Sensores na Manutenção: a ponta do iceberg

O que é Manutenção Baseada em Condição?

A Manutenção Baseada em Condição (MBC) é uma abordagem que se concentra no monitoramento contínuo do estado de um ativo utilizando técnicas de monitoramento e medição para avaliar a sua condição e desempenho. 

Ela permite monitorar condições como temperatura, pressão e vibração, entre outros. Para a coleta de tais dados, são utilizados instrumentos como termômetros, medidores de pressão, sensores de vibração, etc. 

Os dados coletados são analisados para identificar padrões, tendências ou anomalias que possam ser indícios de falhas, desgastes ou necessidade de manutenção. Com isso, as intervenções são programadas com base nas reais condições dos equipamentos, maximizando a disponibilidade operacional.

Os Sensores na Manutenção

Um sensor é um dispositivo que coleta dados sobre o desempenho e as condições de um equipamento. É uma ferramenta eficaz pois coleta dados em tempo real e permite um monitoramento contínuo e coleta de informações que são utilizadas para prever as falhas na manutenção. 

O uso de sensores na manutenção é uma prática cada vez mais comum e eficaz em diversos setores industriais. Esses dispositivos desempenham um papel crucial ao permitir que o gestor tenha conhecimento em tempo real sobre o estado de equipamentos e máquinas, permitindo uma abordagem proativa para a manutenção. 

Dependendo do tipo de sensor utilizado, é possível coletar e analisar uma variedade de parâmetros que podem incluir vibração, temperatura, pressão, umidade, corrente elétrica, desgaste, etc. Com essa coleta, todas as informações são transmitidas a sistemas de gerenciamento para o tratamento dos dados. 

Desta forma, o gestor tem toda a informação para desenhar o seu planejamento de manutenção baseando-se em dados reais e com um histórico confiável da condição dos equipamentos.

Benefícios do uso dos sensores na manutenção

Ao implementar o uso de sensores na manutenção, as empresas podem melhorar significativamente a eficiência operacional, reduzir custos de manutenção e minimizar o tempo de inatividade não planejado. 

Com todos os dados sendo coletados em tempo real e sem a intervenção humana, as manutenções são programadas e realizadas no tempo certo. Isso prolonga a vida útil dos equipamentos e leva a uma redução de custos operacionais. 

Apesar do alto custo para a implantação, ele traz uma economia a longo prazo, principalmente por maximizar a produção e evitar custos inesperados com manutenções e peças. 

Obstáculos para o uso dos sensores na manutenção

Apesar dos seus benefícios óbvios, o uso dos sensores na manutenção não é uma prática fácil de ser implantada, mantida e trabalhada, e pode enfrentar alguns obstáculos. Há uma série de fatores que devem ser levados em consideração antes de implantar o uso dos sensores na sua manutenção, como: 

1. Custo elevado: a aquisição dos dispositivos e a implementação dos sensores podem ser custosos. É necessário além dos sensores, a compra de hardwares, softwares e a infraestrutura necessária. Os sensores utilizados na manutenção preditiva precisam ser mantidos e calibrados regularmente para garantir a precisão das leituras. Isso adiciona uma camada extra de gerenciamento e custo.
2. Manutenção dos sensores: Como citado no ponto anterior, os sensores precisam receber manutenção constante para garantir o funcionamento adequado. Com a falta de manutenção e calibração, as leituras não são precisas, gerando informações incorretas e comprometendo a confiabilidade do monitoramento. 
3. Tratamento de dados: a tecnologia por trás dos sensores com sistemas de análise de dados pode ser complexa. De nada adianta ter uma quantidade enorme de dados sendo coletados o tempo todo se não há um sistema para tratar os dados para a gestão trabalhar na tomada de decisões. 
4. Privacidade dos dados: a privacidade e a segurança dos dados gerados pelos sensores têm que ser mantidas. É essencial adotar medidas para proteger esses dados contra acessos não autorizados. 
5. Integração com sistemas especialistas: outro obstáculo desafiador é o de integrar os sensores a sistemas especialistas existentes para que os dados possam ser tratados da forma correta. A falta de compatibilidade com sistemas de gerenciamento de ativos pode exigir investimentos extras em personalizações. É preciso procurar por soluções que são especialistas em gestão da manutenção e que podem se integrar aos sensores para que os dados sejam tratados de forma assertiva no sistema.

Integração do Engeman® aos sensores

É possível utilizar o software Engeman® integrado a qualquer sensor disponível no mercado que permita algum tipo de comunicação e tratar os dados com integração com modelos de preditiva inteligente de grandes players como a Microsoft.

Uma abordagem eficaz para a integração com sistemas de gerenciamento de manutenção, como o Engeman®, é por meio de serviços RESTful. Isso permite uma comunicação flexível e segura entre os sistemas, permitindo que as informações de planejamento de manutenção sejam compartilhadas automaticamente e as ações sejam executadas de maneira coordenada.

