Como a IA está trazendo 0% de inatividade não planejada ao alcance

O tempo de inatividade não planejado é um problema de um milhão de dólares. Paradas inesperadas durante a produção ou operações podem custar às organizações em média US $ 2 milhões (€ 1,70 milhões) por vez, e 82% das empresas experimentam pelo menos uma interrupção não planejada a cada três anos (de acordo com a pesquisa da Aberdeen )

Cada interrupção apresenta o risco de perda de horas de produção, produtos danificados, custos de mão de obra adicionais e pedidos urgentes de peças de reposição. Não é de surpreender que a conta possa aumentar rapidamente, diz Jasper Hoogeweegen, CEO da Samotics .

Considere o dano à confiança do cliente, bem como o impacto na saúde e segurança de sistemas que falham e funcionam de forma ineficiente, e fica claro que o tempo de inatividade não planejado se transforma em um problema muito maior do que apenas o custo.

Até recentemente, a abordagem para minimizar o tempo de inatividade era amplamente centrada em estratégias reativas e preventivas que eram ineficazes ou ineficientes. Reagindo repetidamente a problemas de manutenção depois que ocorrem, é insustentável a longo prazo. Enquanto isso, as estratégias preventivas que vigiam o relógio e tentam prevenir a falha geralmente resultam em verificações desnecessárias de equipamentos saudáveis, enquanto até 85% de todos os equipamentos podem falhar aleatoriamente, independentemente de quanta manutenção preventiva foi aplicada.

Tudo isso funciona como uma grande contradição com o cenário ideal, quando você considera que 72% das organizações citam como alta prioridade atingir o tempo de inatividade não planejado zero. Reduzir as suposições será a chave para erradicar todas as falhas inesperadas.

O download em tempo de inatividade

Centenas de milhões de ativos constituem o coração pulsante da economia industrial; motores elétricos, bombas, ventiladores, misturadores, rolos, válvulas ... a lista é longa. Organizações em todo o mundo, abrangendo setores tão diversos como gerenciamento de água e energia, produtos químicos e aço, estão cada vez mais se voltando para o monitoramento em tempo real da integridade da máquina para eliminar o tempo de inatividade não planejado sempre que possível.

Todas as falhas e falhas da máquina têm uma origem. Os dados são a chave para detectar os sinais de falha com antecedência e permitir que sejam corrigidos em um momento conveniente antes que representem um desafio maior. Isso requer uma grande quantidade de dados que precisam ser adquiridos e processados ​​24 horas por dia. A era da IoT tornou possível a aquisição desses dados, mas o volume de análise necessário para o que podem ser petabytes de dados vai muito além das capacidades humanas.

É aqui que entra a IA.

Corrigindo a abordagem de manutenção

O potencial da IA ​​para monitoramento de integridade de ativos foi reconhecido no início de sua evolução. Oferecendo uma alternativa bem-vinda às estratégias reativas e preventivas tradicionais, a IA oferece às organizações percepções acionáveis ​​e um meio de não apenas corrigir e prevenir, mas prever quando os desafios e falhas podem ocorrer.

Ao contrário dos analistas humanos, a IA pode processar grandes quantidades de dados de máquina recebidos, quase em tempo real e sem pausa. Usando apenas algumas semanas de dados, a IA pode construir uma imagem verdadeira da saúde da máquina. A partir deste modelo de linha de base, é capaz de estabelecer e detectar os gatilhos ou "impressões digitais" de padrões de comportamento de falha estabelecidos que indicam um tipo específico de dano.

Este mesmo modelo de linha de base identifica desvios do comportamento normal da máquina que indicam operações ineficientes. Como os motores elétricos costumam ser os maiores consumidores de eletricidade nas organizações industriais, lidar com essas ineficiências pode reduzir os custos significativamente e minimizar o impacto ambiental.

Aja em vez de reagir - o novo normal

Como acontece com todas as tecnologias baseadas em IA, elas só ficam mais inteligentes com o tempo. Quanto maior a biblioteca de dados anteriores, mais o software pode aprender e melhorar sua precisão. A IA agora está bem estabelecida como uma ferramenta inestimável para reduzir o tempo de inatividade não planejado, e já milhares de ativos globalmente em diversos setores estão se beneficiando.

As soluções líderes são capazes de detectar mais de 90% das falhas com até cinco meses de antecedência. Com uma inovação rápida no horizonte, estamos trabalhando continuamente em direção a um futuro em que 0% de tempo de inatividade não planejado será a nova norma.

Também está trazendo uma mudança cultural significativa e bem-vinda, pois a IA incentiva as organizações em todo o mundo a agirem em vez de reagirem. Com uma crescente escassez de profissionais de manutenção experientes, a tecnologia baseada em IA pode transformar seu trabalho de fazer rondas pelo local de produção para aplicar seu conhecimento onde é mais necessário.

Capacitar as organizações a adotar uma abordagem proativa para a manutenção é um círculo virtuoso. Com mais dados, os sistemas se tornam ainda mais inteligentes, permitindo que as organizações ajam mais cedo e, por sua vez, economizem mais tempo de inatividade não planejado e ativos ineficientes. Para organizações em todo o mundo, assumir o controle e agir fará com que a interrupção de problemas de manutenção surpresa seja coisa do passado.

O autor é Jasper Hoogeweegen, CEO da Samotics .