2M).

Todas as coisas que constituem uma cidade inteligente devem estar conectadas para que possam se comunicar como partes de um todo. A IoT fornece o corpo de dispositivos de comunicação que fornece comunicação contínua, fornecendo soluções inteligentes para todas as situações e problemas.

Geolocalização

A eficiência no planejamento urbano de cidades inteligentes exige precisão na análise e uso de dados. É nesse ponto que atuam as tecnologias de geolocalização. Elas oferecem a fundação na qual todas as soluções para cidades inteligentes são estruturadas.

Tecnologias de geolocalização fornecem a localização e a estrutura necessárias para a coleta e análise de dados e informação, transformando cada dado de forma a auxiliar as soluções baseadas em software que compõem a infraestrutura das cidades inteligentes. Recursos e serviços como mobilidade urbana dependem desse tipo de tecnologia.

Inteligência Artificial

O grande volume de dados gerados pelas cidades inteligentes seria ineficiente se não fosse pelo uso da Inteligência Artificial em seu processamento, gerando informação e valor. A IA coleta, processa e analisa os dados gerados pela interação M2M gerados em contextos de cidades, infraestruturas e mercados inteligentes.

O número de solução de cidades inteligentes nas quais a IA pode ser implementada é vasto. Desde melhores nos sistemas de trânsito para gestão inteligente do tráfego até a integração segura de carros e transportes autônomos.

Além disso, o uso de IA permite que a gestão tenha um entendimento preciso de como a cidade está operando. A IA pode auxiliar no planejamento de rotas de transportes públicos autônomos, na gestão da malha energética, entregas por drones, serviços postais autônomos ou unidades de cuidados médicos, mencionando apenas algumas de suas aplicações nas cidades inteligentes.

Robótica

A colaboração entre humanos e robôs pode transformar trabalho, saúde e vida social nas cidades inteligentes do futuro. A integração de robôs nos espaços urbanos está transformando rapidamente algumas das cidades mais tecnologicamente avançadas do mundo em verdadeiras cidades inteligentes. Cidades como Dubai, Tóquio e Singapura são exemplos de como robôs podem conviver com humanos no mundo real.

Em 2020, o Japão colocará nas ruas táxis dirigidos por robôs, pensando nos turistas que que visitarão a cidade para os Jogos Olímpicos. Cadeiras inteligentes estarão preparadas nos aeroportos para os Paraolímpicos. Robôs sociais irão interagir com turistas em mais de 20 línguas diferentes, auxiliando, entre diversas funções, na comunicação com os moradores locais.

Os projetos de cidades inteligentes de Dubai incluem robôs sociais em serviços públicos, seguindo o exemplo de cidades como Roterdão, nos Países Baixos. Dubai também está utilizando robôs na vigilância e no policiamento. Após a fase de testes iniciais terminar, o país pretende substituir 25% da sua força policial por robôs até 2030.

Em Singapura, o governo nacional planeja introduzir os robôs como uma extensão física para a gestão e o controle de sistemas existentes na cidade. Tendo estudado e testado a possibilidade por anos em colação com a Airbus, robôs hoje são usados no Serviço de Postal de Singapura via drone. Os hotéis no país também utilizam drones para realizar serviços de quarto e limpar suas instalações. O país também já estuda as maneiras em que os robôs podem ser utilizados na educação pré-escolar em breve.

Tecnologias de Blockchain

A Blockchain está transformando a economia digital ao redor do mundo. No entanto, essa tecnologia ainda é relativamente inédita no cenário das cidades inteligentes. Integrar as tecnologias de Blockchain às cidades inteligentes pode ter um papel primordial na conexão de todos os serviços da cidade, ao mesmo tempo que pode impulsionar a segurança e a transparência nos serviços.

Tecnologias de Blockhain podem ser usadas em contratos inteligentes: acordos firmados entre as partes e escritos diretamente em linhas de código, que garantem a execução dos termos e pode ou não executar uma ação ao atingir parâmetros pré-estabelecidos. Contratos inteligentes permitem transações confiáveis e transparentes, mitigando a necessidade de uma parte mediadora, o que torna o processo mais fácil, barato, seguro e rápido.

