IBM: Aumentando Confiabilidade e Segurança de Ativos com Soluções EAM Proativas

Skip Snyder, da IBM, discute os benefícios de soluções EAM eficazes para fabricantes.

Combinando software, sistemas e serviços, o gerenciamento de ativos empresariais (EAM) ajuda a manter, controlar e otimizar a qualidade de ativos operacionais ao longo de seus ciclos de vida. Conversando com Skip Snyder, Senior Partner da IBM Global Business Services, ele divide os benefícios de uma solução EAM em três categorias: otimização de qualidade e utilização de ativos, tempo de atividade produtivo e redução de custos.

Otimizando Qualidade e Utilizando Ativos

Simplificando, "equipamentos bem mantidos suportam saída confiável e de alta qualidade", diz Snyder. "No entanto, a manutenção preventiva pode ser muito cara, e as organizações estão constantemente tentando reduzir inspeções desnecessárias se puderem."

Uma maneira de otimizar a qualidade e utilizar ativos é monitorando a saúde dos ativos através de sensores, observando tendências que indicam uma degradação potencial na qual se pode agir para prevenir uma falha. Outras formas incluem usar câmeras e microfones para monitorar a saúde do equipamento — em alguns casos, as raízes entregam sensores, câmeras e microfones ao equipamento e coletam dados. Este método melhora a produtividade do técnico, liberando-os para tarefas de maior valor enquanto continuam a coletar dados.

"À medida que o número de sensores e dispositivos nos ativos cresce, o volume de dados rastreados expandiu exponencialmente. Tornou-se impossível para humanos sozinhos monitorarem tudo. A IA agora desempenha um papel importante no gerenciamento de ativos empresariais (EAM) para ajudar a dar sentido a todos esses dados e derivar valor deles porque pode aprender e identificar tendências. A tecnologia pode aprofundar o entendimento dos ativos traduzindo dados em insights acionáveis que podem ser usados para impulsionar uma manutenção mais eficaz", diz Snyder.

"Por exemplo, a manutenção baseada em condição está substituindo a manutenção baseada em tempo. Em vez de fazer uma inspeção ou reparo a cada poucos meses ou em um cronograma definido, insights de dados operacionais e análises podem prever falha de ativos. Isso garante que os ativos que precisam de atenção a recebam no momento certo, melhorando a confiabilidade e otimizando a manutenção. Recursos de monitoramento remoto permitem detecção contínua de anomalias. O desempenho do ativo é continuamente rastreado e avaliado por inteligência artificial (IA), que pode acionar alertas baseados em indicadores como condições de linha plana e mudanças abruptas nas leituras dos sensores."

Cervejaria Sugar Creek

"A Cervejaria Sugar Creek é um exemplo de cliente IBM Maximo usando EAM, IA e IoT para otimizar qualidade e reduzir perdas. Eles estavam perdendo mais de US$ 30.000 por mês em desperdício de cerveja no processo de fabricação. Ao integrar a tecnologia no processo de brassagem, eles conseguem identificar problemas que afetam a qualidade do produto. Parâmetros como tempo de enchimento, temperatura, pH, gravidade, pressão, carbonatação e nível são todos enviados para a nuvem para análise. Esses dados podem informar novos processos ou refinar os existentes para garantir que o produto atenda às expectativas de fabricação e a economia de custos da perda de fabricação agora é reinvestida de volta no negócio", — Skip Snyder, Senior Partner, IBM Global Business Services.

Tempo de Atividade Produtivo

Ao ter o sistema EAM correto sustentado por uma plataforma de nuvem híbrida aberta e fluxos de trabalho inteligentes impulsionados por IA, os fabricantes podem "detectar falhas potenciais de equipamentos e emitir automaticamente ordens de serviço para técnicos para preveni-las, com todas as informações necessárias para resolver o problema, incluindo ferramentas, histórico do ativo, análise de causa raiz e melhores práticas", adiciona Snyder.

Redução de Custos

Quando se trata de avaliar custos, Snyder explica que isso pode ser feito de duas maneiras: "A primeira é: os técnicos estão fazendo o trabalho certo no momento certo da maneira certa? A segunda é: o tempo de inatividade do equipamento devido a falhas, atrasos de reparo ou peças faltantes foi eliminado ou minimizado?"

Agora, para a primeira parte, quanto mais eficiente um técnico é, mais equipamentos eles podem manter funcionando continuamente. "Onde há maior eficiência, há maior valor", adiciona Snyder. "Insights em tempo real e capacidades de automação capacitam seus funcionários a tomar decisões baseadas em dados com velocidade e confiança e focar sua energia em trabalhos de maior valor."

Para a segunda parte, quanto mais informação é conhecida e pode ser antecipada quando se trata de necessidades de manutenção de equipamentos, mais eficiente a operação é. "O resultado é menos tempo de inatividade devido a falhas inesperadas ou ter que atrasar reparos porque você não tem as peças para consertar. Com a informação certa, você será capaz de prever falhas, e com o programa EAM certo, você agora tem as peças certas na quantidade certa no momento certo, otimizando assim o desempenho do equipamento e melhorando a Efetividade Global do Equipamento (OEE)."

Melhores Práticas para Fabricantes Adotando uma Solução EAM

Conclusão: Snyder reflete que existem muitas melhores práticas para adotar uma solução EAM, mas, em última análise, resume-se a conhecer a saúde do equipamento, equipar a força de trabalho com as informações e ferramentas certas, e garantir proativamente confiabilidade e segurança.

"Para tornar isso realidade, ter capacidades de nuvem híbrida e IA no local é crítico. Uma arquitetura de nuvem híbrida aberta permite que os fabricantes movam o processamento mais próximo da operação e reduzam a latência dos dados para que a informação e ferramentas certas cheguem à força de trabalho de maneira oportuna. A IA então ajuda essa força de trabalho a filtrar as montanhas de dados do chão de fábrica e além para ajudá-los a entender o que realmente está acontecendo com seus equipamentos e qual é o melhor curso de ação para abordar quaisquer problemas potenciais que surjam."

Um foco principal para os fabricantes também deve ser boas práticas de dados. Dado que o EAM depende de dados para tomar decisões, "baixa qualidade de dados ou falta de dados leva a coisas como técnicos perdendo tempo nas prioridades erradas, inventário não disponível quando e onde é necessário, não ter as ferramentas certas disponíveis e, em última análise, falha de equipamento e atrasos de produção."

Para mudar de preventivo para proativo, os fabricantes devem ter uma estratégia para "coletar, analisar e agir sobre dados aproveitando IoT, mobile, IA, robótica e outras inovações tecnológicas; para entender a saúde de seus equipamentos; e finalmente, automatizar os processos para agir sobre os insights gerados pela tecnologia."