De manutenção remota para preditiva:como a IoT refina um conceito M2M clássico

Os serviços de manutenção remota têm sido usados ​​na indústria de manufatura há muitos anos para manter máquinas e equipamentos distribuídos espacialmente. Usando uma linha dedicada, os engenheiros de serviço podem estabelecer uma conexão com uma máquina e acessar seu sistema de controle. Dependendo do modo de transmissão disponível e dos direitos de acesso, o engenheiro pode fornecer assistência passiva aos operadores da máquina no local ou até mesmo assumir o controle ativo do sistema. Os benefícios são óbvios:a manutenção remota reduz os custos de viagens e de pessoal e, ao mesmo tempo, melhora o atendimento ao cliente, oferecendo tempos de resposta mais rápidos.

Este recente aumento na demanda alimentou um boom na disponibilidade de software de manutenção remota para aplicações da indústria. No entanto, muitos desses programas carecem da flexibilidade e "inteligência" necessárias. Normalmente, um PC ou ambiente de área de trabalho separado deve ser configurado para cada máquina ativa. Além disso, os aplicativos geralmente não são integrados ao ambiente de sistema existente, de modo que os dados que eles coletam não podem ser incorporados a esses sistemas, a menos que sejam inseridos manualmente ou copiados de um pendrive. No entanto, esses problemas não precisam existir, pois a tecnologia já fornece tudo o que é necessário para resolvê-los.

Levando a manutenção baseada em TI a um novo nível

O software M2M moderno substitui a estrutura rígida de computadores locais isolados e conexões 1:1, pois oferece a possibilidade de conectar, gerenciar e controlar um número ilimitado de máquinas em redes virtuais. Dessa forma, os engenheiros de serviço têm uma visão geral de todas as máquinas e podem agir no processo operacional remotamente a partir de um único ponto de acesso. Isso oferece um grande benefício, mas o que os fabricantes realmente lucram é a disponibilidade de todos os dados da máquina.
"A manutenção preditiva ajudará os operadores de máquinas a economizar custos, reduzindo os tempos de parada não planejados e permitirá que os fabricantes de máquinas também aprimorem seus negócios."

Agregar e analisar dados de uso

Como Steve Hilton, autor convidado e analista líder da Analysys Mason, descreve em suas postagens, estamos fazendo a transição de um mundo M2M para a Internet das Coisas (IoT), onde o valor reside em agregar e analisar dados de uso. No contexto da manutenção da máquina, veremos o valor de analisar os dados da máquina para prever avarias. Ser capaz de identificar falhas de ativos antes que elas ocorram permite que as empresas tomem ações corretivas com antecedência e aumentem o tempo de atividade da máquina. Como as soluções de manutenção preditiva são baseadas na análise de dados de uso, elas se tornam mais poderosas com o tempo, à medida que os fabricantes ganham mais insights sobre anomalias em correlação com os dados de uso.

Manutenção preditiva

Embora a manutenção preditiva ajude os operadores de máquina a economizar custos, reduzindo tempos de inatividade não planejados, permitirá que os fabricantes de máquinas melhorem seus negócios também. Por exemplo, saber sobre as falhas de máquina ajuda os fabricantes a planejar e oferecer novos serviços de manutenção com base no tempo de atividade garantido ou otimizar os custos de armazenamento, tendo peças sobressalentes em estoque apenas quando são realmente necessárias. Além disso, ajudará a aumentar a qualidade do produto e a encurtar os ciclos de lançamento.

A manutenção preditiva é apenas um exemplo na indústria de manufatura, onde o uso inteligente de dados agrega valor aos conceitos existentes. Da mesma forma, a IoT oferecerá novas possibilidades de otimização dos processos produtivos ou logísticos.