Análise Preditiva no Engarrafamento: Modernizando o Processo Ancestral de Fermentação

A arte de produzir álcool remonta a épocas anteriores a 7000 a.C., quando frutas e grãos eram fermentados para consumo pessoal e prazer. No entanto, na era moderna, esse mesmo processo foi industrializado para a produção de grandes quantidades e distribuição global, tornando-se mais semelhante à fabricação química de precisão do que a um passatempo de fim de semana.

Os equipamentos utilizados na fermentação, testes, envelhecimento, engarrafamento, embalagem e distribuição fazem com que a indústria de bebidas alcoólicas esteja perfeitamente posicionada para adotar a revolução da manutenção preditiva (PdM) online, garantindo que qualidade e quantidade acompanhem as demandas da sua marca.

Destilarias e cervejarias são instalações grandes, complexas e intensivas em energia. Elas operam processos nos quais problemas aparentemente menores nos equipamentos podem levar a grandes problemas na qualidade do produto.

Também operam 24/7, e o tempo de inatividade pode custar tipicamente até US$ 40.000 por hora em produção perdida. A manutenção preditiva pode superar esses desafios, reduzindo o tempo de inatividade e os custos de manutenção, otimizando o desempenho da produção, salvaguardando a qualidade do produto e reduzindo as contas de energia. O impacto potencial na rentabilidade é enorme.

A manutenção preditiva pode parecer um tópico de nicho quando se tem armazéns cheios de destilados envelhecendo 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 contribuir significativamente para a rentabilidade, como empresas em muitos outros setores industriais já estão descobrindo.

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

As empresas precisam encontrar maneiras de evitar que toda essa experiência seja perdida para o negócio. Machine learning e inteligência artificial incorporados nos mais recentes sistemas automatizados podem ajudar a combater a escassez de habilidades em evolução.

Que diferença a manutenção preditiva pode fazer?

A manutenção preditiva baseia-se no monitoramento da condição dos equipamentos para identificar muito mais cedo quando algo está dando errado. Isso permite que engenheiros corrijam problemas antes que causem uma falha que afetaria o desempenho ou interromperia a produção. Então, quanta diferença isso poderia fazer em uma destilaria ou cervejaria?

Considere uma falha simples de rolamento como exemplo comum do que pode dar errado. Os fabricantes fornecem uma vida útil esperada para cada rolamento, mas 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, só são evitáveis com os sistemas certos de monitoramento de condição para alertar quando uma falha é iminente.

Em uma indústria onde pode haver milhares de rolamentos instalados em um único local e o tempo de inatividade não planejado por falha de maquinário custa tipicamente US$ 40.000 por hora em produção perdida, é fácil ver como prevenir essas falhas pode impactar a rentabilidade.

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

Soluções modernas prometem ROI persuasivo

Sistemas de manutenção preditiva exigem monitoramento de condição eficaz – observar mudanças nos padrões de comportamento das máquinas que podem ser sinal de problemas.

Antigamente, isso significava especialistas em dados monitorando e analisando laboriosamente os dados vindos de máquinas individuais. Mas os mais recentes sistemas automatizados usam algoritmos avançados de machine learning para fornecer monitoramento de condição sem necessidade de intervenção humana.

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

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

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

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

• 10-40% menores custos de manutenção
• 30-50% de redução no tempo de inatividade
• 45-55% de aumento na produtividade
• 85% de aumento na precisão da manutenção

A solução de manutenção preditiva Senseye PdM baseada na nuvem pega dados de sensores existentes em um local e os transforma em informações sobre a condição dos equipamentos que está monitorando. Usuários existentes incluem empresas blue-chip em manufatura, indústria pesada, automotiva e bens de consumo de rápido giro (FMCG), que tipicamente desfrutam de uma redução de 50% no tempo de inatividade não planejado.

O sistema é projetado para começar a aprender desde o primeiro dia e começa a fornecer insights úteis em apenas 14 dias. Operadores podem preparar o sistema antecipadamente com informações úteis – como 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 condição foca 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 emite um alerta, o operador pode indicar com o toque de um botão se esse alerta é útil ou não. Isso ensina gradualmente o sistema a direcionar a atenção do operador para as tendências ou eventos mais importantes, em vez de bombardeá-lo com alertas de baixo nível de todas as direções. Isso é especialmente útil em grandes implementações que podem cobrir centenas ou até milhares de ativos.

Embora o Senseye PdM comece a fornecer suporte eficaz imediatamente, o objetivo final é chegar ao ponto em que possa fornecer previsões precisas da vida útil restante (RUL) de cada ativo – uma técnica conhecida como prognósticos. 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 a próxima parada planejada.

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