Manutenção preditiva:uma indústria de US$ 28 bilhões em construção

Uma indústria em aceleração

Os últimos cinco anos viram a manutenção preditiva bem e verdadeiramente atingir a maioridade. Após uma evolução bastante estável de 25 anos, que viu os sistemas CMMS abrirem caminho para o Enterprise Asset Management, antes de abrir caminho para ferramentas mais tradicionais de Asset Performance Management, juntamente com uma geração totalmente nova de ferramentas focadas em manutenção preditiva, confiabilidade e desempenho de ativos entrou bem e verdadeiramente na agenda.

A título de comparação, se nos últimos 25 anos houve uma evolução desses sistemas, os últimos cinco anos testemunharam uma revolução.

Do nicho ao mainstream

Há cinco anos, a manutenção preditiva ainda estava em sua infância relativa, valendo menos de US$ 1,5 bilhão globalmente[1], com a maioria dos sistemas operando de forma independente e compostos por soluções de ciência de dados no estilo 'DIY', com benefícios sendo retidos por falta de interoperabilidade e compreensão. Em consonância com isso, os exemplos de retorno sobre o investimento (ROI) foram escassos.

Nos anos subsequentes, no entanto, os recursos avançados de integração e a disponibilidade de APIs agilizaram os casos de uso de manutenção preditiva, com a integração com sistemas corporativos existentes, seja ERP, CMMS ou EAM, tornando-se mais comum e, como resultado, maior valor sendo reconhecido.

Paralelamente, o aumento da disponibilidade de sensores e a redução de custos têm suportado o aumento da demanda por facilidade de uso quando se trata da implantação de redes de sensores sem fio, com

O Gartner relata que a manutenção preditiva está se tornando um aspecto dominante para os casos de uso da Indústria 4.0 em muitas transformações de negócios.

Esse uso mais integrado e sofisticado do software desbloqueou um enorme ROI. A prova desse ROI é a garantia lançada recentemente pela Senseye, ROI Lock ® , que, em parceria com a SCOR, uma resseguradora global de primeiro nível, reembolsa os custos de assinatura dos clientes caso as metas de redução de tempo de inatividade não sejam atingidas. Quando você considera que, usando a plataforma de manutenção preditiva inovadora da Senseye, o tempo de inatividade não planejado normalmente é reduzido em até 50%, com aumentos de produtividade de 55% e aumentos de precisão de manutenção de 85%, é fácil ver como o valor está impulsionando o crescimento do mercado.

Fontes de dados

Outro impulsionador dessa evolução é a qualidade e a disponibilidade dos dados. O acesso a dados por meio de várias fontes, incluindo sistemas de controle existentes, não apenas por meio de sensores adaptados, permitiu que as organizações embarcassem em programas inovadores de manutenção preditiva usando dados existentes, seja medindo tempos de ciclo, vibrações ou corrente do motor, com sensores geralmente fazendo parte de planos para melhorar, em vez de iniciar iniciativas.

Os próximos cinco anos

A manutenção preditiva em 2021/2022 vê a tecnologia evoluindo de uma estrutura de nicho autônoma ou solução DIY para um aplicativo de rápido crescimento que realmente oferece alto ROI e valor para as organizações – é o aplicativo matador da Indústria 4.0.

Com novos participantes no mercado como a Amazon com sua oferta Monitron, fica claro que esta é uma indústria com sérias possibilidades de expansão.

Acelerado pela Indústria 4.0, IoT e IA, os analistas preveem que o mercado continuará crescendo em ritmo acelerado e deve valer US$ 28,2 bilhões até 2026[2]. No futuro, prevemos que ele representará parte do software corporativo existente, ou as empresas optarão pelo melhor da categoria e se integrarão firmemente aos sistemas existentes. Na verdade, o Gartner prevê que até 2026, 60% das soluções de manutenção preditiva habilitadas para IoT serão entregues como parte de produtos de gerenciamento de ativos corporativos, acima dos 15% em 2021.

Além disso, as indústrias de uso intensivo de energia, como a manufatura, terão um papel de liderança no combate às mudanças climáticas e na promoção da sustentabilidade em todo o mundo.

Para alcançar operações industriais sustentáveis ​​e seguras, está claro que essas organizações terão que usar dados em tempo real, análises e tecnologias de manutenção preditiva para apoiar melhorias nas seguintes áreas-chave de sustentabilidade:

• Redução do consumo de energia nos processos de fabricação
• Reduzir o desperdício de materiais e peças de reposição
• Maximizando a vida útil dos ativos
• Mitigar riscos de saúde e segurança