O Engeman®, como um Gold partner da Microsoft em integração de sistemas, pode oferecer uma integração aprofundada com as soluções baseadas no Microsoft Azure. Isso facilita a implementação de um fluxo contínuo de informações entre o Modelo de Machine Learning de Manutenção Preditiva e o sistema de gerenciamento de manutenção, garantindo que as ações planejadas sejam executadas de forma eficiente e bem coordenada.

Essa integração colaborativa entre sistemas aprimora ainda mais a eficiência operacional, garantindo que as ações de manutenção sejam realizadas de maneira oportuna e precisa, com base nas previsões e insights obtidos por meio da abordagem de Manutenção Preditiva. Além disso, essa integração pode ajudar a otimizar o uso de recursos, minimizar interrupções não programadas e maximizar o tempo de atividade dos equipamentos.

O Engeman® tem uma inteligência artificial?

O Engeman® é projetado para auxiliar na manutenção e gestão de ativos em empresas e indústrias. Embora ele tenha funções de cálculo estatístico, como regressão linear, logarítmica, polinomial, exponencial e potência, essas funcionalidades, por si só,  não fazem dele uma inteligência artificial de aprendizado de máquina. 

Ainda assim, as funções estatísticas oferecidas pelo Engeman® são métodos matemáticos pré-definidos para ajustar dados a diferentes tipos de curvas. Essas funções não têm a capacidade de aprender com os dados ou se adaptar a novas situações. 

Elas aplicam cálculos determinísticos a conjuntos de dados, e mesmo não envolvendo aprendizado de máquina a partir desses dados, são muito importantes como um primeiro insight para realização de manutenção preditiva. Por isso, vejamos como ele trabalha com eles a seguir.

Coleta de Dados de Tendência no Engeman®

Devido às características já mencionadas sobre manutenção preditiva, as ações a serem tomadas serão controladas através de medições de variáveis que apresentam curva de tendência ao longo do tempo, exemplo:

• Pressão;
• Temperatura;
• Vazão;
• Nível;
• Vibração;
• Umidade;
• Rigidez dielétrica;
• Dimensões;
• pH;
• Elementos químicos.

Na programação por tendência, ao atingir um valor máximo ou mínimo estabelecido, o Engeman® indicará a necessidade da manutenção através de alarmes ou emissão de ordens de serviços. Os níveis de alarmes poderão ser estabelecidos pelo usuário, tanto quanto forem necessários.    

A medição dos dados, também conhecida como coleta, poderá ser realizada através de apontamentos manuais e através de equipamentos destinados a este fim como sensores e computadores PLC. Esses equipamentos de medição e coleta de dados poderão estar acoplados diretamente no ponto de aplicação da manutenção ou poderão ser portáteis para uso em diversos pontos, como câmeras termográficas, por exemplo.

As informações obtidas ao longo do tempo criam uma curva de tendência da variável medida. Essa curva de tendência será calculada por regressões matemáticas definidas pelo usuário ou automaticamente pelo Engeman®. 

As regressões poderão ser: lineares, logarítmicas, exponenciais, potenciações ou polinomiais. Essa curva estabelecerá uma função matemática de valores x data, possibilitando assim determinar a data futura da manutenção, a partir da data que foi realizada a última manutenção do ativo. 

Se você solicitar cálculos para um período maior, o Engeman® calculará as datas de manutenção dentro do período, baseado na função matemática gerada pelas medições da primeira manutenção.

Para entender mais sobre como realizar a programação por tendência no Engeman®, consulte o quarto artigo da nossa série de artigos sobre Programação de Manutenção no Engeman®. Acesse aqui: 4ª – Programação por Tendência – Manutenção Baseada em Condição (MBC)

No início o Machine Learning pode não ser necessário

Apesar de não ser ainda uma preditiva baseada em Machine Learning, os benefícios da aplicação do Engeman® na manutenção preditiva clássica são claros.

Quando a manutenção preditiva funciona efetivamente como uma estratégia de manutenção, a manutenção só é realizada quando é necessária, pouco antes que a provável falha ocorra. Isto traz economia de custo, com:

• Minimização do tempo de manutenção do equipamento;
• Minimização das horas de produção perdidas para manutenção;
• Minimização do custo de peças de reposição e suprimentos;

A aplicação da manutenção preditiva pode levar a um aumento de ROI de aproximadamente:

• 25%-30% de redução nos custos de manutenção;
• 70%-75% de redução das avarias;
• 35%-45% de redução no tempo de inatividade;

Essas técnicas de monitoramento de condições não são tão caras em comparação com a aplicação de inteligência artificial e não requerem pessoal especializado e experiente nesse tipo de tecnologia e junto dessas técnicas do Engeman®, a análise de dados é eficaz.