A tecnologia da Blockchain pode auxiliar tarefas como a gestão de instalações, processamento de transações e compartilhamento inteligente da malha energética.

inteligência artificial na logística
CategoriesLogística,  NXT

Saiba como a inteligência artificial está revolucionando a logística e o Supply Chain

A Inteligência artificial (IA) está ganhando destaque quando se trata de logística e gestão da cadeia de suprimentos. Pesquisas e estudos de mercado apontam essas duas áreas deverão passar por transformações significativas nos próximos anos. A evolução contínua de tecnologias como IA, aprendizado de máquina, entre outras inovações, tem o potencial de causar uma disrupção dentro da indústria logística e o Supply Chain.

A IA permite que uma grande quantidade de dados vindos da logística e cadeia de suprimentos sejam coletados e analisados, com o objetivo de se obter melhores resultados em processos e funções complexas.

De acordo com a Adobe, 15% das empresas do setor já estão usando a IA, enquanto outros 31% planejam sua implementação até o final de 2019. Algumas das áreas mais beneficiadas são pesquisa e desenvolvimento, inovação de produtos, operações da cadeia de suprimentos e serviços ao cliente.

O impacto da IA na logística

A IA fornece à cadeia de suprimentos uma inteligência contextual que pode ser usada para reduzir custos e gerenciar estoques. Essa informação contribui para que o foco se volte para os clientes.

Capacidade preditiva aumentada

A eficiência de empresas nas áreas de planejamento de rede e demanda preditiva pode ser melhorada com os recursos da IA. As empresas tornam-se mais proativas por meio de ferramentas que ajudam no planejamento da capacidade e previsão da demanda. Quando sabem o que o mercado espera, podem mover rapidamente os veículos para as áreas com mais demanda e, assim, reduzir custos. Os dados ajudam as empresas a usarem seus recursos de forma a obterem o máximo de benefícios, com mais precisão e rapidez.

Robótica

Embora seja um conceito futurístico, a robótica já vem sendo utilizada na cadeia de suprimentos. Robôs são usados para rastrear, localizar e mover o estoque dentro dos depósitos. Por intermédio de algoritmos de deep learning, esses robôs tomam decisões autônomas em relação a diferentes processos executados no armazém.

Big Data

O Big Data ajuda a otimizar o desempenho futuro e a fazer previsões mais precisas sobre os negócios. Quanto esses insights são usados juntamente com a IA, isso melhora diferentes áreas da cadeia de suprimentos.

Para a IA, no setor de logística, dados limpos são essenciais. Como esses dados são provenientes de diferentes fontes, algoritmos são utilizados para analisa-los, melhorar sua qualidade e identificar oportunidades de negócios.

Veículos autônomos

Os veículos autônomos são o “the next big thing” que a IA irá oferecer para a cadeia de suprimentos. Ter caminhões sem motorista ainda pode demorar, mas a logística já usa de alta tecnologia para aumentar a eficiência e a segurança, como a frenagem assistida e piloto automático. A IA também trabalha para descobrir qual configuração de formação de caminhões pode ser utilizada para diminuir o consumo de combustíveis.

Aumento da produtividade

Ao utilizar a IA na gestão da cadeia de suprimentos, é possível analisar seu desempenho e encontrar falhas que afetem o desempenho.

Previsão de demanda

A IA pode medir e rastrear todos os fatores que influenciam na previsão de demanda. Com base no tempo, nas vendas em tempo real, entre outros fatores, a IA fornece previsões contínuas para melhorar o gerenciamento de estoque e os sistemas de inventário.

Experiência do cliente

A IA personaliza o relacionamento entre clientes e  empresas. Os clientes podem usar serviços baseados em voz para rastrear sua remessa e, caso surjam problemas, ele é automaticamente encaminhado para a equipe de atendimento.

Padrões de tráfego

O fluxo de tráfego afeta significativamente o  transporte de pessoas e mercadorias. Quando esses dados são usados utilizando a IA, as informações podem ser utilizadas para reduzir o congestionamento e para criar soluções de tráfego inteligentes.

