A manutenção preditiva é uma estratégia de manutenção orientada por dados que usa inteligência artificial e tecnologia de sensores para prever possíveis falhas antes que elas ocorram. Em vez de se basear em intervalos fixos de manutenção ou de reagir somente após falhas, você monitora suas máquinas e sistemas continuamente e em tempo real. Dados relevantes, como vibração, temperatura, pressão ou contagem de ciclos, são coletados por sensores, analisados por algoritmos de IA e transformados em informações úteis para a tomada de decisão.
Essa abordagem permite que as empresas detectem anomalias, desgaste ou desvios graduais precocemente. Por exemplo, atuadores pneumáticos, acionamentos elétricos ou compressores podem ser monitorados permanentemente e, caso surja uma falha, o sistema acionará alarmes muito antes que esta cause uma parada não planejada. O resultado: manutenção direcionada e baseada em condições, em vez de reparos onerosos e reativos.
Em resumo, a manutenção preditiva faz com que a manutenção deixe de ser um fator de custo e passe a ser uma vantagem estratégica. Tendo a IA como base, os fabricantes podem aumentar a produtividade, reduzir os riscos e permanecer competitivos na era da Indústria 4.0.
Com o monitoramento contínuo das condições de máquinas e sistemas, eventos críticos ou desvios graduais podem ser detectados precocemente. Os sensores em suas máquinas e sistemas coletam dados que são encaminhados para o sistema ou para a inteligência artificial.
Com base nos cálculos e valores determinados, a IA sugere medidas adequadas de manutenção e reparo.
Predictive maintenance is the key to reducing downtime, cutting costs, and boosting equipment performance. But without the right tools and strategy, manufacturers risk unexpected failures, inefficient repairs, and lost productivity.
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O aumento da concorrência (internacional), as crescentes pressões dos custos, a enorme escassez de mão de obra qualificada e a Indústria 4.0 são apenas alguns dos desafios que as empresas de transformação enfrentam atualmente. Além disso, há desafios cotidianos, como a manutenção e a revisão de máquinas e sistemas.
Para permanecerem bem-sucedidas no mercado, as empresas de transformação precisam responder de forma rápida e flexível às mudanças nas condições. Os conceitos tradicionais de manutenção, como reparos reativos ou intervalos fixos de manutenção, não são mais suficientes para enfrentar os desafios atuais. E levam, geralmente, a custos desnecessários, uso ineficiente de recursos e paradas não planejadas.
A manutenção preditiva oferece uma alternativa clara. Ao combinar dados de sensores e algoritmos baseados em IA, as empresas obtêm insights em tempo real sobre a condição real de máquinas e componentes. Isso permite a detecção precoce de anomalias e desgastes, de modo que medidas específicas possam ser tomadas antes que ocorram falhas. Baseada agora nas condições, a manutenção torna-se econômica, evitando a substituição prematura de peças ou reações tardias.
Os benefícios vão muito além de evitar paradas. A manutenção preditiva ajuda a prolongar a vida útil das máquinas, reduzir os estoques de peças de reposição e otimizar a alocação de pessoal. Além disso, energia e recursos materiais são utilizados de forma mais eficiente, contribuindo para as metas de sustentabilidade.
Para as empresas, isso significa maior produtividade, maior transparência e uma vantagem competitiva decisiva. Com a manutenção preditiva orientada por IA, os fabricantes passam a moldar ativamente o futuro de sua produção, deixando de apenas reagir aos problemas.
Apenas um minuto de parada não planejada pode custar até 10 mil euros (em uma instalação de produção cara)! São 10 mil bons motivos para revisar e otimizar conceitos de manutenção desatualizados. Principalmente porque a maioria das paradas não planejadas é causada pela falha de componentes, como atuadores pneumáticos, podendo ser facilmente evitada pela manutenção preditiva.
A inteligência artificial é o principal facilitador da manutenção preditiva na produção. Embora os sensores forneçam os dados brutos, como pressão, vibração ou temperatura, são os algoritmos de IA que descobrem padrões e correlações ocultos. Os modelos de aprendizado de máquina analisam continuamente os fluxos de dados recebidos, comparam-nos com os valores históricos e identificam até mesmo os menores desvios que podem indicar desgaste ou falha.
O verdadeiro ponto forte da IA é a sua capacidade de aprender e se adaptar. A cada ciclo, os algoritmos se tornam mais precisos, o que significa que as previsões melhoram com o tempo. Em vez de simplesmente reagir aos alarmes, as empresas recebem recomendações úteis para tomar decisões: qual componente está em risco, quando deve ser efetuada sua manutenção e como evitar a parada.
Essa abordagem proativa transforma a manutenção em uma ferramenta estratégica. Falhas são evitadas, peças de reposição podem ser planejadas na hora certa e recursos de manutenção são implantados exatamente onde são necessários. Dessa forma, a IA transforma a manutenção preditiva de um conceito teórico para uma solução prática e dimensionável que impulsiona o OEE, reduz os custos e aumenta a competitividade.
Ferramentas clássicas, como o registro de dados operacionais ou de máquinas, são usadas há muito tempo para diagnóstico e análise da causa-raiz.
No entanto, elas apresentam algumas desvantagens em comparação com a manutenção preditiva:
Com aplicativos de IA padronizados para manutenção preditiva, a Festo está tornando a manutenção preditiva acessível e escalável para todos. Um deles é o Festo AX Motion Insights Pneumatic, o aplicativo de IA para atuadores pneumáticos de todos os fabricantes. O aplicativo detecta imediatamente anomalias e mau funcionamento em atuadores pneumáticos ou na cadeia de controle, ajudando a evitar paradas da máquina devido à falha de componentes. Outro aplicativo é o Festo AX Motion Insights Electric, a solução plug and play para monitorar atuadores elétricos.
A IA possibilita a manutenção preditiva na fabricação, impulsionando uma nova era de produção inteligente. O que começou como monitoramento de condições agora se tornou uma alavanca estratégica para maior OEE, menores custos e gerenciamento sustentável de recursos. Ao combinar dados do sensor de IoT e aprendizado de máquina para a manutenção preditiva, as empresas não apenas evitam as paradas, como também transformam a manutenção em um fator de competitividade.
Com a integração das soluções de IA como Festo AX Motion Insights Pneumatic em seus sistemas, você pode facilmente melhorar a manutenção e minimizar as paradas não planejadas. A IA permite que você otimize sua produção e as principais métricas da empresa.
A manutenção preditiva continuará a evoluir no futuro: a integração crescente dos sistemas de IA nas cadeias de valor permitirá o benchmarking entre fábricas, o planejamento autônomo de serviços e a logística just-in-time das peças de reposição. Isso significa que as empresas que já contam com soluções de IA irão aumentar seu OEE e garantir uma clara vantagem competitiva. Então, o que está esperando?