Revolucionando a Confiabilidade de Ativos: Aprendizado de Máquina para Manutenção Preditiva

Analisamos como o Aprendizado de Máquina (ML) está ajudando a romper modelos tradicionais de manutenção preditiva, impulsionando novos níveis de produtividade e desempenho de equipamentos em organizações centradas em ativos.

Manutenção Preditiva com Aprendizado de Máquina (ML)

Tempo de inatividade imprevisto de equipamentos representa um risco operacional cada vez maior para organizações centradas em ativos, exigindo insights mais profundos sobre a saúde dos ativos que IoT e manutenção preditiva tradicional podem facilitar.

Neste cenário, vimos sistemas tradicionais de Gerenciamento de Manutenção Computadorizado (CMMS) darem lugar a Gerenciamento de Ativos Empresariais (EAM), Gerenciamento de Desempenho de Ativos (APM) e, mais recentemente, uma geração totalmente nova de ferramentas focadas em manutenção preditiva. É justo dizer que confiabilidade e desempenho de ativos realmente subiram na agenda.

No entanto, tal é o ritmo de mudança, que estas ferramentas de manutenção preditiva já ficam aquém de entregar a granularidade e requisitos de desempenho dos negócios de hoje. Disruptivas pela convergência de IoT e Nuvem, que juntas entregam aquisição de dados mais abrangente e em tempo real, a Manutenção Preditiva com Aprendizado de Máquina pode identificar falhas potenciais de equipamentos muito antes que poderiam levantar uma bandeira. Da mesma forma, pode estender a vida útil restante (RUL) dos ativos através de monitoramento e manutenção dedicados, em vez de aderir a um cronograma rígido baseado em uso típico.

Manutenção Preditiva Legada versus Manutenção Preditiva com Aprendizado de Máquina

Modelos tradicionais de aprendizado de máquina para manutenção preditiva são baseados em engenharia de features. Estes modelos são criados manualmente baseados em experiência, expertise e métricas e métodos padrão. Embora esta abordagem possa ser extremamente eficaz, particularmente em operações de manufatura, modelos são específicos a uma máquina dentro de uma organização, tornando-se redundantes uma vez que aquela máquina é substituída. Ao aplicar aprendizado de máquina em escala, redes podem extrair automaticamente as features certas dos dados, identificando os padrões de falha mais comuns, e eliminando a necessidade de recriar manualmente um modelo cada vez que um novo ativo é introduzido.

Manutenção Preditiva com Aprendizado de Máquina aplica algoritmos para aprender com dados históricos e usa dados ao vivo para analisar padrões de falha. Dados são coletados ao longo do tempo, através de uma rede de ativos em várias organizações, permitindo que padrões que preveem falhas de equipamentos sejam detectados e algoritmos de deep learning aplicados.

Combinando dados em tempo real com tendências históricas e variáveis como fatores ambientais atuais, o aprendizado de máquina pode tomar decisões sobre quando a ação precisa ser tomada e sugerir qual deve ser essa ação. A equipe de produção pode então tomar a ação apropriada sem realmente exigir entendimento dos algoritmos necessários.

Manutenção Preditiva com Aprendizado de Máquina permite que engenheiros no chão de fábrica obtenham os dados necessários para prevenir uma falha, em vez de coleta manual de indicadores-chave como temperatura e pressão, que não apenas correm risco de imprecisões e levam tempo para carregar, mas apresentam risco de segurança para o pessoal. Estrategicamente, esta abordagem permite que engenheiros foquem totalmente suas habilidades onde mais importam: o plano de manutenção e ativos que precisam de sua atenção.

Melhor prática exemplificada

Considere uma empresa de transporte informada que um de seus ônibus quebrou. Manutenção preditiva legada pode apontar que seu motor está chegando para uma revisão, portanto a ação recomendada é agilizar esta revisão e identificar o problema. Manutenção Preditiva com Aprendizado de Máquina poderia aproveitar sua riqueza de insights para identificar que o tipo de motor usado no ônibus está sujeito a uma falha comum, permitindo diagnóstico rápido, implantação das habilidades certas e ação corretiva para resolver o problema. Não apenas minimiza o 'tempo de inatividade' do veículo, minimiza utilização de recursos e contribui para a reputação da empresa de confiabilidade.

Disrupção atrasada; inovação contínua

Aprendizado de máquina pode ser usado para atender rapidamente novos objetivos, seja aumentando vazão para acomodar demanda aumentada em certa área, ou ajustando para produção just-in-time no caso de queda ou mudança em oferta ou demanda. Crucialmente, isso pode ser alcançado com uma troca em vez de investimento em equipe de ciência de dados, exigindo investimento e treinamento substanciais.

Dado os tempos incertos que nos acostumamos nos últimos anos, não é surpresa que sua abordagem, enraizada no uso de algoritmos para encontrar padrões em dados para prever eventos futuros, tenha sido adotada em uma ampla gama de indústrias. Manutenção Preditiva com Aprendizado de Máquina tem razões claras para romper o setor de manutenção preditiva legada.

Não apenas o mercado global para aprendizado de máquina deve crescer de $17,1 bilhões em 2021 para $90,1 bilhões até 2026, tal é o momentum por trás desta disrupção, que até 2026, 60% das soluções de manutenção preditiva habilitadas para IoT serão entregues como parte de produtos de gerenciamento de ativos empresariais.

Prevendo o sucesso

Acessível a todas as organizações, e com recursos mínimos de equipe necessários para configuração ou monitoramento contínuo, e a flexibilidade para escalar conforme necessário, a única coisa no caminho de alcançar impacto desta forma é a ambição de uma organização de se afastar de operações manuais tradicionais.

Trazer aprendizado de máquina para uma fábrica desbloqueia o potencial de seus ativos e seus indicadores-chave de condição. Aprendizado de máquina não tem número máximo de ativos para monitorar, é capaz de gerenciar tão pouco ou tantos dados quanto colocados nele. E fica mais preciso com seus insights conforme o tempo passa, pois dados adicionais enriquecem sua modelagem e experiência de análise. Fornecendo insights, em vez de monitoramento direto de limites, engenheiros de planta podem focar onde seu tempo é mais necessário e ser mais eficientes com redução de tempo de inatividade não planejado e extensão de vida útil de máquinas.

Os benefícios desta abordagem baseada em conhecimento profundo para gestão de ativos se estendem a todos os cantos de uma organização, pois o impacto capacita e desafia a equipe a identificar e abraçar novas oportunidades.

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