IoT para Manutenção Preditiva: Estratégias Proativas para Cortar Downtime e Custos

Ou melhor, como a Internet Industrial das Coisas ajuda a Manutenção Preditiva (manter uma máquina antes que ela quebre e cause tempo de inatividade).

Não é segredo que a manutenção preditiva é um assunto complexo. A ideia de poder manter suas máquinas, exatamente antes que estejam prestes a falhar, representa um caso ideal por várias razões:

• Não há necessidade de manter estoque de peças de reposição
• Você evita supermanter seu equipamento (caro)
• Você evita falhas e tem uma boa ideia da condição exata da máquina

Geralmente, um fabricante especifica um Tempo Médio Entre Falhas (MTBF) ou Tempo Médio Para Falha (MTTF). Embora soem semelhantes, há uma distinção: MTTF é geralmente usado para medir sistemas não reparáveis. A manutenção será feita periodicamente em tempos menores que o Tempo Médio Entre Falhas. Estatisticamente, isso deveria garantir que uma falha "nunca" ocorra, pois você está sempre mantendo e "resetando" o período MTBF; infelizmente, não funciona bem assim no mundo real.

A manutenção preditiva pode ser tão simples quanto um operador qualificado ouvindo algo diferente na máquina que usa dia a dia, mas quando falamos dela no contexto da IIoT, estamos falando sobre usar monitoramento constante, in-situ, de muitas variáveis como vibração, temperatura, pressão, corrente, etc., dependendo da situação – esses são chamados indicadores de condição. O monitoramento in-situ é tipicamente feito por pequenos dispositivos de sensoriamento e processamento de baixo custo com conexões à internet – transmitindo dados para a nuvem.

A beleza da IIoT é que podemos monitorar esses parâmetros complexos de forma barata e fácil – sem exigir inspeção manual.

Então podemos monitorar coisas facilmente, mas o que isso realmente significa? Com prognósticos avançados (descobrir quando máquinas falharão antes que o façam, baseando-se em seu uso e indicadores de condição), podemos nos afastar da manutenção baseada simplesmente em MTBF/MTTF. Isso significa potencialmente economizar dinheiro (o fabricante será conservador e tenderá à supermanutenção), mas crucialmente ter informações de melhor qualidade sobre o que precisa de manutenção e por quê.

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