As inovações provenientes de tecnologias disruptivas devem produzir soluções incomuns nos setores de logística, transporte e cadeia de suprimentos.

CategoriesGestão de Ativos,  Pro

Entenda a importância da manutenção produtiva total (TPM) para dar mais efetividade à gestão de ativos

O programa de manutenção produtiva total (TPM – Total Productive Maintenance) é um método focado na disponibilidade e produtividade do ativo, com o objetivo de atingir a máxima eficiência dos sistemas de produção –  e ao mesmo tempo ampliar o ciclo de vida de máquinas e equipamentos, proporcionando uma gestão de ativos mais eficiente.

Para tanto, estabelece padrões de classificação do conjunto de ativos da empresa de acordo com sua criticidade a fim de garantir que a manutenção seja planejada e programada.

Porém, para atingir seus objetivos, o TPM não foca apenas nos equipamentos, mas também promove o engajamento dos funcionários, pois são eles, ao final, os responsáveis pela qualidade do produto ou serviço. A meta é, portanto, tanto melhorar a estrutura da empresa em termos materiais (máquinas, ferramentas, matéria-prima, produtos etc) quanto em termos humanos (aprimoramento das capacidades e habilidades individuais e, também, das atitudes). Além disso, todas as áreas que dão suporte ao ativo sabem o nível de criticidade do ativo e conseguem rapidamente priorizar suas ações de modo a assegurar a disponibilidade e produtividade do ativo.

Com isso, a ideia é eliminar completamente a quebra de equipamentos, problemas de qualidade, perdas de produtividade relacionadas ao uso dos equipamentos e desperdícios.

Entre algumas das vantagens da implantação de um programa de manutenção produtiva total na gestão de ativos podemos destacar:

Menos paradas não planejadas para manutenção

O diferencial do modelo de manutenção preventiva total é ser baseado no engajamento dos funcionários, que são incentivados e treinados para serem responsáveis pelas suas máquinas, o que aumenta o tempo de atividade da produção e dá mais efetividade à gestão de ativos.

A manutenção produtiva total faz com todos os funcionários sejam responsáveis pela manutenção, que deixa de ser uma atribuição apenas das equipes especializadas. Com a TPM, os operadores devem realizar tarefas básicas de limpeza de máquinas e equipamentos, e também devem adotar uma atitude proativa em relação a problemas.

Com isso, equipes especializadas em manutenção podem manter o foco em tarefas que agreguem mais valor ao ciclo de vida dos equipamentos.

Ambiente de trabalho mais seguro

O modelo de manutenção produtiva total é baseado na abordagem 5S, desenvolvida no Japão logo após a Segunda Guerra Mundial, quando o setor industrial enfrentava diversos problemas, com suas fábricas destruídas, sujas, desorganizadas e sem mão de obra especializada.

A sigla 5S refere-se às iniciais de cinco palavras japonesas: seiri, seiton, seiso, seiketsu e shitsuke. Ao se traduzir as palavras japonesas para o português não foi possível manter a mesma terminologia com palavras que iniciassem com a letra S. No Brasil, foi acrescentado o termo “senso de” antes de cada palavra. Cada palavra representa uma etapa de implantação do programa.

Seiri – senso de utilização: na primeira etapa deve-se classificar materiais, utensílios, ferramentas, equipamentos, dados e informações que são necessários para a organização, ou seja, distinguir o que é útil e inútil. Deverão ser preservados no ambiente de trabalho somente materiais úteis para a execução das atividades e os considerados inúteis devem ser descartados com orientação e destinação adequada.

Seiton – senso de ordenação: nesta etapa deve-se organizar os itens classificados como úteis no primeiro senso. Normalmente significa “cada coisa no seu devido lugar”. Cada objeto deve ter um lugar determinado para ficar, onde qualquer pessoa que precise usar consiga encontrar com facilidade.

Seiso – senso de limpeza: a terceira etapa do programa está relacionada à limpeza do ambiente de trabalho, eliminando todas as fontes de sujeira. Cada colaborador é responsável pela limpeza e supervisão dos materiais e equipamentos de trabalho. Mais importante do que limpar é aprender a não sujar.

