IoT para manutenção preditiva

Ou melhor, como a Industrial A Internet 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 complicado. A ideia de poder manter suas máquinas, pouco antes de elas estarem prestes a falhar, representa um caso ideal por vários motivos:

• Não há necessidade de manter estoque de peças sobressalentes
• Você evita a manutenção excessiva do seu equipamento (caro)
• Você evita falhas e tem uma boa ideia de exatamente em que condição a máquina está

Normalmente, um fabricante especificará um tempo médio entre falhas (MTBF) ou tempo médio até falha (MTTF). Embora pareçam semelhantes, há uma distinção em que o MTTF geralmente é usado para medir sistemas não reparáveis. A manutenção será feita periodicamente em horários inferiores ao tempo médio entre falhas. Estatisticamente, isso deve garantir que uma falha 'nunca' ocorra, pois você está sempre mantendo e 'redefinindo' o período de MTBF, infelizmente não funciona assim no mundo real.

A manutenção preditiva pode ser tão simples quanto um operador habilidoso ouvir algo diferente sobre a máquina que usa no dia-a-dia, mas quando falamos disso no contexto da IoT Industrial. Estamos falando sobre o uso constante de monitoramento in-situ de muitas variáveis ​​como vibração, temperatura, pressão, corrente, etc. dependendo da situação – estes são chamados de indicadores de condição. O monitoramento in-situ é tipicamente 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 maneira barata e fácil – sem a necessidade de inspeção manual.

Assim, podemos monitorar as coisas facilmente, mas o que isso realmente significa? Com prognósticos avançados (descobrir quando as máquinas irão falhar antes que elas façam, com base em seus indicadores de uso e condição), podemos nos afastar da simples manutenção baseada em MTBF / MTTF. Isso significa potencialmente economizar dinheiro (o fabricante será conservador e se inclinará para o excesso de manutenção), mas crucialmente ter informações de melhor qualidade sobre o que precisa de manutenção e por quê.

Quer saber mais sobre nosso novo produto de diagnóstico, prognóstico e monitoramento de condição fácil de usar para ajudá-lo a evitar o tempo de inatividade? Baixe nosso flyer gratuito aqui: