Equilibrando Benefícios e Riscos: IA na Manutenção Preditiva

A inteligência artificial (IA) fundamenta as atuais soluções automatizadas de manutenção preditiva (PdM). Por exemplo, os algoritmos da Senseye PdM alertam usuários sobre deterioração de máquinas a tempo de evitar quebras, entregando riqueza de benefícios associados: redução de tempo de inatividade, esforço de manutenção mais direcionado, impulsionando sustentabilidade e eficiência. Essas ferramentas são tão poderosas que é fácil se deixar levar sobre capacidades da IA no contexto de PdM.

Um equívoco comum é que sistemas baseados em IA podem prever quando e como máquinas falharão detectando pistas invisíveis a especialista humano. Mas a verdade é que analistas treinados de monitoramento de condição definem o padrão-ouro para entender saúde da máquina. A diferença mais significativa entre toque humano e automação é escalabilidade, não alguma forma mágica de análise de dados.

Um especialista só pode examinar um ativo por vez, enquanto sistema automatizado pode monitorar milhares simultaneamente. Isso abre caminho para grandes mudanças. No passado, tempo, esforço e custo do monitoramento de condição manual o mantinham confinado apenas aos ativos mais críticos. Em contraste, sistemas automatizados de PdM agora tornam prático estender mesma abordagem a cada máquina em toda sua operação.

Ferramentas de apoio à decisão

Os benefícios da escalabilidade também tocam no mito de que soluções PdM ameaçam empregos. Essas ferramentas visam capacitar operadores e equipes de manutenção a tomar decisões melhores, não substituí-las. Soluções PdM permitem usuários direcionar esforços de gestão de ativos de formas francamente impossíveis até agora, permitindo equipes existentes serem mais produtivas, frequentemente com orçamentos reduzidos.

Benefícios reais dependem de dados de qualidade

Uma solução de PdM baseada em IA é transformadora para operações de manutenção — desde que tenha acesso aos tipos certos de dados de máquina. Chave é garantir que usuários tenham confiança suficiente no sistema automatizado de PdM para responder apropriadamente quando sistema emite alerta. Nível de confiança dependerá principalmente da qualidade dos dados disponíveis entrando no sistema. Não escapa do velho ditado: "Lixo entra, lixo sai".

Dados básicos de monitoramento de condição são o mínimo para PdM. Podem incluir parâmetros como corrente consumida por motor ou tempo entre dois set-points, onde falha de curto prazo ou tendência de longo prazo pode significar que condição de ativo está se deteriorando.

Usuários podem ter confiança limitada em alertas gerados com dados primários porque mudanças de processo ou ambientais também afetam muitos parâmetros. Trocar bomba para lidar com produto mais denso ou mudanças de temperatura ambiente podem ter impacto significativo.

Indicadores de condição levam em conta informações enganosas e visam remover mudanças relacionadas a fatores de processamento e ambientais, não ao comportamento da máquina em si.

Indicadores de condição avançados vão além ao visar modos de falha específicos. Exemplo clássico: monitoramento de vibração, ajustado para procurar indicadores de falha visíveis em frequências específicas, que podem indicar, por exemplo, que eixo de motor está desalinhado.

Usuário pode identificar modos de falha no início da implementação de PdM examinando histórico de manutenção de cada ativo e informação de engenharia geral associada. Usuários podem então escolher indicadores de condição que agregam valor e configurar sensores para focar em modos de falha que provavelmente trarão maiores benefícios.

Sucesso comprovado

Soluções de PdM baseadas em IA não são varinhas mágicas, mas os enormes benefícios de mudar para regime de PdM bem-sucedido são bem comprovados. Na Senseye, usamos algoritmos proprietários baseados em IA e ML para ajudar clientes a monitorar dezenas de milhares de máquinas no mundo para melhorar eficiência de manutenção e fornecer informação correta antecipadamente. Resultados incluem: queda de 50% em tempo de inatividade não planejado, custos de manutenção reduzidos em 40%, e aumento de 55% na produtividade da equipe de manutenção e 85% na precisão de previsão de tempo de inatividade.

Entre em contato com a Senseye para uma demonstração e saiba mais sobre como podemos ajudar você a atingir suas metas de confiabilidade de máquinas e sustentabilidade.