Esta tecnologia, resultado direto da evolução digital, permite que o estado das máquinas e equipamentos seja monitorado em tempo real, determinando exatamente o momento em que todos ou algum de seus componentes precisam ser revistos, reparados ou substituídos.
O constante desenvolvimento tecnológico-digital do setor industrial se manifesta em vantagens concretas do ponto de vista produtivo. Um dos protagonistas dessa evolução é a Internet das Coisas, IoT, graças à sua contribuição para alcançar maior automação, desenvolver operações mais eficientes e consolidar novos modelos de negócios que facilitem a tomada de decisões estratégicas. Inovações que hoje atingem seu maior impacto na manutenção preditiva.
A utilização da IoT permite recorrer a soluções tão avançadas como, por exemplo, redes de sensores e análise de dados para detectar padrões de estado e desempenho dos equipamentos em tempo real. Isso ajuda a prever, com alto grau de precisão, quando uma falha pode ocorrer.
Esta etapa representa um salto quântico gigantesco, em comparação com a manutenção baseada em revisões periódicas programadas em intervalos predeterminados. Método que, desde os primórdios da industrialização, foi o mais utilizado para reduzir a probabilidade de falhas em fábricas e equipamentos, mas que hoje pode levar a erros porque a “idade” das máquinas nem sempre é um indicador preciso do seu estado.
De fato, confiar nessa abordagem preventiva cronometrada muitas vezes resulta na substituição desnecessária de peças ou máquinas que poderiam ter durado muito mais tempo.
De acordo com pesquisa do ARC Advisory Group, sua eficiência se aplica apenas a 18% dos ativos industriais, enquanto os 82% restantes mostram padrões de falhas aleatórias que se traduzem em excesso de paralisações não planejadas e perda de produtividade, entre outros fatores.
Desse modo, a necessidade de aplicar um método preditivo e eficaz baseado na condição real do equipamento posiciona a IoT como a estratégia perfeita. Isso é realizado por meio de sensores, coleta de dados, análises constantes e aprendizado de máquina para monitorar continuamente o equipamento. Tudo isso permite prever falhas com alto grau de precisão.
Um caminho que, com base nos benefícios da IoT, permite evoluir do obsoleto e desnecessariamente caro “possível manutenção necessária” ou outro “lógico, eficiente e necessário”.
Evolução que, no futuro, poderá até se refletir em máquinas capazes de se auto-manterem, eliminando a necessidade de intervenção humana.
Benefícios diretos
Os benefícios da IoT são exponencialmente enormes. De acordo com dados da consultoria McKinsey, você pode reduzir os custos de manutenção em 40% e o tempo de inatividade em até 50%. Também oferece a oportunidade de estender a vida útil dos ativos industriais existentes, amortizando o investimento de capital em até 5%.
Consequentemente, até 2025 o setor produtivo-industrial poderia economizar uma quantia impressionante de até US$ 630 bilhões por ano, apenas por esse conceito.
Em si, o conceito de tecnologia subjacente não é totalmente novo. Ativos de alto valor, como equipamentos de mineração, por exemplo, usam sensores e alertas de manutenção automatizados há alguns anos. No entanto, o alto custo dessas soluções tem impedido até agora sua aplicação em larga escala.
No entanto, o cenário hoje é completamente diferente. O aumento da conectividade e a massificação gradual da evolução digital permitiram que as tecnologias de IoT fossem muito mais acessíveis e disponíveis até mesmo para pequenos produtores e empresários.
Agora, um simples microcontrolador com ligação à Internet pode ser equipado com vários tipos de sensores e funcionalidades, que monitoram de perto o estado de equipamentos valiosos em tempo real, emitindo alertas de manutenção sempre que necessário.
Alguns aplicativos até incorporam pedidos automatizados de materiais de reposição. Assim, por exemplo, se algum equipamento apresentar algum sinal de deterioração, o dispositivo IoT envia um alerta e um pedido de substituição também é emitido online por meio do pedido de compra correspondente. Se esses recursos forem aplicados em grande escala, eles podem trazer grandes economias e maior eficiência para as empresas.
Também deve ser considerado que as novas tecnologias de IoT são fáceis de implementar. Na verdade, todos os equipamentos industriais existentes podem ser atualizados, adicionando dispositivos conectados, sem a necessidade de comprar ou desenvolver novas máquinas.
Suas vantagens também podem ser refletidas no monitoramento remoto de ativos e no trabalho de campo, onde cerca de 31% dos ativos de negócios modernos estão localizados. Por exemplo, nas indústrias mineira, agrícola, aquícola e florestal, entre outras.
De acordo com o método tradicional, a manutenção de ativos em campo exige o envio periódico de equipes técnicas, o que se traduz em altos custos de tempo, recursos e complexidade logística.
