Mensagem preditiva em uma garrafa:uma abordagem moderna para um processo antigo

A arte de fazer álcool pode ser rastreada até muito antes de 7000 aC, onde frutas e grãos eram fermentados para consumo pessoal e prazer. No entanto, nesta era moderna, esse mesmo processo é industrializado para produção de grandes quantidades e distribuição mundial, tornando-o mais parecido com a fabricação química precisa do que um passatempo de fim de semana.



As máquinas utilizadas na fermentação, testes, envelhecimento, engarrafamento, embalagem e distribuição significam que a indústria do álcool está perfeitamente posicionada para assumir a revolução da manutenção preditiva online (PdM), garantindo qualidade e quantidade de acordo com as demandas de sua marca.

As destilarias e cervejarias são grandes, complexas e consomem muita energia. Eles executam processos em que problemas aparentemente menores com equipamentos podem levar a grandes problemas com a qualidade do produto.

Eles também operam 24 horas por dia, 7 dias por semana e o tempo de inatividade pode custar até US$ 40.000 por hora em perda de produção. A manutenção preditiva pode superar esses desafios. Pode reduzir o tempo de inatividade e os custos de manutenção. Também pode ajudar a otimizar o desempenho da produção, protegendo a qualidade do produto e reduzindo as contas de energia. O impacto potencial na lucratividade é enorme.

A manutenção preditiva pode parecer um tópico de nicho quando você tem armazéns cheios de estoque e esperando para amadurecer, no entanto, os proprietários de destilarias não devem subestimar a grande diferença que a manutenção preditiva pode fazer em seus negócios. A introdução de um programa de manutenção preditiva pode dar uma grande contribuição para a lucratividade, como já estão descobrindo empresas de muitos outros setores industriais.

Além disso, os operadores de destilarias e cervejarias enfrentam os mesmos desafios demográficos que as empresas das economias envelhecidas do mundo desenvolvido, com 70% dos trabalhadores experientes se aposentando nos próximos 15 anos.

As empresas precisam encontrar maneiras de evitar que todo esse conhecimento seja perdido para o negócio. O aprendizado de máquina e a inteligência artificial incorporados nos sistemas automatizados mais recentes podem ajudar a combater a crescente escassez de habilidades.

O que difere o que a manutenção preditiva pode fazer?

A manutenção preditiva depende do monitoramento da condição do maquinário para identificar muito mais cedo quando algo está errado. Isso permite que os engenheiros corrijam problemas antes que eles causem uma falha que afetaria o desempenho ou interromperia a produção. Então, quanta diferença isso poderia fazer em uma destilaria ou cervejaria?

Considere uma simples falha de rolamento como um exemplo comum do que pode dar errado. Os fabricantes dão uma vida útil esperada para cada rolamento, mas as estimativas sugerem que menos de 10% dos rolamentos atingem esse limite antes de falhar. Isso significa que mais de nove em cada dez falhas de rolamento são prematuras. Em outras palavras, eles só são evitáveis ​​com os sistemas de monitoramento de condições corretos para avisar quando uma falha é iminente.

Em um setor em que pode haver milhares de rolamentos instalados em um único local e o tempo de inatividade não planejado devido a falhas de máquinas normalmente custa US$ 40.000 por hora em produção perdida, é fácil ver como a prevenção dessas falhas pode afetar a lucratividade.

Além de reduzir o tempo de inatividade em até 50%, outros benefícios da manutenção preditiva incluem custos de mão de obra mais baixos, gerenciamento otimizado de peças de reposição e a prevenção de qualquer dano secundário à destilaria ou cervejaria ou à qualidade do produto.

As soluções modernas prometem ROI persuasivo

Os sistemas de manutenção preditiva exigem monitoramento de condição eficaz – observando os padrões de mudança de comportamento da máquina que podem ser um sinal de problemas.

Isso costumava significar que especialistas em dados precisavam monitorar e analisar laboriosamente os dados provenientes de máquinas individuais. Mas os sistemas automatizados mais recentes usam algoritmos avançados de aprendizado de máquina para fornecer monitoramento de condições sem a necessidade de intervenção humana.

Essas soluções automatizadas de monitoramento de condições também são baseadas em nuvem e prontamente escaláveis, tornando fácil testá-las em algumas máquinas para começar, antes de implantá-las perfeitamente em toda a operação.

Esse modelo de entrega de software como serviço (SaaS) baseado em nuvem significa que o preço por máquina geralmente cai drasticamente à medida que o número de máquinas cobertas pela implantação de manutenção preditiva cresce.

Ao reduzir o investimento, o tempo e o esforço necessários para implementar o monitoramento de condições, a nova geração de soluções inteligentes mudou a equação de retorno sobre o investimento (ROI) fortemente em favor da manutenção preditiva.

Por exemplo, a experiência mostra que os clientes Senseye podem esperar recuperar o custo de suas assinaturas entre cinco e dez vezes apenas no primeiro ano, mais:

• Custos de manutenção 10-40% mais baixos
• Redução de 30 a 50% no tempo de inatividade
• 45-55% de aumento de produtividade
• Aumento de 85% na precisão da manutenção

A solução de manutenção preditiva baseada em nuvem Senseye PdM pega dados de sensores existentes em um local e os transforma em informações sobre a condição do maquinário que está monitorando. Os usuários existentes incluem empresas de primeira linha em manufatura, indústria pesada, automotiva e FMCG, que normalmente desfrutam de uma redução de 50% no tempo de inatividade não planejado.

O sistema foi projetado para começar a aprender desde o primeiro dia e começa a fornecer informações úteis em menos de 14 dias. Os operadores podem preparar o sistema antecipadamente com informações úteis - como os dados registrados na preparação para falhas anteriores, por exemplo - mas os algoritmos são projetados para começar do zero, se necessário.

Enquanto a maioria dos sistemas de monitoramento de condições se concentra em conceitos abstratos de “saúde da máquina”, o Senseye PdM aprende rapidamente a direcionar a atenção do operador para suas prioridades de manutenção mais urgentes usando um Índice de Atenção.

Sempre que o Senseye PdM gera um alerta, o operador pode indicar ao toque de um botão se esse alerta é útil ou não. Isso gradualmente ensina o sistema a direcionar a atenção do operador para as tendências ou eventos mais importantes, em vez de bombardeá-los com alertas de baixo nível de todas as direções. Isso é especialmente útil em grandes implantações que podem abranger centenas ou até milhares de ativos.

Enquanto o Senseye PdM começa a fornecer suporte efetivo imediatamente, o objetivo final é chegar ao ponto em que ele possa fornecer previsões precisas da vida útil restante (RUL) de cada ativo – uma técnica conhecida como prognóstico. É como ter um operador experiente à mão que sabe quando uma bomba barulhenta precisa de atenção imediata e quando pode ser deixada com segurança até o próximo desligamento planejado.

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