Uma pesquisa reuniu 558 empresas que utilizaram a manutenção preditiva, e registraram 28,3% de aumento na produtividade, entre outros benefícios. Na Era da informação, a ausência da Manutenção Preditiva pode ser o equivalente ao prejuízo, ou no mínimo o surgimento de problemas evitáveis.O princípio em jogo até aqui é simples: Há cada vez mais dados gerados nas organizações, e quem obter a capacidade de prever a vida útil restante de uma peça ou ativo com base em dados em tempo real, cria maneiras de promover uma redução de custos.A IBM apontou para uma pesquisa da A.T. Kearney na Industry Week, na qual 558 empresas que utilizaram sistemas de manutenção preditiva exibiram uma média de:
- 28,3% de aumento na produtividade de manutenção
- Redução de 20,1% no tempo de inatividade do equipamento
- 19,4% de economia nos custos com materiais
- 17,8% de diminuição em manutenção e reparo de inventário
- Restituição de tempo de 14,5 meses
- O que é a Manutenção Preditiva?
- Como a IA funciona na manutenção?
- Quais são os principais objetivos?
- Existem vantagens únicas na Manutenção Preditiva?
- O que esperar para o futuro? [De acordo com pesquisas]
O que é a Manutenção Preditiva?
Uma falha não planejada exige uma manutenção corretiva. Um planejamento sobre possíveis falhas será feito através de ações preventivas, e principalmente preditivas.Agora a diferença crucial entre os tipos de manutenções preventivas e preditivas, são as vantagens que a segunda forma de manutenção supera a primeira.A Manutenção Preditiva é o acompanhamento periódico de equipamentos ou máquinas, através de dados coletados por meio de inspeções.As técnicas mais comuns utilizadas para manutenção preditiva podem ser:- Análise de vibração
- Ultrassom
- Inspeção visual
Como a IA funciona na manutenção?
A Inteligência Artificial trabalha junto com a manutenção preditiva para prever falhas usando algoritmos monitorados, suas diversas variáveis e que comparam dados históricos de falhas com informações em tempo real.O Aliger Mantis utiliza uma forma de inteligência artificial conhecida como Machine Learning, onde um computador pode tomar decisões sem necessariamente estar programado para isso.Com a IA aprendendo e sendo alimentada pelos sensores e algoritmos, o processo se torna automatizado e é feito o monitoramento e descoberta de qualquer indício de falhas que podem acontecer futuramente.Quais são os principais objetivos?
Como foi destacado antes, essa modalidade de manutenção prediz o tempo de vida útil dos componentes das máquinas e equipamentos e as condições para que esse tempo de vida seja bem aproveitado, algo essencial na Indústria 4.0.De uma forma resumida, podemos dizer que o Aliger Mantis faz uso da inteligência das coisas, que é a soma de IA + IoT. O conceito foi desenvolvido e registrado pela Aliger, que utiliza os dados com o propósito de fazer curadoria e orientar os clientes sobre o uso das melhores tecnologias.Por trás da Manutenção Preditiva com o Aliger Mantis, podemos elencar os 5 Objetivos Principais:- Determinar antecipadamente a necessidade de serviços de manutenção numa peça ou componente específico de uma máquina ou equipamento;
- Aproveitar a vida útil total dos componentes e de um equipamento;
- Tornar os processos mais ágeis e eficientes através da Inovação;
- Amenizar as possibilidades de emergências prejudiciais;
- Eliminar desmontagens desnecessárias para inspeção.
Existem vantagens únicas na Manutenção Preditiva?
De acordo com a International Society of Automation (ISA), uma fábrica típica pode perder entre 5% e 20% de sua capacidade de fabricação devido ao tempo de inatividade ou paradas não previstas.A manutenção preditiva pode ser considerada a opção mais viável e segura, e apresenta diversas vantagens para uma indústria.Além de estar muito mais alinhada aos padrões da indústria moderna, que precisa ser ágil, econômica e eficiente, a prática em questão também traz outros benefícios estratégicos, como:- Redução dos custos de manutenção.
- Maior disponibilidade de ativos.
- Melhoria na qualidade do produto.
- Redução do investimento em equipamentos através da extensão do ciclo de vida do ativo.