Seiketsu – senso de saúde ou higiene: este senso objetiva conservar as circunstâncias de trabalho, físicas e intelectuais, sempre favoráveis à saúde e higiene. Sua aplicação provoca nas pessoas uma preocupação maior com sua saúde e higiene. As pessoas se sentem mais estimuladas e produtivas.

Shitsuke – senso de disciplina: a última etapa do programa é determinada pelo comprometimento de todas as pessoas envolvidas. Para que se dê continuidade ao programa, e para que este possa ser aperfeiçoado, é importante que todos assumam o compromisso pela qualidade e mantenham-se comprometidos com o cumprimento de regras, prazos e acordos combinados nos estágios anteriores.

De forma simplificada, o foco no método 5S e não de manutenção produtiva total resulta em máquinas limpas e ajustadas, menos propensas a, por exemplo, apresentarem vazamentos de lubrificantes, rolamentos soltos ou mesmo problemas escondidos sob camadas de sujeira.

Além disso, como um ambiente de trabalho sujo e desorganizado leva a um maior risco de acidentes, uma rotina de limpeza leva a um ambiente mais seguro.

Processos mais eficientes

Uma das atividades de suporte à manutenção produtiva total é a manutenção da qualidade. Também conhecida como gerenciamento MQP (máquinas, qualidade, pessoas), algumas vezes é confundida como uma simples melhoria nos equipamentos. No entanto, o gerenciamento MQP busca atingir e assegurar a qualidade total identificando e controlando as relações entre a qualidade dos produtos e a deterioração tanto das condições de processo, como de partes dos equipamentos. Este procedimento deve ser realizado durante toda a vida útil do equipamento.

Maior produtividade

O principal objetivo da manutenção produtiva total é alcançar um nível máximo de produção, que é medido pelo índice OEE (Overall Equipment Effectiveness ou Eficiência Geral do Equipamento), desenvolvido pelo Japan Institute of Plant Maitenance.

O índice serve de referência para avaliar se uma máquina está funcionando perfeitamente ou se a queda do índice indica que talvez seja necessário fazer algum tipo de manutenção para que o ativo volte a ter a eficiência original. O OEE, passou a designar, com o tempo, não só a eficiência de uma máquina, mas também de um conjunto de máquinas, ou de uma linha de produção ou mesmo de uma planta de produção inteira.

Plantas consideradas extremamente produtivas, por exemplo, possuem um índice OEE igual ou superior a 85%, enquanto na maioria das empresas o OEE gira em torno de 60%.

O índice OEE é calculado com base nas três principais causas de aumento ou perda de produtividade – disponibilidade, desempenho e qualidade.

Então, temos a seguinte fórmula:

Disponibilidade (quanto tempo o equipamento produziu em relação ao tempo total disponível para produção) X Desempenho (qualidade dos produtos produzidos pelo equipamento durante o tempo de produção.  Está relacionado com a velocidade de operação do equipamento) X Qualidade (quantos itens bons foram produzidos em relação ao total de itens produzidos) = OEE

Para saber mais sobre a manutenção produtiva total e como melhorar a gestão de seus ativos, entre em contato com a Atech e conheça as nossas soluções.

 

CategoriesGestão de Ativos,  Senior

Saiba como o excesso de manutenções preventivas impacta o seu negócio

Em mercados globais cada vez mais competitivos, a sustentabilidade financeira das empresas está cada vez mais ligada à capacidade de maximizar a rentabilidade de seus ativos e reduzir o custo total de propriedade. Nenhum gestor, em sã consciência, pode ignorar a importância de estratégias de manutenção preventiva para ampliar o ciclo de vida de seus ativos. Mas, por outro lado, o excesso de manutenções preventivas, sem levar em consideração o estado do ativo, pode ter um impacto negativo no negócio, com paradas e interrupções da produção desnecessárias.
Especialistas em manutenção, inclusive, chegam a lembrar a dinâmica da Lei de Retorno Decrescente, teoria desenvolvida há mais de 200 anos – quando um insumo ou fator da produção aumenta e outro permanece constante, o nível geral da produção começa a decrescer após um certo momento.
Com isso, se for implantada uma estratégia que contemple um excesso de manutenções preventivas, com um número alto de paradas programadas, em algum momento o nível de produção será reduzido, enquanto os custos de manutenção se mantêm estáveis ou crescentes.
Além disso, um programa de manutenção preventiva não envolve apenas mecânicos. Envolve o setor de compras, almoxarifado, cadeia de suprimentos e outras áreas responsáveis por manter um estoque de materiais necessários para as paradas programadas, de modo a que o serviço seja o mais rapidamente concluído.
Por isso, mesmo com todo planejamento, muitos gestores acreditam que existe um excesso de manutenções preventivas, o que chega a atrapalhar o desempenho de outras tarefas. Além disso, muitos questionam que mesmo passando por uma manutenção preventiva alguns ativos apresentam problemas logo após o procedimento.

