O que é manutenção preditiva?

A manutenção preditiva é uma prática comercial inteligente que usa a análise de dados e a inteligência artificial para identificar proativamente quando o equipamento tem probabilidade de falhar, de modo que a manutenção possa ser feita antes que ocorram falhas. Isso reduz o tempo de inatividade não planejado, evita reparos desnecessários, prolonga a vida útil dos ativos e melhora a satisfação do cliente e a disponibilidade do serviço.

Ao coletar e analisar dados de sensores e registros de desempenho, as organizações podem monitorar a integridade do equipamento em tempo real e passar de apenas correções reativas para um planejamento proativo. 

A manutenção preditiva abrange tarefas como a detecção de falhas emergentes, a previsão de problemas de capacidade, a identificação de falhas e a estimativa da vida útil restante.

No passado, a manutenção era normalmente realizada de acordo com um cronograma - substituindo peças após um determinado período, independentemente de serem necessárias ou não. Embora isso reduza o risco de falha, muitas vezes leva ao desperdício de esforços e custos. A manutenção preditiva melhora isso usando dados reais de desempenho para se concentrar nas peças que realmente precisam de atenção.

Quais são os quatro pilares da manutenção preditiva?

A manutenção preditiva usa monitoramento em tempo real, dados históricos e aprendizado de máquina para avaliar a integridade do equipamento e prever falhas antes que elas ocorram. Ao contrário da manutenção preventiva, que segue um cronograma fixo, a manutenção preditiva se baseia em dados reais de desempenho para decidir quando o serviço é necessário.

A base da manutenção preditiva está assentada em quatro pilares fundamentais:

• Coleta de dados: Os sensores monitoram o desempenho do equipamento em tempo real, as condições ambientais e as principais métricas.
• Análise avançada: Os algoritmos analisam grandes conjuntos de dados para detectar tendências, anomalias e sinais de alerta precoce.
• Aprendizado de máquina: Os modelos usam dados de manutenção anteriores para melhorar a precisão da previsão de falhas ao longo do tempo.
• Integração de sistemas: Conecta-se a plataformas de gerenciamento de manutenção para acionar tarefas de serviço automaticamente.

Por que a manutenção preditiva é importante?

A manutenção preditiva ajuda a evitar falhas de equipamentos dispendiosas e tempo de inatividade não planejado. Em setores com SLAs rigorosos, até mesmo breves interrupções de serviço podem resultar em multas, perda de receita e interrupções na cadeia de suprimentos.

Ao usar sensores, análises e IA, os sistemas de manutenção preditiva monitoram a integridade do equipamento em tempo real. Quando uma peça começa a falhar, o sistema envia um alerta para que o senhor possa agir antes que ocorra uma avaria.

Principais benefícios

• Substitua apenas as peças que estão quase falhando - sem desperdício de mão de obra ou materiais.
• Mantenha um alto tempo de atividade do sistema e evite penalidades de SLA.
• Agendar reparos no momento mais conveniente.
• Reduzir a perda de estoque, a rotatividade de clientes e os atrasos operacionais.
• Aumentar a satisfação do cliente.
• Diferencial de serviço em relação aos concorrentes.

Qual é o impacto comercial da manutenção preditiva?

A manutenção preditiva ajuda a reduzir os riscos, controlar os custos e melhorar a eficiência operacional, especialmente em ambientes industriais e de manufatura, onde o tempo de inatividade não planejado pode ser extremamente caro.

Com a manutenção preditiva, as organizações podem:

• Minimize o tempo de inatividade corrigindo os problemas antes que as falhas ocorram.
• Reduza os custos de manutenção fazendo a manutenção do equipamento somente quando necessário.
• Aumentar a vida útil dos ativos, evitando danos graves.
• Aumente a segurança detectando antecipadamente os riscos do equipamento.
• Melhore o desempenho do SLA com operações mais confiáveis.
• Implementar práticas de serviço inteligentes.

Como funciona a manutenção preditiva?

A manutenção preditiva utiliza sensores e dados reais on-line para monitorar as condições do equipamento, incluindo vibração, temperatura e consumo de energia. Esses sensores enviam dados em tempo real para um sistema conectado - no local ou na nuvem - onde são analisados usando IA e aprendizado de máquina.

O sistema procura padrões que correspondam a sinais conhecidos de desgaste ou falha. Quando detecta um problema, ele alerta a equipe de manutenção para que ela possa corrigir o problema antes que ele cause tempo de inatividade.

Com o passar do tempo, à medida que mais dados são coletados, o sistema se torna melhor na previsão de falhas futuras. Isso permite decisões mais inteligentes sobre quando agendar reparos, solicitar peças ou designar técnicos - mantendo o equipamento funcionando de forma eficiente e reduzindo os custos de manutenção.

Qual é o papel da IA e do aprendizado de máquina na manutenção preditiva?

