Big Data, Não Big Easy:Superando Novos Desafios na Tecnologia de Manutenção de Fábrica

A utilização de big data e da Internet das coisas industrial (IIoT) não fez com que as empresas mais vanguardistas do setor atualizassem apenas suas instalações, mas a tecnologia usada neles para chegar à frente da concorrência.

Como muitas outras indústrias, a manufatura está passando por uma revolução tecnológica. A palavra da moda “big data” foi lançada no reino da manufatura já há algum tempo, e a IIoT está trazendo novas possibilidades para a análise e prevenção de paralisações. Mas a nova tecnologia não vem sem novos desafios, especialmente na área de manutenção de fábrica. Então, como as organizações podem superar esses desafios e se tornar grandes dados em grande recompensas?

Big Data, grandes benefícios

Quando se trata de manutenção industrial, o big data torna a análise preditiva mais rápida e fácil, permitindo que você mude as operações de uma abordagem de manutenção mais diagnóstica (ou preventiva) para uma pró-ativa. Dessa forma, você pode tomar decisões mais calculadas em relação às suas máquinas, levando a melhores resultados de produção e economias de custo significativas. Junto com ferramentas sofisticadas como termografia, sônica / ultrassônica, teste de vibração e muito mais, os operadores de sua planta podem ver exatamente o que está acontecendo com uma máquina específica e planejar de acordo. Embora essa tecnologia possa construir uma base sólida para o programa de manutenção preditiva (PdM) de qualquer fabricante moderno, o desafio está em identificar os dados certos a serem usados ​​- e como usá-los.

Mais informações, mais desafios

Os sistemas computadorizados de gerenciamento de manutenção (CMMS) podem produzir grandes quantidades de informações prontas para serem analisadas, mas de que adianta todos esses dados se você não sabe como usá-los? Você pode enfrentar esse obstáculo nos estágios iniciais de implementação de sua estratégia de manutenção preditiva. Para superar o fardo da sobrecarga de dados em um ambiente de manutenção de fábrica, tente escolher os critérios de tomada de decisão específicos para sua indústria ou metas de produção antecipadamente e utilize apenas os dados relevantes para esses critérios específicos. Implementar sistemas e programas que tomam decisões binárias, com limites definidos para ações específicas, também pode ser útil. Depois de definir esses detalhes, tudo o que resta a você fazer é seguir o programa e a estratégia.

Pesando os custos

Mesmo com funcionários comprometidos e uma compreensão total dos benefícios do PdM, o maior desafio que os fabricantes enfrentam ao implementar essas novas tecnologias é o custo inicial. No competitivo mercado global de hoje, as organizações não podem fazer investimentos com base na expectativa de que essa tecnologia conserte tudo. A melhor maneira de contornar isso é começar aos poucos:reserve um tempo para identificar quais sistemas e processos são mais relevantes para as necessidades imediatas e implemente as mudanças necessárias para gerenciá-los. Isso ajudará a reduzir o volume de dados a uma quantidade digerível, reduzir custos e melhorar apenas os processos internos necessários. Esse foco é uma ótima maneira de testar as águas da tecnologia preditiva antes de mergulhar de cabeça no investimento em dados.

Abraçando a mudança

O uso crescente de tecnologia na manutenção industrial acabará por levar a uma mudança nos processos - e vamos enfrentá-lo, a mudança pode ser difícil de superar. Junto com as dores regulares de introduzir e aprender novos métodos, seus funcionários de longa data que têm experiência podem não estar tão prontos para adotar uma nova estratégia avançada de manutenção centrada em dados. Felizmente, a maioria dos funcionários de manutenção são leais, dispostos a se ajustar a novos métodos com o tempo ... sua organização só precisa dedicar tempo para treinar adequadamente sua força de trabalho existente e seus novos contratados. Assim que sua equipe vir os benefícios do big data em primeira mão, a confiança no novo processo será conquistada e mantida.

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