A importância da gestão do estado do ativo
Então, como evitar o excesso de manutenções preventivas, que muitas vezes não resolve os problemas? Será que realmente existe uma relação direta entre o tempo de uso do ativo e uma falha? Nem sempre. A verdade é que grande parte das falhas não está relacionada ao tempo de uso, e elas acontecem de forma aleatória mesmo quando a manutenção é feita de forma correta e os equipamentos operados de maneira adequada.
Estudos realizados pela indústria aeronáutica, que obedece a rígidas normas de segurança, apontam que quase 90% das falhas nos equipamentos não estão relacionadas ao seu tempo de uso. Especialistas em análise de risco indicam que a melhor estratégia é passar de uma manutenção baseada em reparo/substituição/remontagem para uma manutenção baseada em inspeção.
A fabricante WEG, por exemplo, recomenda como plano de manutenção para seus motores e geradores de grande porte para aplicação naval uma série de processos baseados na inspeção sem deixar de lado, claro, um plano de manutenção preventiva mais completo. Mas certamente, esse plano de inspeção irá evitar falhas pontuais.

IoT traz inteligência para a gestão do estado do ativo
A chegada da Internet das Coisas (Internet of Things – IoT) e o conceito de Indústria 4.0, com sensores embarcados nos equipamentos, permite evitar o excesso de manutenções preventivas, entregando informações em tempo real que levam a uma inspeção em tempo real do estado do ativo.
Conectados, os equipamentos sinalizam quando é necessário algum reparo e, com base na análise de dados históricos, o gestor de manutenção pode atuar diretamente no problema, evitando gastos desnecessários e uma parada mais prolongada na linha de produção. Com o uso da IoT na manutenção industrial, são esperados os seguintes benefícios:
Redução de operações ou paradas
Melhoria do uso do ativo
Redução de operações ou custo do ciclo do ativo
Melhoria do uso do ativo – desempenho
Melhoria do nível da produção
Aumento da rapidez na tomada de decisões
Oportunidade para novos negócios
Permitir venda ou compra de produtos como serviço

Evitando reparos desnecessários
E o excesso de manutenções preventivas ainda pode levar a um problema maior do que paradas desnecessárias: a necessidade de efetuar reparos caso alguma etapa da manutenção não seja efetuada de forma correta.
Vamos tomar como exemplo a manutenção de uma bomba. Experiências mostram que existem cinco erros que acontecem com uma certa frequência sempre que uma bomba é desmontada e colocada de volta durante um processo de manutenção preventiva:
Os rolamentos são danificados
O eixo não é alinhado corretamente
A bomba não é aparafusada corretamente
As vedações não são instaladas de forma correta e ajustadas
Os lubrificantes são contaminados
Um erro desse tipo certamente irá significar um maior tempo de parada ou até mesmo uma nova parada não programada, afetando a continuidade da linha de produção.
Por isso, é tão importante evitar o excesso de manutenções preventivas, monitorando a condição do ativo com inteligência digital, como a oferecida pelo conjunto de soluções OKTO, garantindo a eficiência operacional da sua linha de produção.

