A relação entre manutenção preditiva e transformação digital

Como se adaptar à transformação digital

Existem muitas tendências de transformação digital na manufatura. Fabricação aditiva, dispositivos conectados, serviços em nuvem e muito mais ajudam as empresas a obter controle em um mundo em constante mudança. Muitas empresas estão falando sobre transformações digitais, mas eventos recentes mostraram que a tecnologia ainda é impulsionada por fatores tradicionais, como recursos naturais, população e doenças.

Já cobrimos como a impressão 3D tem impulsionado a transformação digital. A seguir, uma revisão rápida da tecnologia preditiva que avança na fabricação e os impulsionadores que atualmente aceleram o impulso das indústrias em direção a um futuro digital. Posteriormente, revisaremos como os dados, os painéis e a computação em nuvem impactam a transformação digital.

Dados preditivos:flexível e rápido

A manutenção preditiva pode ajudar a mostrar quando uma máquina precisa de manutenção. Isso é feito por meio de dados e tem se mostrado valioso. O termo manutenção preditiva existe há anos e costuma ser uma maneira relativamente fácil de mostrar o retorno do investimento (ROI) para a adoção de novas tecnologias. No entanto, à medida que conjuntos de dados suficientes são coletados, muito mais pode ser feito com habilidades de previsão. As empresas querem ser o mais flexível e rápido possível para se ajustar às necessidades do mercado.

A implementação da manutenção preditiva tem seu próprio conjunto de desafios. Em um artigo futuro, abordaremos esses desafios, juntamente com algumas das melhores práticas de mitigação.

Figura 1. Um cobot trabalhando ao lado de um humano usando um HMI. Imagem usada cortesia de SYSPRO

Embora as transformações digitais possam melhorar a flexibilidade, as empresas precisam de tecnologia para ajudar a prever as demandas futuras do mercado e se manter à frente das mudanças. O planejamento de demanda é outra ferramenta de previsão que as empresas estão usando para se manter à frente das necessidades do mercado. Pode-se argumentar que o planejamento da demanda era como as primeiras sociedades criavam calendários ou monitoravam as estações.

Um exemplo poderia incluir o uso de tecnologia semelhante com dados meteorológicos para gerenciar cadeias de suprimentos de medicamentos para alergia a farmácias. Os dados meteorológicos com software preditivo podem determinar quando, onde e que tipo de alergia pode atingir uma área.

Essa tecnologia dá às empresas a chance de atender às necessidades do mercado, em vez de reagir após o surgimento da demanda. Este exemplo é apenas uma solução simples para combinar dados do mundo real com recursos e população para criar um modelo de negócios eficiente.

Aceleradores digitais

As transformações digitais ajudam a indústria, mas as empresas ainda precisam justificar o custo e o ROI. Como muitos empresários e investidores perguntarão, que problema isso está resolvendo?

Figura 2. Muitas tecnologias vão para a transformação digital.

Para determinar onde ou com que rapidez a tecnologia será adotada, não deve se concentrar em dispositivos e soluções. Empresas e investidores devem se concentrar nos problemas. Freqüentemente, quanto maior o problema, mais rapidamente as indústrias adotam soluções.

Por exemplo, recentemente, COVID-19 se tornou um dos maiores motores de transformação digital do mundo. Esta resposta não apenas demonstra o poder dos grandes problemas, mas também a importância dos fatores tradicionais, como recursos, população, doenças, etc.

A indústria geralmente se concentra em soluções que são econômicas ou fáceis de integrar. No entanto, as melhores soluções não são necessariamente as mais inteligentes ou fortes, mas aquelas que se ajustam com precisão e rapidez ao ambiente atual.

Esses momentos de mudança de paradigma nos ajudam a lembrar que geralmente é melhor focar no problema e não se distrair com uma tecnologia nova e brilhante.