IBM:Garantindo proativamente confiabilidade e segurança com EAM

Skip Snyder da IBM discute os benefícios de soluções eficazes de EAM para fabricantes


A combinação de software, sistemas e serviços de gerenciamento de ativos corporativos (EAM) ajuda a manter, controlar e otimizar a qualidade dos ativos operacionais ao longo de seus ciclos de vida. Falando com Skip Snyder, sócio sênior da IBM Global Business Services, ele divide os benefícios de uma solução EAM em três categorias:otimização da qualidade e utilização de ativos, tempo de atividade produtivo e redução de custos.

Otimização da qualidade e utilização de ativos

Simplificando, “equipamentos bem mantidos suportam uma saída confiável e de alta qualidade”, diz Snyder. “No entanto, a manutenção preventiva pode ser muito cara e as organizações estão constantemente tentando reduzir as inspeções desnecessárias, se puderem.”

Uma maneira de otimizar a qualidade e utilizar os ativos é monitorando a integridade dos ativos por meio de sensores, observando as tendências que indicam uma potencial degradação que pode ser adotada para evitar uma falha. Outras maneiras incluem o uso de câmeras e microfones para monitorar a integridade do equipamento - em alguns casos, as raízes entregam sensores, câmeras e microfones ao equipamento e coletam dados. Esse método melhora a produtividade do técnico, liberando-o para tarefas de maior valor enquanto continua a coletar dados.

“À medida que o número de sensores e dispositivos nos ativos cresce, o volume de dados rastreados se expande exponencialmente. Tornou-se impossível para os humanos sozinhos monitorar tudo. A IA agora está desempenhando um papel importante no gerenciamento de ativos corporativos (EAM) para ajudar a entender todos esses dados e obter valor deles, porque pode aprender e identificar tendências. A tecnologia pode aprofundar a compreensão dos ativos traduzindo dados em insights acionáveis ​​que podem ser usados ​​para conduzir uma manutenção mais eficaz”, diz Snyder.



“Por exemplo, a manutenção baseada em condições está substituindo a manutenção baseada em tempo. Em vez de fazer uma inspeção ou reparo a cada poucos meses ou em um cronograma definido, insights de dados operacionais e análises podem prever falhas de ativos. Isso garante que os ativos que precisam de atenção a recebam no momento certo, melhorando a confiabilidade e otimizando a manutenção. Os recursos de monitoramento remoto permitem a detecção contínua de anomalias. O desempenho dos ativos é continuamente rastreado e avaliado pela inteligência artificial (IA), que pode acionar alertas com base em indicadores como condições de linha plana e mudanças abruptas nas leituras dos sensores.”

Cervejaria Sugar Creek

"Sugar Creek Brewery é um exemplo de cliente IBM Maximo usando EAM, IA e IoT para otimizar a qualidade e reduzir perdas. Eles estavam perdendo mais de US$ 30.000 por mês em derramamento de cerveja durante o processo de fabricação. Integrando a tecnologia no processo de fabricação de cerveja, eles são capazes de identificar problemas que afetam a qualidade de seu produto. Parâmetros como tempo de enchimento, temperatura, pH, gravidade, pressão, carbonatação e nível são todos alimentados na nuvem para análise. Esses dados podem informar novos processos ou refinar os existentes para garantir que o produto atenda às expectativas de fabricação e que a economia de custos da perda de fabricação seja agora reinvestida nos negócios", - Skip Snyder, sócio sênior, IBM Global Business Services.

Tempo de atividade produtivo

Ao ter o sistema EAM certo, sustentado por uma plataforma de nuvem híbrida aberta e fluxos de trabalho inteligentes orientados por IA, os fabricantes podem “detectar possíveis falhas de equipamentos e emitir ordens de serviço automaticamente para os técnicos para evitá-las, com todas as informações necessárias para resolver o problema , incluindo ferramentas, histórico de ativos, análise de causa raiz e práticas recomendadas”, acrescenta Snyder.

Reduções de custos

Quando se trata de avaliar custos, Snyder explica que isso pode ser feito de duas maneiras:“A primeira os técnicos estão fazendo o trabalho certo na hora certa e da maneira certa? O segundo é, o tempo de inatividade do equipamento devido a quebra, atraso no reparo ou peças ausentes é eliminado ou minimizado?”

Agora, para aprimeira parte , quanto mais eficiente for um técnico, mais equipamentos ele poderá manter em funcionamento continuamente. “Onde há maior eficiência, há maior valor”, acrescenta Snyder. “Insights em tempo real e recursos de automação capacitam seus funcionários a tomar decisões baseadas em dados com velocidade e confiança e concentrar sua energia em trabalhos de maior valor.”

Para a segunda parte, quanto mais informações forem conhecidas e puderem ser antecipadas quando se trata de necessidades de manutenção de equipamentos, mais eficiente será a operação. “O resultado é menos tempo de inatividade devido a quebras inesperadas ou atrasos nos reparos porque você não tem peças para consertá-lo. Com as informações certas, você poderá prever falhas e, com o programa EAM certo, agora você tem as peças certas na quantidade certa no momento certo, otimizando assim o desempenho do equipamento e melhorando a eficácia geral do equipamento (OEE).”

Práticas recomendadas para fabricantes que adotam uma solução EAM

Resumindo, Snyder reflete que existem muitas práticas recomendadas para adotar uma solução EAM, mas, em última análise, tudo se resume a conhecer a integridade do equipamento, equipar a força de trabalho com as informações e ferramentas certas e garantir a confiabilidade e a segurança de forma proativa.

“Para tornar isso realidade, é fundamental ter recursos de nuvem híbrida e IA implementados. Uma arquitetura de nuvem híbrida aberta permite que os fabricantes aproximem o processamento da operação e reduzam a latência dos dados para que as informações e as ferramentas certas cheguem à força de trabalho em tempo hábil. A IA então ajuda essa força de trabalho a classificar as montanhas de dados do chão de fábrica e além para ajudá-los a entender o que realmente está acontecendo com seus equipamentos e qual é o melhor curso de ação para resolver possíveis problemas que surgirem.”

Um foco principal para os fabricantes também deve ser as boas práticas de dados. Dado que o EAM depende de dados para tomar decisões, “a baixa qualidade dos dados ou a falta de dados leva a coisas como técnicos desperdiçando tempo com prioridades erradas, inventário não disponível quando e onde é necessário, não tendo as ferramentas certas disponíveis e, finalmente, quebra de equipamentos e atrasos na produção.”

Para mudar de preventivo para proativo, os fabricantes devem ter uma estratégia para “coletar, analisar e agir com base nos dados, aproveitando a IoT, dispositivos móveis, IA, robótica e outras inovações tecnológicas; entender a saúde de seus equipamentos; e, finalmente, automatizar os processos para atuar sobre os insights gerados pela tecnologia."