Prognóstica: Desbloqueando o Maior Potencial da Indústria 4.0

A Indústria 4.0 e a Internet das Coisas (ou Internet Industrial das Coisas, se preferir) estão tão intimamente relacionadas que podemos usar os termos de forma intercambiável. Todos os dias surgem notícias sobre a IoT e como ela vai mudar tudo – carros conectados, pessoas conectadas e até máquinas de lavar conectadas. No entanto, essas conexões não significam muito sem casos de uso reais – sim, agora é possível que sua geladeira fale com seu telefone, mas isso responde a uma pergunta que ninguém está fazendo, resolve um problema com o qual ninguém se importa (embora eu esteja preparado para engolir minhas palavras daqui a 5 anos, quando todos estivermos compartilhando estatísticas de geladeira em qualquer que seja a rede social baseada em geladeiras mais quente).

Como indústria, a Manufatura tem problemas muito bem definidos – clientes querem bens rapidamente, a custos menores e com alta qualidade. Se essas demandas não são atendidas devido a tempo de inatividade não planejado, as consequências são caras. É mais fácil fazer um caso para usar tecnologia IoT para resolver esses problemas; por exemplo, melhor rastreamento de suprimentos usando tags RFID pode ajudar a reduzir atrasos na cadeia de suprimentos e melhorar a qualidade. Mas não é o que é realmente interessante.

Com armazenamento de dados barato, largura de banda sempre crescente e o custo de dispositivos de sensoriamento caindo constantemente enquanto suas capacidades aumentam (conseguir enviar direto para a nuvem, sensoriar mais de uma coisa por vez, etc.), fazer coisas inteligentes com dados de máquinas, além de análises básicas, torna-se cada vez mais viável.

Se um negócio de manufatura não está produzindo quando precisa, não está cumprindo seu propósito – não está ganhando dinheiro. Aplicando técnicas de diagnóstico e prognóstico a dados de máquinas, você pode revelar como as máquinas estão performando atualmente (diagnóstico) e como performarão no futuro – elas conseguirão produzir quando precisarem (prognóstico)? Como mencionamos antes, manutenção prescritiva baseada em calendário é uma ótima maneira de gastar dinheiro desnecessariamente – a manutenção preditiva é a maneira inteligente de economizar dinheiro.

Prognóstica – a ciência de prever quando uma máquina deixará de realizar sua função pretendida – é um habilitador direto da manutenção preditiva. Os dados de suas máquinas, processados pela aplicação certa, podem dizer quando suas máquinas falharão, para que você possa mantê-las antes desse momento e se salvar de tempo de inatividade, falhar com seus clientes e gastar mais do que deveria para manter a máquina performando. Esse conhecimento de quando uma máquina falhará é calculado como Vida Útil Remanescente (RUL - Remaining Useful Life).

Com uma previsão precisa de RUL, mantenedores são mais capazes de priorizar quais máquinas precisam de manutenção e em que prazo; reduzindo significativamente o risco de falha de máquina e evitando supermanutenção cara. Pense nisso como outra ferramenta para ajudar a aumentar a eficácia dos mantenedores.

Modelos prognósticos que fornecem RUL tradicionalmente foram difíceis de calcular e precisaram de talentosos cientistas de dados para implementar efetivamente de forma personalizada. Os altos custos dessa abordagem prejudicaram a adoção generalizada. Felizmente, com o advento de machine learning avançado e computação em nuvem barata, a prognóstica está se tornando mais acessível e, por sua vez, a manutenção preditiva está alcançando escalabilidade.

Segurança, conformidade, integração, conscientização de processos e melhoria são todas coisas importantes que a Indústria 4.0 habilita. No entanto, nenhuma delas importa sem máquinas eficazes, entregando produtividade confiável e com tempo de inatividade mínimo – tudo habilitado pela prognóstica.

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