Hoje, em contraste, a tecnologia IoT reduz drasticamente esses desafios e custos, permitindo o monitoramento remoto à distância e em tempo real.
Deste modo, ao invés de enviar técnicos a campo seguindo um cronograma rígido e invariável, que não leva em consideração o estado real dos equipamentos, as empresas poderão reservar suas inspeções de campo apenas para quando as próprias máquinas “avisem “que elas precisam.
Operação
A manutenção preditiva baseada em IoT é aplicada a partir da combinação de várias megatendências que incluem principalmente Big Data, computação em nuvem, aprendizado de máquina e conectividade.
Isso se expressa na construção de plataformas de suporte e manutenção utilizando produtos básicos como sensores, soluções cabeadas e wireless, antenas, baterias e conectores, e componentes passivos cada vez menores.
O desafio da engenharia reside, então, em garantir que esses componentes funcionem em ambientes com pouca conectividade (devido ao seu afastamento geográfico) e que também resistam às condições adversas típicas de ambientes industriais.
Também é fundamental garantir que os dados sejam coletados e analisados corretamente, incluindo variáveis dinâmicas, como temperatura e vibração do maquinário, e informações estáticas, como detalhes específicos da marca, modelo ou configuração do equipamento.
O histórico de uso e as informações de serviço também podem ser usados para melhorar a eficácia do modelo IoT, otimizando assim seus resultados preditivos.
A consciência contextual também deve ser incorporada à análise, uma vez que a variabilidade estática e dinâmica dos dispositivos físicos pode ser influenciada pelas características específicas de seu ambiente operacional.
A combinação correta de todos esses fatores permite que o software de aprendizado de máquina entenda com mais precisão as tendências de longo prazo, permitindo que eventos indesejados sejam detectados antes que causem falhas e tempo de inatividade.
Casos práticos
A manutenção preventiva baseada na IoT é hoje utilizada com bons resultados em várias empresas internacionais que visam divulgar o conceito de “fábrica inteligente”. Um dos exemplos mais característicos é o fabricante de ferramentas e sistemas Sandvik, que fez parceria com a Microsoft para criar equipamentos de corte equipados com sensores.
Sua tecnologia combina coleta de dados, análise de transmissão e aprendizado de máquina para disparar alarmes de falha iminente ou para notificar os engenheiros quando as ferramentas precisam ser mantidas.
Por sua vez, o grupo de engenharia da ABB desenvolveu uma solução de manutenção preditiva para motores críticos e aplicações de inversores em ambientes de manufatura. Nesse caso, sensores, computação em nuvem e aprendizado de máquina se combinam para fornecer uma visão geral do desempenho do equipamento, mantendo as taxas de produção sob controle.
Outro caso de sucesso corresponde ao fabricante italiano de tubos de aço Tenaris, que usa a tecnologia IoT para monitorar motores de alta e baixa tensão para o funcionamento de bombas e ventiladores críticos, 24 horas por dia, 7 dias por semana. Sua solução de manutenção preditiva permite coletar e analisar vibrações, para detectar falhas em rolamentos; bem como estudar anomalias de tensão e energia, que indicam risco de curto-circuito.
Desafios e oportunidades
Ainda que a manutenção preditiva usando IoT forneça vantagens decisivas em termos de melhoria da produtividade, suporte à segurança e redução de custos, ela ainda tem um caminho complexo a seguir, não sem riscos e desafios complexos.
De fato, sua implementação tem sido mais difícil do que o esperado, em parte porque muitas empresas identificaram preocupações relacionadas a problemas de integração, falta de conhecimento técnico, baixa portabilidade de dados e risco de transição.
No entanto, isso não diminuiu o entusiasmo, pois além das dificuldades pontuais, há consenso de que a manutenção preditiva baseada na IoT é a chave para enfrentar a consolidação digital das empresas.
Neste sentido, é interessante destacar o exemplo do fabricante japonês Hitachi, que ao implementar esta estratégia identificou seis ferramentas e técnicas para que todo o processo funcione de forma eficaz e com elevada probabilidade de sucesso.
Elas são os seguintes:
- Aplicar pequenos programas piloto.
- Integrar um pacote de tecnologia para agregar dados.
- Empregar algoritmos para monitorar padrões e eventos em tempo real.
- Desenvolver fluxos de trabalho eficazes.
- Contar com o gerenciamento de serviços.
- Concretizar um acordo de gerenciamento de mudanças.
Se os parceiros tecnológicos estratégicos que nos acompanham e prestam assessoria
permanente se somarem a isso, a opção de aplicar uma manutenção preditiva de IoT com sucesso cresce exponencialmente. Isso abre um extenso universo de sucesso e competitividade, vital para enfrentar o presente e o futuro.
