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Etapas para otimizar operações e manutenção de negócios com análise preditiva


A análise preditiva é importante para os negócios. Como ajuda a monitorar os ativos de negócios e permite prever falhas e evitar paralisações inesperadas do ativo. É muito útil para o departamento de manutenção. A análise preditiva também desempenha um papel crucial no aumento do retorno sobre o investimento (ROI).

O que é análise preditiva?


Como o nome sugere, é útil para prever eventos para o futuro. Para isso, são usados ​​dados históricos para que insights futuros possam ser gerados. Assim, a análise preditiva ajuda você a se manter à frente da curva.

Em palavras simples, você pode tomar decisões mais bem informadas com análises preditivas. Dados históricos e atuais são utilizados para encontrar o padrão que pode ajudar a identificar uma tendência que pode ser útil no crescimento dos negócios.

A análise preditiva é usada para mineração de dados, usa técnicas como aprendizado de máquina e inteligência artificial para fazer previsões futuras.

De acordo com o relatório,  "o mercado global de análise preditiva foi avaliado em aproximadamente US$ 3,49 bilhões em 2016 e deve atingir aproximadamente US$ 10,95 bilhões até 2022, crescendo a um CAGR de cerca de 21% entre 2016 e 2022".

Como a análise preditiva pode ajudar na manutenção e nos negócios?


A análise preditiva pode ajudar na manutenção e nos negócios de várias maneiras:

1. Previsão de falha de ativos


A falha repentina de ativos mata a produtividade dos negócios, especialmente quando os ativos são muito essenciais para os negócios. Especialmente aquelas empresas que lidam com manufatura, logística, etc.

Como sabemos, as organizações baseadas em manufatura têm máquinas que trabalham continuamente por longas horas e, se o desempenho da máquina diminuir, isso afetará o trabalho de produção. Ele inicia uma reação em cadeia de eventos de falha.

Começa com a falha do ativo, então o trabalho de produção sofre e a entrega não ocorre no prazo. Poucos eventos como esses podem resultar em perda de clientes. Ninguém quer perder um cliente por causa de uma falha de máquina.

A análise preditiva é muito útil para evitar uma avaria inesperada. Ao usar a análise preditiva em seu negócio, você notará uma diminuição do tempo de inatividade dos ativos.

2. Diminuindo o tempo de manutenção


Com análises profundas e relatórios CMMS, a manutenção se torna simples e o reparo pode ser feito de forma proativa. Os técnicos estão em melhor posição para saber quais são as atividades que precisam ser executadas na manutenção.

É útil para os técnicos, pois eles não precisam procurar o problema. Assim, economiza tempo dos técnicos e também reduz o tempo de manutenção.

3. Redução do custo de manutenção


Como dissemos acima, a análise preditiva ajuda a evitar falhas de ativos. A falha repentina do ativo é mais cara do que a manutenção regular. A falha repentina de ativos interrompe as operações diárias que afetam a produtividade de toda a organização.

Por exemplo, se a máquina parar repentinamente, isso retardará o processo de fabricação e resultará em atraso na remessa, e também ocorrerá decepção do cliente.

Assim, uma organização precisa utilizar a análise preditiva especificamente quando a redução do custo de manutenção é uma de suas principais preocupações. O custo de manutenção é uma das razões pelas quais dados e análises preditivas são usados.

A manutenção pode ser muito cara, especialmente em caso de quebra de ativos, pois pode ser demorada e o estoque também é necessário.

Análise preditiva em manutenção


Quando você entende que uma falha de equipamento está em seus estágios iniciais. É vital prever o resultado provável para garantir que a decisão correta seja tomada sobre "como proceder".

Atualmente, acredita-se comumente que o resultado de cada falha incipiente é definido e, portanto, predeterminado se é permitido progredir para falha funcional. Na prática, no entanto, para qualquer caso particular de falha, há uma variedade de consequências potenciais dessa falha e estas podem mudar ao longo do tempo.

Por exemplo, a alta temperatura do rolamento da roda em um trem pode facilmente levar ao colapso e possível descarrilamento durante as estações de rolamento com danos subsequentes à roda e aos trilhos ou pode levar ao colapso por desgaste.

Neste espaço, há muito menos trabalho sendo feito. Mais trabalho está sendo feito para desenvolver métodos mais sofisticados para avaliar se ocorre falha de ativos. No entanto, menos trabalho está sendo feito para desenvolver métodos mais sofisticados para determinar se o equipamento falha. Pode melhorar os resultados de negócios possíveis.

Como a análise preditiva ajuda as operações de negócios?


A análise preditiva ajuda as operações de negócios de várias maneiras:

Ele ajuda a organização a melhorar as operações de negócios, pois pode ajudar a prever o uso do estoque. A análise preditiva é útil para as organizações preverem quando as vendas de seus negócios são baixas ou altas para setores como viagens, hotéis etc.

Quando as vendas são baixas, o marketing pode ser feito de forma a aumentar as vendas. A análise preditiva ajuda as organizações a funcionar de forma eficaz. Eles também podem ajudar a determinar a resposta do cliente.

A análise preditiva é útil para os negócios ao prever armadilhas e, quando você tem dados detalhados, pode usar os dados para superar ou evitar essas armadilhas. A analítica é a chave para o crescimento do negócio.

No geral, a análise preditiva pode aumentar a eficiência das máquinas e a produtividade de uma organização. Isso o torna mais proativo e prevê o histórico de dados e permite que você se prepare para possíveis resultados.

Conclusão


Sabemos que a análise é muito importante para o negócio. Várias empresas precisam de análises e atualizações em tempo real para melhorar a eficiência dos negócios. Como os gerentes podem alterar a prioridade da ordem de serviço quando um trabalho de manutenção chega em alta prioridade.

O software de manutenção preditiva auxilia as organizações, pois fornece análises que são úteis no processo de tomada de decisões de negócios.

A análise preditiva pode mostrar o possível evento futuro, o que pode ser muito útil, especialmente na manutenção, pois pode desempenhar um papel crucial na economia de despesas de manutenção ou na prevenção de falhas de ativos.

Perguntas frequentes


1. Como a análise preditiva pode ajudar bancos e finanças?

Pode ajudar a evitar fraudes, pois pode ajudar a detectar e reduzir fraudes. Os bancos que estão emitindo cartão de crédito podem detectar áreas que têm uma má reputação para pagar contas de crédito para que você possa evitar essas áreas.



2. Quais grandes marcas usam análise preditiva?

Grandes marcas como Netflix, Amazon e todas as organizações de marketing digital usam análises preditivas. Quase todas as empresas utilizam análises para desenvolvimento de negócios e para alcançar seus clientes.



3. A análise preditiva pode ser útil para quais setores?

A análise preditiva pode ser útil para setores como
1. Indústria de Petróleo e Gás
2. Indústria governamental
3. Indústria transformadora
4. Setor de varejo
5. Indústria da saúde
6. Indústria de viagens e hotelaria
7. Indústria de TI



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