A IA e o aprendizado de máquina desempenham um papel fundamental na manutenção preditiva, analisando grandes volumes de dados de equipamentos para detectar sinais precoces de falha. Essas tecnologias identificam padrões que o monitoramento tradicional pode deixar passar, ajudando as equipes a agir antes que os problemas ocorram.

Ao aprender continuamente com dados históricos e em tempo real, a IA e o ML aumentam a precisão das previsões de falhas, otimizam as programações de manutenção e melhoram a eficiência geral do equipamento.

Como a IA possibilita a manutenção preditiva avançada

A IA potencializa a manutenção preditiva moderna ao analisar volumes maciços de dados de sensores, registros históricos de manutenção e métricas de desempenho em tempo real. Ele detecta anomalias e padrões sutis que os métodos tradicionais podem não detectar, ajudando as equipes a evitar falhas e reduzir o tempo de inatividade.

Os principais recursos de IA incluem:

• Detecção de anomalias: Os modelos de IA aprendem o que é "normal" para cada ativo e sinalizam até mesmo pequenos desvios que podem indicar problemas futuros.
• Modelagem preditiva de falhas: O aprendizado de máquina prevê quando e como o equipamento pode falhar com base nas condições atuais e nas falhas anteriores.
• Reconhecimento de padrões complexos: A IA conecta dados de várias entradas - vibração, temperatura, uso de energia - para identificar riscos que os alertas de um único sensor não detectariam.

Técnicas de aprendizado de máquina na manutenção de equipamentos

O aprendizado de máquina aprimora a manutenção preditiva, fornecendo vários métodos para identificar e abordar os riscos à saúde dos equipamentos.

As principais abordagens incluem:

• Aprendizado supervisionado: Modelos treinados em falhas históricas preveem condições semelhantes nos dados atuais, oferecendo avisos antecipados.
• Aprendizado não supervisionado: Esses algoritmos encontram novos padrões no comportamento do equipamento, revelando riscos de falha desconhecidos.
• Aprendizagem profunda: As redes neurais avançadas processam dados complexos de várias fontes para fornecer uma visão completa da condição do equipamento.

Quais são as aplicações do mundo real da IA na manutenção preditiva?

As indústrias estão aplicando IA e aprendizado de máquina aos programas de manutenção para melhorar a confiabilidade dos equipamentos e reduzir o tempo de inatividade:

• Fabricação: Detectar antecipadamente o desgaste da ferramenta para evitar problemas de qualidade.
• Energia: Prever falhas em turbinas e sistemas de energia.
• Transporte: Monitorar os componentes de aeronaves e veículos para garantir operações mais seguras.
• Assistência médica: Garanta o tempo de atividade de equipamentos médicos essenciais.
• Logística: Otimize as programações de manutenção da frota e reduza as avarias.

Quais são os desafios comuns na manutenção preditiva baseada em IA?

Apesar de seus benefícios, a manutenção preditiva usando IA apresenta obstáculos de implementação:

• Requisitos de qualidade de dados: Os modelos de IA precisam de conjuntos de dados históricos grandes e limpos.
• Altas demandas de computação: A análise de dados de sensores em escala requer uma infraestrutura robusta.
• Lacuna de habilidades especializadas: O sucesso depende de equipes com ML, ciência de dados e conhecimento do domínio.
• Ajuste contínuo do modelo: Os modelos de ML precisam de treinamento contínuo para permanecerem precisos.
• Complexidade da integração: A combinação de dados de sensores em tempo real com sistemas legados geralmente é difícil.
• Silos de dados: formatos e sistemas de armazenamento inconsistentes dificultam a agregação de dados.
• Operacionalização do AM: muitas equipes não têm as ferramentas ou o conhecimento para transformar as percepções do AM em ação.
• Falsos positivos: Modelos mal ajustados podem disparar alertas desnecessários, levando à fadiga.

O OpenText™ Analytics Cloud ajuda a resolver muitos desses desafios, oferecendo ferramentas de IA escaláveis e integradas, projetadas para casos de uso industrial, permitindo uma implantação mais rápida, melhor precisão do modelo e integração simplificada de dados de manutenção.

Quais são os desafios na implementação da manutenção preditiva?

As técnicas de Big Data, incluindo o aprendizado de máquina e o processamento de conjuntos de dados maciços, evoluíram para minimizar o tempo de inatividade e o MTTR (tempo médio de recuperação). E, embora esses benefícios sejam claros, há vários desafios que as organizações modernas enfrentam, inclusive:

Processos com uso intensivo de dados

A necessidade de treinar e manter modelos de aprendizado de máquina em dados históricos de longo prazo em grande escala pode ser assustadora para a maioria dos bancos de dados analíticos do mercado.

Gerenciamento e integração de dados

Os equipamentos industriais modernos podem gerar grandes volumes de dados de sensores que devem ser coletados, armazenados e analisados de forma eficaz. As organizações precisam ter uma infraestrutura de dados robusta capaz de lidar com esse fluxo contínuo de informações e integrá-lo aos registros de manutenção e dados operacionais existentes.

