Estratégias para gerenciar o desempenho de ativos

Criar um mundo sem colapsos oferece às indústrias de processo uma oportunidade de US $ 20 bilhões. A redução do tempo de inatividade não planejado e o aumento da utilização de ativos representam as maiores oportunidades de melhoria financeira nas operações de produção. Albert Einstein poderia estar aludindo à manufatura inteligente quando disse:"Se eu tivesse uma hora para resolver um problema e minha vida dependesse disso, usaria os primeiros 55 minutos para determinar a pergunta adequada a fazer, pois assim que souber o pergunta, eu poderia resolver o problema em menos de cinco minutos. "

A evolução da manutenção

Nas últimas cinco décadas, a manutenção como prática evoluiu para melhor atender à manufatura nas áreas de confiabilidade e disponibilidade, com estruturas cada vez mais complexas. No entanto, a mudança é iminente. As abordagens atuais, como manutenção até a falha, baseada no calendário, no uso, na condição e centrada na confiabilidade (RCM), são desafiadas pela falta de ciência por trás da inspeção e serviço da máquina. As metodologias de manutenção atuais enfocam o desgaste como a causa raiz da falha, mas 80 por cento da degradação e falha em equipamentos mecânicos é conduzida por processo.

A realidade da indústria de hoje é que, para maximizar a lucratividade, os processos tendem a ser operados o mais próximo possível dos limites principais. No entanto, as excursões do processo podem colocar um ativo em um ponto operacional indesejável, onde ocorrerão danos ou desgaste excessivo. Para decisões de manutenção precisas e baseadas em fatos, é necessária uma melhor compreensão do impacto do processo no ativo. Uma nova geração de recursos analíticos é necessária para fornecer insights mais profundos sobre o ativo, processo e interação entre eles. Os operadores precisam de soluções preditivas para alertá-los sobre problemas iminentes, e o software deve ser capaz de orientá-los para longe de problemas com orientação prescritiva. Insights dessa natureza exigem profundo conhecimento em modelagem de processos, juntamente com recursos de aprendizado de máquina de big data que podem extrair e analisar dados de sistemas de projeto, produção e manutenção.

Gerenciamento de desempenho de ativos de última geração

A próxima geração de gerenciamento de desempenho de ativos oferece a capacidade de maximizar o tempo de atividade com dados acionáveis ​​e prever e eliminar com precisão a causa raiz de todas as falhas. Ele representa o futuro da manufatura com análises avançadas que podem prever problemas e prescrever ações do operador. A análise de dados avançada e a ciência de dados permitem a estratégia de confiabilidade, que inclui aprendizado de máquina. Para agregar valor aos ativos industriais de capital intensivo, o aprendizado de máquina precisa interpretar e gerenciar dados complexos e problemáticos de sensores e eventos de manutenção. Eventualmente, ele pode determinar as condições e padrões operacionais que podem ter um impacto adverso no ativo, capturando os padrões de operação do processo e mesclando-os com informações de falha.

Um sistema de sucesso

Embora a análise preditiva possa reduzir o tempo de inatividade, uma interrupção raramente acontece de forma isolada. Em vez disso, dezenas de problemas de confiabilidade, processos e ativos ocorrem simultaneamente. Isso apresenta um problema sistêmico para o RCM, uma abordagem de manutenção atual que realiza avaliações estáticas atrasando o processo de tomada de decisão. A avaliação dinâmica é necessária, pois novos avisos precisam ser avaliados junto com outras condições ativas para priorizar e alocar recursos. No entanto, uma vez que nem tudo pode ser resolvido de uma vez, um sistema de sucesso é necessário para resolver os problemas e priorizá-los de acordo com o nível de risco que representam. Com software avançado, cada novo alarme pode disparar um recálculo dos perfis de risco para garantir que a avaliação de probabilidade financeira e de risco mais atual seja usada nas avaliações de confiabilidade.

Claro, para ter sucesso total, as empresas devem adotar uma abordagem holística para a implementação, que inclui as seguintes etapas:

• Comunique as metas com clareza para ajudar na solução eficaz de problemas
• Abrace um mundo orientado por dados
• Diferencie os indicadores de resultado e de progresso, e também como responder em conformidade
• Empregue a combinação certa de pessoas, tecnologia, estratégia e solução, junto com o uso de casos de uso relevantes
• Invista tempo para dominar a tecnologia
• Alinhe o programa de análise adotado com as metas de negócios
• Implante o software e hardware apropriados para resolver problemas
• Execute bem e com um grande senso de urgência.

Com a excelência operacional e a lucratividade em jogo, é fundamental para os negócios desenvolver uma estratégia eficaz de desempenho de ativos. O fracasso não é uma opção com a tecnologia que ajuda a criar um mundo que não se desintegra.