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A importância da manutenção preditiva na indústria 4.0

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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