Prós e contras da IA ​​para manutenção preditiva

A inteligência artificial (IA) sustenta as soluções atuais de manutenção preditiva automatizada (PdM). Por exemplo, os algoritmos do Senseye PdM alertam os usuários sobre a deterioração das máquinas a tempo de evitar uma avaria, oferecendo uma variedade de benefícios associados, como tempo de inatividade reduzido e um esforço de manutenção mais direcionado, aumentando a sustentabilidade e a eficiência. Essas ferramentas são tão poderosas que é fácil se deixar levar pelos recursos da IA ​​no contexto do PdM.

Um equívoco comum é que os sistemas baseados em IA podem prever quando e como as máquinas irão falhar, identificando pistas invisíveis para um especialista humano. Mas a verdade é que analistas de monitoramento de condições treinados definem o padrão-ouro para entender a integridade da máquina. A diferença mais significativa entre o toque humano e o que a automação pode oferecer é a escalabilidade, não alguma forma mágica de análise de dados.

Um especialista pode examinar apenas um ativo simultaneamente, enquanto um sistema automatizado pode monitorar milhares de ativos simultaneamente. Isso abre caminho para grandes mudanças. No passado, o tempo, o esforço e o custo envolvidos no monitoramento manual de condições o mantinham confinado apenas aos ativos mais críticos. Em contraste, os sistemas PdM automatizados agora tornam prático estender a mesma abordagem para todas as máquinas em toda a sua operação.

Ferramentas de apoio à decisão
Os benefícios da escalabilidade também abordam o mito de que as soluções de PdM ameaçam os empregos. Essas ferramentas visam capacitar os operadores e as equipes de manutenção a tomar melhores decisões, não substituí-los. As soluções de PdM permitem que os usuários direcionem seus esforços de gerenciamento de ativos de maneiras francamente impossíveis até agora, permitindo que as equipes existentes sejam mais produtivas, com orçamentos frequentemente reduzidos.

Benefícios reais dependem de dados de qualidade
Uma solução de PdM baseada em IA é transformadora para as operações de manutenção – desde que tenha acesso aos tipos certos de dados de máquina. A chave é garantir que os usuários possam ter confiança suficiente no sistema PdM automatizado para responder adequadamente quando o sistema emitir um alerta. O nível de confiança dependerá principalmente da qualidade dos dados disponíveis que entram no sistema. Você não pode fugir do velho ditado:“Entra lixo, sai lixo”.

Os dados básicos de monitoramento de condições são o mínimo necessário para o PdM. Isso pode incluir parâmetros como a corrente consumida por um motor ou o tempo entre dois pontos de ajuste, onde uma falha de curto prazo ou tendência de longo prazo pode significar que a condição de um ativo está se deteriorando.

Os usuários podem ter confiança limitada em alertas gerados usando dados primários porque o processo ou as mudanças ambientais também podem afetar muitos parâmetros. Mudar uma bomba para lidar com um produto mais denso ou mudanças na temperatura ambiente pode ter um impacto significativo.

Os indicadores de condição levam em consideração essas informações enganosas e visam eliminar as alterações relacionadas ao processamento e fatores ambientais, e não ao comportamento da própria máquina.

Os indicadores de condição avançados vão um passo adiante, visando modos de falha específicos. O exemplo clássico seria no monitoramento de vibração, que alguém pode sintonizar para procurar indicadores de falha visíveis em frequências específicas, o que pode, por exemplo, indicar que um eixo do motor está desalinhado.

Um usuário pode identificar os modos de falha no início de uma implementação de PdM examinando o histórico de manutenção de cada ativo e as informações gerais de engenharia associadas a ele. Os usuários podem então escolher os indicadores de condição que agregam valor e configurar sensores para focar nos modos de falha que provavelmente fornecerão os benefícios mais consideráveis.

Sucesso comprovado
As soluções de PdM baseadas em IA não são varinhas mágicas, mas os enormes benefícios de mudar para um regime de PdM bem-sucedido estão bem comprovados. Na Senseye, usamos algoritmos proprietários baseados em IA e ML para ajudar os clientes a monitorar dezenas de milhares de máquinas em todo o mundo para melhorar a eficiência da manutenção e fornecer as informações corretas com antecedência. Os resultados incluem queda de 50% no tempo de inatividade não planejado da máquina, redução de 40% nos custos de manutenção e aumento na produtividade da equipe de manutenção e na precisão da previsão de tempo de inatividade de 55% e 85%, respectivamente.

Entre em contato com a Senseye para uma demonstração e saiba mais sobre como podemos ajudá-lo a alcançar as metas de confiabilidade e sustentabilidade de sua máquina.