Análise preditiva integrada:permitindo a transição para manutenção proativa e novos modelos de negócios

Os dados de IoT e de sensores disponibilizados remotamente por meio de conectividade sem fio podem ser analisados ​​para procurar tendências e permitir manutenção proativa.

À medida que emergimos da pandemia, as empresas estão percebendo que muitas das lições aprendidas devem se tornar procedimentos operacionais padrão daqui para frente. Em nenhum lugar isso é mais evidente do que na manutenção e gerenciamento de equipamentos e produtos em campo. Felizmente, a tecnologia que permite às organizações monitorar remotamente o desempenho de seus equipamentos em campo em tempo real pode desempenhar um papel significativo. Os benefícios de ter essas informações podem ser complementados pelo uso de análises preditivas nesses dados para detectar problemas em andamento. Isso permite que ações corretivas e manutenções proativas sejam realizadas, eliminando o tempo de inatividade ou a necessidade de uma visita não programada ao local.

Não há dúvida de que a pandemia marcou a necessidade de fabricantes de produtos e empresas que atendem produtos em campo para reformular os procedimentos operacionais normais. As restrições de viagem proibiam o envio de pessoas para longe para avaliar e corrigir problemas. Mesmo que as pessoas fossem locais e pudessem, teoricamente, visitar uma instalação, o governo local ou a própria empresa poderiam ter proibido qualquer pessoa de entrar em uma instalação.

Elementos de tecnologia para transformação

Tais obstáculos durante o bloqueio destacaram a necessidade de ter insights em tempo real sobre como os produtos estão operando em campo. A maneira de fazer isso é fazer uso de várias tecnologias juntas.

O que é necessário primeiro são sensores incorporados nos produtos para monitorar e medir as condições atuais e os principais indicadores de desempenho (KPIs). Os parâmetros medidos podem incluir velocidade de operação (por exemplo, de um motor), temperatura ou pressão. Também pode incluir coisas como o nível de status e o consumo de consumíveis, como tinta em uma impressora, óleo em um motor, o filme em um sistema de imagem e muito mais. Felizmente, a adoção em larga escala de sensores inteligentes e da Internet das Coisas (IoT) fornece os fundamentos técnicos necessários para esse acesso a dados.

No passado, esses dados estavam disponíveis apenas no local e acessíveis apenas em sistemas de controle industrial (ICS), como sistemas de controle de supervisão e aquisição de dados (SCADA) ou sistemas de controle distribuído (DCS). Normalmente, os sensores eram conectados a esses sistemas por meio de uma rede privada no local.

O uso crescente de serviços sem fio existentes, como Wi-Fi e celular 3/4G e serviços de conectividade sem fio emergentes (por exemplo, Wi-Fi 6 e 5G) podem tornar esses dados mais amplamente disponíveis. Essa conectividade pode permitir que outros sistemas, além dos sistemas ICS, acessem os dados. E a conectividade sem fio também pode ser usada para permitir acesso remoto aos dados. Portanto, agora, uma organização que fornece o equipamento ou a gerencia pode monitorar centralmente o estado dos dispositivos em campo. O acesso remoto a esses dados pode ser usado taticamente. Por exemplo, muitas organizações usaram esses recursos para passar da manutenção reativa (conserte-a quando ela quebrar) para a manutenção preventiva.

A peça final da tríade tecnológica é a análise. Os dados de IoT e de sensores disponibilizados remotamente por meio de conectividade sem fio podem ser analisados ​​para buscar tendências.

Reduzindo o tempo de inatividade, otimizando o desempenho

O uso de sensores e conectividade permite que os fabricantes de produtos e as empresas que prestam serviços aos produtos em campo façam a transição de manutenção baseada em calendário para monitoramento e manutenção baseados em condições. Uma empresa pode usar dados históricos para descobrir que a peça do fornecedor A normalmente dura o dobro do tempo médio declarado pelo fabricante até a falha nas instalações da empresa. Então, em vez de substituí-lo no cronograma do fabricante, eles poderiam obter um uso extra da peça com confiança. Isso distribui os custos de substituição de peças por mais tempo, reduzindo os gastos anuais gerais com peças sobressalentes e de reposição.

Ainda mais, é possível quando a análise preditiva é usada nos dados dos sensores. Por exemplo, uma empresa que fabrica ou presta serviços de manutenção a um produto pode descobrir que um pico rápido de 20% na temperatura de operação é um precursor da falha do dispositivo em cinco dias.

Isso é apenas o começo. A combinação de sensores mais conectividade e análise preditiva permite uma abordagem proativa de manutenção que permite que as empresas reduzam custos, obtenham mais vida útil dos equipamentos instalados e reduzam o tempo de inatividade.

Como observado, as empresas no passado substituíam rotineiramente com base em um cronograma de manutenção definido. Com insights de desempenho do dispositivo ou peça, uma empresa pode ver por si mesma se a unidade está exibindo sinais de degradação de desempenho. Esses recursos preditivos que detectam problemas potenciais permitem que as empresas corrijam problemas em andamento antes de uma interrupção e proporcionem economias adicionais na redução de custos. Isso evita paralisações não planejadas. E pode evitar as despesas com a realização de reparos de emergência. O envio de técnicos sem aviso prévio incorre em altos custos de viagem. Esse modelo break/fix de execução de reparos exige agilização das peças até o local, o que resulta em altas taxas de frete e entrega. Tudo isso pode ser minimizado com insights de status e desempenho derivados de análises.

Um excelente exemplo do valor de tais recursos é o trabalho realizado pela Howden, líder global na fabricação de soluções de manuseio de ar e gás. Seus equipamentos são usados ​​em setores como infraestrutura, geração de energia, petróleo e gás, águas residuais, metais, mineração e transporte.

A empresa desenvolveu a solução Howden Uptime usando o ThingWorx da PTC, que oferece uma plataforma IoT, projetada para acelerar a transformação digital. A plataforma Howden Uptime é um aplicativo remoto de monitoramento e otimização de desempenho usado para qualquer tipo de equipamento rotativo (compressores, ventiladores, turbinas, etc.) executado em instalações de clientes em todo o mundo.

Ele pode monitorar e gerenciar proativamente os dispositivos executados em locais remotos, alguns dos quais no Mar do Norte e outros locais remotos. Essa solução permite que a Howden observe suas máquinas como se estivessem ao lado delas.

Habilitando novos modelos de negócios

Ao transmitir conectividade ao equipamento, um fabricante ou empresa que presta serviços ao equipamento pode transformar suas operações e seu modelo de negócios.

Ele pode passar de operações reativas para operações preditivas, aumentando assim a eficiência da equipe de manutenção e reduzindo o tempo de inatividade não planejado.

Mais importante ainda, as tecnologias de conectividade e os dados coletados são essenciais para participar de futuras iniciativas do setor, como a Indústria 4.0 e gêmeos digitais.

Por que isso é importante? As empresas que estão avançando com a Indústria 4.0 e soluções digitais estão melhor posicionadas para enfrentar interrupções econômicas. Eles podem se mover mais rápido e mais longe do que seus pares durante uma crise. Essa vantagem não é perdida no setor à medida que emerge da crise do COVID.

Para saber mais sobre como habilitar conectividade e análises para monitorar e dar suporte a equipamentos, visite:www.ptc.com/predictive-analytics