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Inteligência artificial e manutenção: o início de uma nova era

Quando pensamos em internet das coisas imediatamente nos lembramos de eletrodomésticos com sensores capazes de enviar informações sobre seu uso aos fabricantes. Ok, essa é uma frente importante para buscar vantagem competitiva frente à concorrência, pois os dados enviados de eletrodomésticos podem ser monitorados pelo fabricante e resultar em produtos melhores, manuais mais fáceis e até na manutenção preventiva, de forma a poupar os consumidores do dissabor de ter que ligar para a assistência técnica.

Mas aqui não estamos falando de IoT de equipamentos em uso pelo consumidor e sim de IoT em equipamentos industriais, no maquinário, nos robôs e em ativos que equipam as fábricas e seus processos produtivos. São igualmente importantes e também podem resultar em vantagem competitiva.

IoT permite fazer a manutenção preditiva, um tópico em alta nas empresas: com ela, dados captados nos maquinários são cruzados com dados históricos, com dados do ambiente como a temperatura e umidade e com todo tipo de informação existente para traçar uma estratégia eficiente de manutenção, antes que o pior aconteça.

Softwares poderosos EAM como o IBM Maximo, que ocupa o quadrante líder do Gardner, integrado à plataforma Watson IoT, se encarregam da análise dos dados que resultam em ações como:

  • Quais equipamentos precisam ser vistoriados e quais não precisam, modificando o cronograma de manutenção;
  • Alterações no cronograma de produção;
  • Revisão de processos operacionais;
  • Revisão de fornecedores de suprimentos;
  • Otimização de inventário de partes e peças e suas localizações geográficas;
  • Análise de problemas em ativos, com discussão sobre modificações, substituições ou re-design dos mesmos.

Como o Watson IoT aplicado na manutenção funciona:

Como você pode imaginar, há significativa melhora no diagnóstico de falhas e orientação prescritiva sobre o reparo mais eficaz a ser feito, com consequente diminuição no tempo de reparo, nos custos e com o prolongamento da vida útil dos ativos. Watson pode ser tão bom quanto o melhor técnico de manutenção, pois vai aprendendo conforme o uso. Com a vantagem de que todo o conhecimento adquirido não se perde quando seu melhor técnico se aposenta.

A inteligência artificial do Watson constrói uma base de conhecimento usando dados estruturados e não estruturados relativos à manutenção a partir dos relatórios de reparos feitos, documentos técnicos, procedimentos, ocorrências e todo tipo, imagens e vídeos. A abordagem é ampla, os resultados também. Com EAM e IA, há melhora nos KPIs relacionados à manutenção e isso vale para todo tipo e tamanho de organização. O tempo médio de reparo melhora e também há redução do tempo médio entre falhas, entre outros índices.

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