CategoriesGestão de Ativos,  Senior

Entenda a importância do tempo médio entre falhas para avaliar a confiabilidade

Com equipamentos cada vez mais sofisticados, dispondo de diversas tecnologias e sistemas embarcados, as equipes de manutenção enfrentam mais desafios para assegurar o bom funcionamento das máquinas e garantir a sua confiabilidade e a continuidade da linha de produção. Para medir a confiabilidade e o tempo de disponibilidade de equipamentos diversos duas métricas são consideradas as mais importantes: a MTBF (mean time between failures – tempo médio entre falhas) e a MTTR (mean time to repair – tempo médio para reparo). Enquanto o MTBF mede a confiabilidade de um sistema, o MTTR indica a eficiência da ação corretiva.

A partir da avaliação do MTBF, é possível conhecer melhor os processos, avaliando ocorrências por tipo de falha e o impacto, em tempo de parada, por conta de avarias, identificando assim o problema e o componente que o causa. Isso posto, é possível corrigir e implantar processos de manutenção preditiva, reduzindo o tempo médio entre falhas.

As falhas nos equipamentos e sistemas geralmente são causadas por:

Erro de projeto

Falha de material

Fabricação e/ou construção inadequada

Operação inadequada

Manutenção inadequada

Erros de manutenção (erro humano)

Garantindo a confiabilidade

Mas o que é confiabilidade? Segundo o engenheiro de manutenção Rodrigo de Almeida Ribero, “confiabilidade é a probabilidade de um equipamento, célula de produção, planta ou qualquer sistema funcionar normalmente em condições de projeto, por um determinado de período de tempo estabelecido”.

Ele destaca que as taxas de falha, que representam o número de falhas em um determinado período de tempo, se comportam de maneira diferente no decorrer da vida do equipamento, divididas basicamente em três períodos:

Período de falha prematura – caracterizado pelas elevadas taxas de falhas no início da utilização. Essas, normalmente, são resultantes de deficiências de projeto, fabricação, erros de operação e outras causas. Algumas vezes é possível reduzir esses tipos de falhas por meio da utilização de testes planejados, antes da liberação final do equipamento e capacitação do pessoal de operação.

Período da taxa de falha constante – neste período as falhas resultam de limitações inerentes de projeto. Essas são mais atribuídas aos acidentes causados por operação ou manutenção inadequadas, e podem ser evitadas pela correta operação e manutenção dos equipamentos.

Período do desgaste acelerado – as falhas aqui ocorrem em função da própria idade dos componentes do equipamento, registradas também pela redução expressiva da MTBF. O tempo médio entre falhas cai progressivamente, colocando em risco a segurança e a produção. Os custos crescentes de manutenção e as perdas de produção podem definir o fim da vida útil de um ativo.

Como medir o MTBF

Segundo especialistas do site manutencaopreditiva.com, o MTBF diz respeito ao tempo médio entre falhas. São os intervalos de tempo perdidos de atividade de uma máquina, com sua média podendo ser calculada através de uma fórmula, avaliando o tempo total de funcionamento normal durante um período predeterminado e o número de falhas ocorridas durante o mesmo.

MTBF = (Tempo total disponível – Tempo perdido) / (Número de paradas)

Exemplo:

Ao longo de um certo período de tempo disponível para operar foi observado:

Tempo total disponível para operar = 24 horas

Ocorreram 3 paradas sendo cada uma delas: 1 hora, 2 horas e 30 minutos (0,5 horas)

MTBF = [24 – (1+2+0,5)] / 3 = 6,8333 horas ou 410 minutos

A partir dessa conclusão, é possível traçar estratégias para atacar um problema de cada vez relacionado ao equipamento. Quanto maior o MTBF, menos o equipamento vai sofrer paradas.

Garantindo o menor tempo médio entre falhas

Finalmente, o mais importante é ter em mente que, a utilização de métricas, como as citadas anteriormente, só é possível através da implementação de soluções de para gestão de ativos, as quais são realizadas pelo OKTO. Esse software oferece a capacidade de otimizar a gestão estratégica e, ao mesmo tempo, otimizar características como:

Garantir a disponibilidade adequada dos seus ativos industriais, reduzindo custos de manutenção e tempo de parada dos equipamentos

Verificar o grau de confiabilidade dos ativos para o tempo de produção desejado

Identificar quais equipamentos possuem elevado número de quebras e quais estão com custo elevado

Descobrir quais ativos e atividades estão impactando a performance produtiva (OEE – Overall Equipment Effectiveness)

CategoriesLogística,  NXT

Saiba como a indústria 4.0 impulsiona a transformação digital na gestão da cadeia de suprimentos

A indústria 4.0 e a sua consequente digitalização vêm transformando e gerando mais eficiência na gestão da cadeia de suprimentos e na produção, melhorando a comunicação com os clientes, reduzindo desperdício e proporcionado um uso mais eficiente das matérias primas.