Experiência em análise

A implementação de uma manutenção preditiva eficaz requer conhecimento especializado em áreas como ciência de dados, aprendizado de máquina e processos industriais. Muitas organizações lutam para encontrar e reter pessoal com a combinação necessária de conhecimento técnico e de domínio.

Precisão e refinamento do modelo

Para obter previsões confiáveis, é necessário o refinamento contínuo dos modelos de aprendizado de máquina com base em novos dados e resultados de manutenção. As organizações devem estabelecer processos para monitorar o desempenho do modelo e atualizar os algoritmos para melhorar a precisão ao longo do tempo.

Armazenamento de dados separados

O aprendizado de máquina preciso e outras formas de análise para identificar padrões de falha exigem acesso a silos de dados remotos e/ou processamento de dados. Agregar dados de diferentes tipos, ou mesmo dados de tipos semelhantes, mas não idênticos, como dados de séries temporais de dois dispositivos coletados em vários intervalos, pode ser demorado e desafiador.

Dificuldades na operacionalização do ML

As complexidades da ciência de dados e a falta de conhecimento especializado podem prejudicar a capacidade de uma equipe de usar o aprendizado de máquina como um recurso essencial na caixa de ferramentas da manutenção preditiva.

Falsos positivos

Quando as regras para um alerta de falha são muito rígidas ou os padrões do modelo são definidos de forma muito restritiva, pode ser gerado um grande número de alertas que, na verdade, não exigem ação. Isso pode causar fadiga de alerta. A capacidade de revisar e melhorar continuamente as previsões é um aspecto importante da manutenção preditiva.

Quais são as diferenças entre as abordagens de manutenção reativa e preditiva?

Em geral, as empresas dependem de uma das duas estratégias de manutenção: reativa (consertar quando quebra) ou preditiva (prevenir falhas antes que elas aconteçam). Entender a diferença é fundamental para minimizar o tempo de inatividade, gerenciar os custos e melhorar o desempenho dos ativos.

A estratégia de manutenção reativa

A manutenção reativa, também conhecida como "break-fix", envolve o reparo do equipamento somente após a ocorrência de uma falha. É simples, mas muitas vezes caro.

Processo reativo típico:

1. O equipamento falha inesperadamente
2. Início do tempo de inatividade
3. O problema é relatado e registrado
4. Os técnicos solucionam problemas no local
5. As peças são encomendadas e entregues
6. Os reparos foram concluídos
7. O sistema retorna à operação
8. Os problemas são frequentemente relatados pelos usuários finais

Principais desvantagens:

• Tempo de inatividade não planejado
• Altos custos de reparo e envio
• Taxas de serviço de emergência
• Menor vida útil do equipamento
• Perda de produtividade e confiança do cliente

A vantagem da manutenção preditiva

A manutenção preditiva utiliza sensores, análises, dados e aprendizado de máquina para identificar sinais precoces de falha e programar reparos antes que ocorram avarias.

Processo preditivo:

1. O monitoramento em tempo real detecta problemas de desempenho
2. Os alertas acionam a programação proativa de serviços
3. A manutenção é realizada durante o tempo de inatividade planejado

Benefícios da manutenção preditiva:

• Mínimo tempo de inatividade não planejado
• Custos de manutenção mais baixos
• Melhor planejamento de estoque e recursos
• Maior vida útil do equipamento
• Maior confiabilidade do serviço
• Maior satisfação do cliente

Comparação do impacto nos negócios

Custos de manutenção reativa:

• Mais de 48 horas de inatividade inesperada
• Reparos de emergência e peças de reposição
• Perda de produção e receita
• Violações de SLA e rotatividade de clientes

Economia com manutenção preditiva:

• Serviço planejado durante períodos de baixo impacto
• Envio padrão e menos falta de peças
• Redução do risco de danos secundários
• Desempenho consistente e satisfação do cliente

Como o OpenText possibilita a manutenção preditiva?

A OpenText oferece soluções abrangentes de análise de dados para ajudar as organizações a implementar a manutenção preditiva em escala com análise avançada, aprendizado de máquina e processamento de dados em tempo real. Nossas soluções integradas oferecem percepções acionáveis que reduzem o tempo de inatividade e melhoram o desempenho dos ativos.

O que é manutenção preditiva com o OpenText Analytics Cloud?

O OpenText™ Analytics Database (anteriormente Vertica) foi projetado para análises de alto desempenho, o que o torna ideal para a manutenção preditiva.

Principais recursos

• Processamento em tempo real de dados de sensores em escala.
• Análise de séries temporais e detecção de padrões de eventos.
• Mais de 650 funções integradas para detecção de anomalias e modelagem estatística.
• Aprendizado de máquina escalável para analisar anos de dados históricos.
• Implementação flexível (no local, na nuvem ou híbrida).

Como funciona

1. