Otimizar a gestão de ativos, baseando ações em dados precisos, é fundamental para gerar confiabilidade e impactar o mínimo possível a produção ou o desempenho do equipamento. O grande desafio está em transformar esses dados, coletados em tempo real por sensores, em inteligência e tomadas de decisão mais assertivas.
O futuro está na implantação de sistemas de inteligência artificial, que levam a gestão de ativos a um novo patamar, gerenciando a manutenção com base nas condições e propondo ações para evitar possíveis falhas.
Sistemas de inteligência artificial embarcados em soluções de gestão de ativos são capazes de cruzar os dados enviados em tempo pelos sensores dos equipamentos com dados provenientes de outras áreas da empresa e avaliar, além de padrões e tendências, o custo de uma possível falha na produção e qual a melhor solução para manter a rentabilidade da empresa.
Corretiva, preventiva ou preditiva?
Na gestão de ativos, atualmente vemos que as ações de manutenção são divididas em três modelos: corretiva, preventiva e preditiva. Qual será o melhor? Ou será que já podemos antever um novo modelo, ainda mais eficiente?
A primeira – corretiva – é aquela em que os reparos são feitos quando um ativo quebra ou apresenta defeito. Na maioria dos casos, pelo menos um processo é interrompido, provocando atrasos na linha de produção. Além do custo da parada, temos o custo direto do reparo e das peças a serem substituídas, que podem nem estar disponíveis no estoque.
Já a preventiva, definida pelo Manual do fabricante e pela equipe de manutenção, propõe um cronograma de ações de forma antecipada, como troca de óleo, limpeza das máquinas, entre outras, destinadas a aumentar a vida útil do equipamento e evitar falhas que, na maioria dos casos, são originadas por desgastes naturais e vida útil.
E na manutenção preditiva começamos a usar dados coletados por meio de sensores e tecnologias de IoT (Internet of Things) e por meio de inspeções em cada máquina, avaliando periodicamente o seu desempenho, disponibilidade e confiabilidade. O objetivo é antecipar eventuais problemas e programar intervenções para evitar paradas inesperadas.
O futuro está na manutenção prescritiva
Cada vez teremos mais sensores enviando, em tempo real, dados sobre o desempenho dos equipamentos, que passam a ser “máquinas inteligentes”. Mas como levar essa inteligência para a gestão de ativos? Com o uso de sistemas ainda mais inovadores com Inteligência Artificial (IA).
Sistemas de IA aprendem com base na experiência e, assim, continuamente levantam e cruzam dados que são transformados em insights sobre possíveis falhas. E o próprio sistema de gestão de ativos oferece sugestões de atuação, com ações pontuais baseadas nas possibilidades, para evitar que as falhas ocorram ou na rápida atuação e reparo das mesmas.
Assim, conforme mais equipamentos tiverem sensores embarcados, as fábricas poderão agregar dados históricos de desempenho em toda a cadeia produtiva, permitindo que as máquinas aprendam e identifiquem padrões em seu próprio desempenho para prever e evitar falhas. É esperar para ver. E investir em inovadores tecnologias, claro.
Então, qual é o melhor modelo de manutenção? Na verdade, todos convivem no dia a dia da Indústria 4.0. Claro que a corretiva deve ser a última opção, desde que esteja mapeada e com plano rápido de restabelecimento da condição funcional. Mas é importante manter eficientes ações preventivas, que vão ampliar o ciclo de vida do equipamento; ações preditivas, que vão indicar a possibilidade de uma falha, e começar a implantar sistemas com inteligência artificial para adotar o modelo de manutenção prescritiva na gestão de ativos, que já entrega a solução para um problema que ainda poderá ocorrer.
[author] [author_image timthumb='on']https://docmanagement.com.br/wp-content/uploads/2019/08/thumbnail-Fabio-Vieira.jpg[/author_image] [author_info]Fábio Vieira
Responsável pelos produtos de Gestão de Ativos da Atech[/author_info] [/author]