Se antes as cadeias de suprimentos eram sistemas lineares – projeto, planejamento, produção e entrega -, hoje a gestão da cadeia de suprimentos envolve um sistema dinâmico e interconectado, incorporando parceiros e muito mais otimizado. Essa mudança de operações lineares e sequenciais para um sistema aberto e interconectado de operações é que vai determinar a vantagem competitiva.

Essa nova cadeia de suprimentos vai deixar de operar em silos – marketing, desenvolvimento de produto, produção e distribuição, e finalmente chegar às mãos do cliente – para se tornar um ecossistema totalmente integrado e transparente para todos os envolvidos, desde os fornecedores de matéria prima até os responsáveis pelo transporte.

Uma vez que essa nova forma de gestão da cadeia de suprimentos esteja implantada – e a tecnologia está cada vez mais acessível – o que veremos é uma “rede” de suprimentos digital que irá oferecer um novo grau de resiliência e capacidade de resposta. As empresas que entenderem e investirem nesse novo cenário certamente vencerão na concorrência nos quesitos de eficiência e transparência nas entregas.

Produção mais ajustada

Uma das capacidades dessa nova “rede” de suprimentos digital é a emissão de sinais quando em algum ponto da cadeia seja detectado um problema que afete a oferta ou a demanda, como escassez de matérias primas, componentes ou peças sobressalentes – uma cadeia de suprimentos responsiva.

O resultado é uma total integração e colaboração entre os níveis estratégicos, táticos e operacionais, com maior suporte para as operações diárias e planejamento de cenários. Caso os responsáveis pela gestão da cadeia de suprimentos sejam notificados em tempo quase real sobre alterações na demanda do cliente, eles podem imediatamente avaliar o impacto das mudanças no estoque, na capacidade de produção, nos pedidos de outros clientes, no fornecimento de matéria prima…

Os resultados da projeção desse cenário podem ser avaliados em relação a critérios como qual seria o impacto no desempenho financeiro e na confiabilidade de entrega, identificando a solução ideal. Essa solução é então imediatamente compartilhada com o cliente, fornecedores, provedores de logística e outros parceiros, que irão ajustar os seus processos para atender a essa nova demanda.

Com a transformação digital, o fluxo de trabalho passa a ser modelado visando integrar todos esses processos de colaboração, compartilhando os dados por toda a cadeia de suprimentos, aumentando a agilidade e, ao final, oferecendo uma melhor experiência ao cliente.

 

Novas capacidades

Historicamente, os responsáveis pela gestão da cadeia de suprimentos estavam atentos aos quatro V´s (volatilidade, volume, velocidade e visibilidade) à medida que tentavam otimizar os resultados de metas como custo total, serviço, qualidade e suporte à inovação. Analistas afirmam que essas prioridades não serão postas de lado, mas ressaltam que, no futuro, os gestores devem ser capazes de alcançar níveis mais altos de desempenho utilizando as tecnologias digitais que oferecem novos recursos para a cadeia de suprimentos.

Além disso, a transformação digital irá ajudar a criar novas fontes de receita, proporcionando acesso mais rápido aos mercados e otimizando a produção.

 

Brasil ainda precisa avançar na indústria 4.0

Pesquisa realizada em 2017 pela Confederação Nacional da Indústria (CNI) aponta que dos 24 setores da indústria brasileira, 14 precisam investir em tecnologia para se adaptarem ao conceito de indústria 4.0. O estudo analisou taxas de produtividade, exportação, importação e inovação de diversos segmentos industriais brasileiros e realizou uma comparação com as 30 maiores economias do mundo para avaliar a situação das firmas nacionais nos mercados interno e externo.

