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IBM Watson: conheça as vantagens competitivas

A adoção da Inteligência Artificial na área de manutenção está em alta. E isso está acontecendo por algumas razões:

1- Em muitas empresas, o conhecimento sobre a saúde dos equipamentos pertence a alguns poucos funcionários. E, como nesse caso o conhecimento acompanha uma grande dose de experiência, pode-se imaginar que esse time de especialistas não tem pouca idade – e está envelhecendo. A Inteligência Artificial absorve esse conhecimento, garantindo a continuidade.

2-  Há uma crescente quantidade de ativos, que são cada vez mais complexos e geram grande volume de dados operacionais. Tem sido mais difícil gerenciar tudo. Um trabalho hercúleo, que somente uma plataforma de inteligência artificial é capaz de executar, monitorando ativos e processando volumes inimagináveis de dados.  Assim, pode-se garantir que nada passará despercebido.

3- Há um aumento nos custos de manutenção e pressão para que sejam contidos, algo nada fácil de se ter como meta.

4-  Manutenção está se tornando estratégica para as empresas.

Pesquisa de A.T. Kearney, publicada na Industry Week, ouviu 558 empresas que atualmente usam plataformas de gerenciamento de manutenção (EAM). Ela revela o impacto da manutenção preditiva na rentabilidade e na qualidade dos serviços entregues. E explica porque as plataformas estão em alta.

Em média, as empresas ouvidas registram:

  • Aumento de 28,3% na produtividade na área de manutenção.
  • Redução de 20,1% no tempo de inatividade de equipamentos.
  • Economia de 19,4% no custo de materiais.
  • Redução de 17,8% em estoques de manutenção e reparos.
  • Tempo de retorno do investimento de 14,5 meses.

Um melhor gerenciamento dos ativos reduz ao mínimo o tempo de inatividade dos equipamentos, garantindo que a disponibilidade esteja alinhada aos cronogramas cada vez mais exigentes de entregas da cadeia de suprimentos.

Em outra pesquisa, conduzida pela IBM, foram ouvidas indústrias sobre como faziam sua manutenção, sem o uso de EAM. Em 73% dos casos, ela era feita seguindo um cronograma. Porém, somente 18% dos ativos apresentam problemas relacionados à idade ou tempo de uso, que podem ser corrigidos conforme um cronograma. Os demais 82% dos problemas parecem ser problemas randômicos.

Análises mais profunda dos dados podem ser feitas por plataformas EAM associadas aos recursos de inteligência artificial do IBM Watson. É aí que a computação cognitiva do Watson revela que o randômico não é tão aleatório como se imagina. Análises mais profundas, levando em conta um número maior de variáveis, desembocam na previsão de problemas e antecipam a manutenção quando de fato precisa acontecer.

A computação cognitiva tem como pilares a inteligência artificial e machine learning. A tecnologia foi projetada para interpretar uma grande quantidade de dados não estruturados, analisar essas informações em contextos e situações diferentes e apresentar soluções e direcionamentos automaticamente.

Quando usada no gerenciamento de ativos, é possível conseguir um aumento de produtividade em grande escala, com uma tomada de decisão mais assertiva e com menor risco de erro. Empresas em todo o mundo já utilizam a tecnologia e você também pode. Fale com nossos especialistas. Nós podemos ajudar.