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A importância da manutenção preditiva na indústria 4.0

8/27/2018

A manutenção preditiva tem ganhado espaço nos conceitos da indústria 4.0 por ser capaz de “prever” potenciais falhas de funcionamento nos equipamentos industriais. Saiba como essa tecnologia tem papel estratégico e coopera com o funcionamento das fábricas inteligentes. 

 

A diferença entre manutenção preditiva e manutenção preventiva está no conceito de “prever” ao invés de “prevenir”. Quando prevenimos uma situação, tentamos evitar ao máximo que ela aconteça — mas, quando prevemos uma situação, tornamo-nos preparados para ela. 

 

 

Em termos de estratégia, a previsão, quando acertada, torna todos os processos muito mais fluidos e produtivos. O gestor fica sabendo com antecedência exatamente quando e como a manutenção deve ser realizada para evitar falhas e paradas inesperadas na linha de produção. 
 

Os sistemas ciber-físicos


Quando a indústria 4.0 transformou a manutenção preditiva em um dos seus alicerces, o conceito de fábrica inteligente elevou os parâmetros de produtividade. 


O uso de novas tecnologias, tais como inteligência artificial, cloud computing e sistemas ciber-físicos, possibilitou a virtualização da cadeia produtiva a ponto de tornar possível gerenciar a operação de cada máquina remota e individualmente.

 
A virtualização entrega maior controle ao gestor e também possibilita a análise de dados em tempo real por meio de testes aplicados pela manutenção preditiva. 
Através desse conjunto de dados, é possível obter informações sobre as reais condições de funcionamento e de desempenho do maquinário, assim como informações sobre os indicadores de falhas e sobre a previsão de desgaste dos componentes, ou do conjunto de máquinas em funcionamento. 


A antecipação de falhas provoca uma otimização de recursos de alta performance. Em outras palavras, o uso da manutenção preditiva em sistemas ciber-físicos produz uma redução de custos significativa. 


Machine Learning


O aprendizado automático, também chamado de aprendizado de máquina ou de aprendizagem automática, é um subcampo da ciência da computação que estuda a capacidade dos computadores de “aprenderem” a ser explicitamente programados. 
Algoritmos são programados com modelos de inputs amostrais que podem fazer previsões ou decisões guiadas por instruções programadas. 


Sendo assim, é possível afirmar que a manutenção preditiva é uma das maiores aplicações do Machine Learning, uma vez que as análises preditivas se baseiam na possibilidade de prever comportamentos com base em comportamentos anteriores. 

 

 
O Machine Learning possui 3 grandes grupos de trabalho de algoritmos. Para compreender a relação do aprendizado da máquina com a indústria, vamos ver a aprendizagem supervisionada e a não-supervisionada.


Aprendizagem Supervisionada

 

  • Regressão linear de mínimos quadrados: por meio de uma análise que observa o percurso de comportamentos comuns até comportamentos aleatórios, este modelo possibilita o encontro da melhor conclusão possível. Trata-se de um modelo muito utilizado em estatística que faz uso de uma técnica de estimação realizada a partir da otimização possibilitada pelos modelos matemáticos calculados, buscando encontrar o melhor ajuste para um conjunto de dados.

 

  • Árvores de decisão: as árvores de decisão são baseadas em um gráfico ou em modelos de decisões. A partir da decomposição de um problema maior em problemas menores, esta técnica possibilita o encontro de uma solução por meio de testes de atributo em cada nó do problema.


Aprendizagem não supervisionada

 

  • Algoritmos de agrupamento (clustering): o clustering busca reunir um conjunto de dados semelhantes a fim de compreender os grupos e as suas mecânicas. 

 

  • Análise de componentes independentes (ICA): esta técnica gera modelos de dados multivariados e observáveis. O objetivo é determinar as variáveis existentes em um sistema misto e complexo. Altamente usada em predição, é capaz de identificar e separar dados individuais dentro de um conjunto amplo por meio de sensores. É uma técnica utilizada em bancos de dados de documentos, indicadores econômicos e medições psicométricas. 


O Machine Learning na indústria 


Trabalhar com todos os dados de uma indústria requer uma análise muito mais complexa em vários aspectos. A quantidade de informações para se analisar requer enorme capacitação técnica para detalhar variáveis e observar o ambiente. 


É nesse cenário que o Machine Learning propõe soluções para criar as previsões mais assertivas para a indústria: sensores individuais em cada máquina, gestão de indicadores de funcionamento, análise de dados e medições de componentes — tudo em tempo real, com um índice altamente reduzido de erros. 


Com os frameworks corretos e softwares específicos para a aplicação do Machine Learning, é possível criar o cenário ideal para a virtualização da manutenção preditiva. 


Um exemplo é o iMachine: uma plataforma de gerenciamento preditivo online que possibilita a integração da virtualização, do cloud computing e do machine learning para a criação de um sistema de manutenção preditiva específico para cada indústria. 


A plataforma permite aumentar significativamente o índice de disponibilidade dos equipamentos e diminuir os custos de manutenção.

 

Quer saber mais sobre como funciona o iMachine e quais são os benefícios para a sua empresa? Entre em contato!
 

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