Segundo a pesquisa da CNI, ainda estão longe de chegar a esse patamar as indústrias brasileiras dos setores de impressão e reprodução; farmoquímicos e farmacêuticos; químicos; minerais não-metálicos; couro e calçados; vestuário; têxteis; máquinas e aparelhos elétricos; outros equipamentos de transporte; produtos de metal; máquinas e equipamentos; móveis, artigos de borracha e plástico e produtos diversos.

Em termos de produtividade, ficam acima da média dos demais países analisados apenas o segmento extrativista; os de produtos derivados de petróleo e biocombustíveis, de metalurgia e de fumo. Já quando considerada a taxa de inovação, o desempenho superior às demais economias ocorre nas indústrias extrativista, alimentícia e de móveis.

Para enfrentar esse desafio, conte com a nossa expertise e conheça as vantagens de contar com um conjunto único de soluções de gestão de ativos e de logística – o OKTO.

CategoriesConexões Inteligentes,  Energia,  Pro

Redes MESH: mais precisão para medir a energia

A transformação digital tem revolucionado modelos de negócios e processos, modificando o relacionamento com o cliente. No setor de energia o cenário não é diferente e este mercado vem investindo em medidores inteligentes e redes MESH para entregar um novo tipo de serviço, com mais eficiência e menor custo.

Essas tecnologias fazem parte do arsenal para se adaptar a esse novo cenário, onde o futuro do setor de energia deverá ser inteiramente digital, aumentando a produtividade, confiabilidade do serviço, segurança na entrega da energia, conformidade e gerenciamento da receita, ao final, entregando uma melhor experiência para o cliente.

Mas talvez o maior desafio desse novo modelo de negócio esteja na capacidade de coletar e transmitir em tempo real os dados que serão transformados em inteligência e insights. É preciso contar com soluções de conectividade confiáveis, com alta disponibilidade e, no Brasil, que sejam de fácil implantação devido às dimensões do território nacional.

Nesse cenário desafiador, a rede MESH surge como solução para impulsionar essa conectividade, maximizando a eficiência de um sistema complexo de medição e de operação da rede elétrica, reduzindo custos e detectando falhas em tempo real. Em redes sem fio convencionais, é preciso investir em roteadores mais potentes ou em repetidores – que podem oferecer baixa eficiência – para alcançar áreas maiores. Já nas redes MESH, o custo da infraestrutura tem escalabilidade mais flexível, já que seus nós – pequenos rádios transmissores – podem ser facilmente instalados ou desinstalados, conforme a necessidade de alcance.

Na rede MESH cada nó transmite os dados para o nó mais próximo, passando os dados de dispositivo para dispositivo e, então, finalmente chegando a um concentrador. Com múltiplas opções de roteamento, cada nó, dotado de inteligência, é capaz de otimizar continuamente a topologia da rede para se adequar às mudanças ou falhas na sua estrutura – se as condições de rádio estiverem ruins em uma determinada área, logo os nós se reconfiguram para enviar os dados por outra rota, caracterizando um roteamento dinâmico. Com isso, é possível reduzir a quantidade de concentradores e repetidores de maneira considerável, reduzindo os custos de infraestrutura.

Medidores inteligentes e redes MESH

Essas inovações são a base da transformação digital no setor de energia, entregando uma grande quantidade de dados capazes de otimizar todos os processos.

Para os consumidores, os medidores inteligentes permitem monitorar o seu consumo em tempo real, ajudando a racionalizar o uso da energia e, ao mesmo tempo, informando à distribuidora a ocorrência de algum problema.

Para aproveitar os dados transmitidos pelas redes MESH, as distribuidoras de energia estão investindo em ferramentas de Analytics, planejamento e diagnósticos baseados em dados. Com essa inteligência, o setor de energia pode otimizar a geração, distribuição e a entrega de energia, evitando perdas e fraudes.

Redes MESH oferecem inúmeras vantagens em termos de design e implementação de redes sem fio para a transmissão de dados provenientes de medidores inteligentes. Conheça as soluções de redes MESH desenvolvidas pela Atech que oferecem conectividade abrangente e flexível.

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