Prática recomendada de manutenção preditiva | Senseye

Com maior ênfase na manutenção preditiva vista como uma das principais tendências que dominarão a fabricação em 2021 e além, como os fabricantes devem começar a enfrentar o desafio de avaliar e responder aos insights de integridade da máquina?

Neste filme, Alexander Hill e Rob Russell, da Senseye, se juntam a Jim Davison, da Make UK, e à Dra. Hannah Edmonds, do Manufacturing Technology Center, para explorar as práticas recomendadas que proporcionam o máximo benefício de manutenção preditiva e como o conhecimento de especialistas em monitoramento de condições e engenheiros de confiabilidade pode ser democratizado para permitir que a manutenção preditiva seja feita de forma sustentável e em escala.

Transcrição

Alexander Hill, Senseye:A manutenção preditiva será o foco das empresas industriais e de manufatura este ano e nos próximos anos. Tem que ser. Para aproveitar esses ganhos de eficiência, economizar dinheiro e permitir coisas como trabalho remoto e manutenção remota, a manutenção preditiva é um componente absolutamente essencial.

Rob Russell, Senseye:Esse caso de uso principal para fábricas inteligentes e digitalização foi construído em torno da manutenção preditiva. Há um nível de conhecimento de domínio que é necessário, para primeiro entender como obter o tipo certo de informação das máquinas, mas também como usá-lo no contexto de manutenção.

Jim Davison, Make UK:Os engenheiros de fábrica tradicionais tendem a ser como eu, com cabelos grisalhos, chegando ao fim de suas carreiras. É um desafio para nós recrutar a próxima geração para cumprir esses papéis. Ao implantar coisas como tecnologias inteligentes, ele realmente traz um elemento realmente empolgante para o papel com o qual as pessoas não estariam familiarizadas.

Rob Russell, Senseye:Ao analisar os desafios de como responder às saídas, com relação à integridade da máquina, você ainda precisa abordar isso com uma boa política e prática de engenharia. As fontes de dados e a identificação desses problemas iniciais que você teria nas máquinas que permitem a manutenção preditiva às vezes detectam estágios iniciais de falha bastante sutis.

A equipe de manutenção começará a adquirir maneiras de fundamentar suas descobertas e também entender que a detecção precoce está dando a eles uma janela de tempo muito maior. Isso permite que eles façam o planejamento e a investigação quando a produção não precisar das máquinas e também planejar a manutenção em um estágio posterior, quando as máquinas estiverem novamente inoperantes e não haverá impacto na produção.

Dr. Hannah Edmonds, Centro de Tecnologia de Manufatura:Como parte de um programa maior com o qual estive envolvido, tivemos muitos elementos de produção diferentes juntos, muitas análises diferentes que estavam acontecendo - a capacidade de combiná-los nos deu valor agregado.

Usamos a análise automatizada da Senseye para diagnosticar problemas no sistema de produção e identificar a vida útil restante do maquinário. Pudemos visualizar isso por meio de um programa adicional, mas também o combinamos com um sistema informatizado de gerenciamento de manutenção, para agendar tarefas de manutenção.

Alexander Hill, Senseye:Não queremos substituir engenheiros de monitoramento de condições e especialistas em confiabilidade. Só queremos garantir que o tempo deles seja usado de maneira realmente eficaz, porque eles geralmente analisam dezenas de milhares de fluxos de dados e tentam entender quais são importantes. Esse é um trabalho muito desgastante, muito difícil de fazer.

A maneira como abordamos esse problema é automatizando, tanto quanto possível, o papel tradicional de um engenheiro de monitoramento de condições que analisa milhares de pontos de dados e tenta entender quais são importantes.

Não precisamos criar e ajustar modelos manualmente, nossa tecnologia e algoritmos patenteados nos permitem automatizar todo esse processo.