Otimizando a eficiência operacional com a coleta de dados

A abordagem de manutenção preditiva revoluciona a gestão de equipamentos, utilizando uma combinação estratégica de sensores, inteligência artificial e análise de dados. Esta técnica inovadora permite antecipar a manutenção de equipamentos, minimizando os custos operacionais e maximizando o tempo de funcionamento, resultando em valor agregado significativo para os fabricantes, como já mencionado.

No centro dessa solução está a coleta e análise de dados. Esses dados devem conter indicadores de falha apropriados e contextos relevantes. A fonte desses dados pode variar, incluindo sensores integrados, registros de máquinas e logs de sistemas de fabricação.

Assim, uma solução de manutenção Preditiva deve ser adaptada às particularidades de equipamentos, ambientes, processos e organizações específicos. A possibilidade de integração do Engeman® fornece alternativas tecnológicas e abordagens para auxiliar na criação de uma solução personalizada para atender às necessidades de cada cenário de manutenção.

Benefícios da integração do Engeman® com as soluções de manutenção preditiva do Microsoft Azure

Com o uso do Engeman® na sua estratégia de manutenção preventiva, a sua empresa tem alguns benefícios importantes, como:

• Migração de Dados para a Nuvem

A migração de dados é uma parte crucial do processo de implementação de soluções de Manutenção Preditiva. O Microsoft Azure oferece uma variedade de serviços para essa finalidade, como o Azure Data Factory, que permite a extração, transformação e carregamento de dados em grande escala. 

Considerando a segurança e eficiência, é essencial selecionar a abordagem certa para a migração. Como o Engeman® pode ser utilizado na nuvem Azure, com o nosso serviço Engeman® Cloud essa migração torna-se mais fácil.

• Escalabilidade e Disponibilidade

A escalabilidade e a disponibilidade são fundamentais para garantir o sucesso de soluções de Manutenção Preditiva. O Azure, junto com a integração com o Engeman®, oferece uma ampla gama de serviços para provisionar, gerenciar e escalonar recursos de acordo com as demandas flutuantes. Além disso, o Azure fornece Acordos de Nível de Serviço (SLAs) que garantem alta disponibilidade e desempenho confiável.

Leia também: Entenda como a SP de Lima otimizou o controle de SLA para os seus clientes com o Engeman®

• Segurança de Dados

A segurança dos dados é uma consideração crítica ao implementar soluções de Manutenção Preditiva. O Azure oferece recursos avançados de segurança, incluindo criptografia de dados em repouso e em trânsito, autenticação forte e controle de acesso granular. Garantir a proteção dos dados é essencial para o sucesso da implantação e da integração com o Engeman®.

• Uso Efetivo do Modelo

Uma vez que um modelo de Machine Learning foi desenvolvido, é essencial implementar um mecanismo para utilizá-lo na previsão de necessidades de manutenção. Esse processo envolve a ingestão e processamento de dados para prever casos futuros de falha, permitindo que equipes de manutenção tomem medidas apropriadas.

A solução de integração com o Engeman® pode ser implantada na nuvem ou localmente, dependendo das necessidades e limitações. A plataforma Azure oferece diversos métodos para implantar e consumir modelos de Machine Learning, como o Azure Machine Learning Service, Azure Machine Learning Studio e o Azure IIoT Edge.

Assim, essa abordagem de Manutenção Preditiva, que une modelos estatísticos conhecidos e integração com serviços de Machine Learning, revoluciona a eficiência operacional, permitindo que as equipes de manutenção atuem proativamente antes que ocorram falhas.

A combinação de dados, sensores, análise avançada e modelos de Machine Learning permite previsões precisas, minimizando o tempo de inatividade e reduzindo os custos de manutenção. Com o Engeman® e uma  plataforma como o Microsoft Azure, as empresas podem construir e implementar soluções de Manutenção Preditiva escaláveis, seguras e altamente disponíveis, impulsionando o valor para os negócios.

Conclusão

Muitos gestores e empresas têm uma visão errônea sobre a aplicação dos sensores e até mesmo do que é e da aplicação técnicas de inteligência artificial na manutenção preditiva, acreditando que esse mundo é mais simplório do que de fato é. Portanto a adoção de sensores, quaisquer sejam, é somente a ponta do iceberg.

Como vimos neste artigo, o uso da manutenção preditiva, mais especificamente os sensores, é uma prática muito valiosa na coleta de dados, porém o seu uso sem uma ferramenta especialista não levará aos resultados esperados. 

Com uma ferramenta robusta como o Engeman®, os dados coletados podem ser utilizados para aumentar a eficiência da sua gestão, com o controle assertivo das máquinas e equipamentos. O Engeman® se integra a qualquer ferramenta e recebe os dados dos sensores para que a sua gestão possa ter a tranquilidade de estar manuseando os dados de forma eficaz e confiável.

Lembre-se: os sensores são só a ponta do iceberg, o Engeman® é o iceberg inteiro! Mais informações? Entre em contato conosco aqui!