Como sensores inteligentes estão redefinindo a manutenção preditiva

Com a chegada de sensores inteligentes às modernas fábricas, a manutenção preditiva automatizada está sendo impulsionada por uma quantidade cada vez maior de dados, analisados de forma eficiente e eficaz para apoiar a tomada de decisão e a gestão de sistemas cada vez mais complexos.

Mudanças nas condições da máquina como temperatura, vazão, posição ou vibração podem sinalizar um problema de manutenção que, se não for identificado pelos sensores inteligentes e resolvido, podem levar a uma falha inesperada e dispendiosa. Um rolamento, por exemplo, que está começando a falhar poderia ser facilmente detectado com um acelerômetro integrado a sensores para medir os níveis de vibração. Problemas de lubrificação podem ser indicados a partir do aumento de temperatura devido ao excesso de atrito. Mudanças nas taxas de fluxo podem indicar um bloqueio, o que pode causar sérios problemas.

Hoje, os sensores inteligentes são unidades de medição inteligentes que se automonitoram, transmitem diagnósticos de status ao sistema operacional e criam uma rede confiável de dados de medição e calibração. Com isso, a manutenção preditiva de máquinas e dispositivos se tornará cada vez mais eficiente, fácil, barata e melhorará o tempo de atividade.

Cada vez mais a manutenção dependerá de sensores inteligentes, deixando de ser realizada de acordo com um calendário baseado nas necessidades, com ações corretivas ou até mesmo preventivas.

O papel dos sensores inteligentes na manutenção preditiva

Sensores inteligentes e tecnologias de Machine Learning detectam anomalias em máquinas industriais e, à medida que os algoritmos se tornam mais bem treinados, o software pode prever com precisão quando as máquinas automatizadas correm risco de falha, otimizando as estratégias de manutenção preditiva.

Confira como é esse modelo de manutenção:

Coleta de dados em tempo real: Sensores monitoram continuamente as máquinas, coletando dados sobre temperatura, vibração, umidade e outros parâmetros críticos. Esse feedback em tempo real é crucial na identificação de desvios das condições operacionais padrão.

Precisão e exatidão: Sensores inteligentes são incrivelmente precisos. Eles podem detectar alterações mínimas que podem ser imperceptíveis para os técnicos humanos, mas são indicativas de potenciais problemas.

Integração com ferramentas analíticas: Os dados dos sensores alimentam plataformas analíticas avançadas, onde algoritmos e modelos de Machine Learning avaliam o estado e o desempenho do equipamento.

E, agora, confira os benefícios do uso de sensores inteligentes:

Tempo de inatividade reduzido: Ao identificar possíveis problemas antes que se tornem críticos, os gestores de manutenção podem fazer os reparos durante um horário não operacional, minimizando interrupções. E, claro, evitam paradas inesperadas.

Custos mais baixos –  O uso de sensores inteligentes também reduz o tempo de inatividade não planejado e os custos associados. Indiretamente, a manutenção preditiva oferece à equipe a capacidade de avaliar a qualidade das máquinas e dos produtos em tempo real, reduzindo defeitos e tempo com recuperação de peças reprovadas. Por fim, equipamentos bem conservados tendem a durar mais, economizando dinheiro na aquisição de novos ativos de alto valor.

Vida útil prolongada do equipamento: O monitoramento regular e as intervenções oportunas garantem que as máquinas operem em condições ideais, prolongando sua vida útil operacional.

Segurança aprimorada: Ao prever falhas nos equipamentos, podemos prevenir acidentes que podem resultar em mau funcionamento ou mesmo acidentes.

Alocação de recursos: A manutenção preditiva permite que o gestor elabore uma escala, otimizando o processo com a compra antecipada de peças que precisem ser trocadas ou reparadas, alocação de recursos humanos e até mesmo a organização do ambiente para que o trabalho possa ser realizado.

Como sensores inteligentes e a IIoT otimizam processos

A convergência da tecnologia IIoT com a manutenção preditiva revolucionou a forma como os fabricantes abordam a manutenção dos equipamentos. Os sensores inteligentes conectados em redes industriais são estrategicamente colocados em máquinas para coletarem um grande volume de dados, incluindo temperatura, vibração, pressão e diversos outros parâmetros.

Esses dados em tempo real são transmitidos para sistemas centralizados, onde análises avançadas e algoritmos de Machine Learning processam as informações. Ao monitorar continuamente as condições do equipamento, esses algoritmos podem detectar desvios sutis da operação normal, indicativos de possíveis problemas.

Além disso, traz um enorme impulso aos esforços de automação nas fábricas. Os dados em tempo real podem ser usados para criar fluxos de trabalho automatizados das operações da planta, com as alterações necessárias para atender ao fluxo de produção.

A implementação da manutenção preditiva baseada em IIoT tem seus desafios. A segurança e a privacidade dos dados são preocupações, uma vez que os fabricantes devem proteger as informações sensíveis recolhidas dos seus equipamentos. Já a integração com máquinas e sistemas legados pode ser complexa, exigindo um planejamento cuidadoso. Além disso, identificar os custos iniciais e calcular o retorno do investimento (ROI) é essencial para obter a adesão dos executivos. Esses processos podem ser facilitados com a presença de um consultor de tecnologia e software com a expertise necessária para avaliar o cenário industrial.

Na EDGE Brasil contamos com consultores de tecnologia que estão prontos para facilitar o seu processo de adoção da IIoT, com a expertise necessária para identificar as melhores soluções a partir de uma minuciosa análise do seu ambiente industrial. Entre em contato.

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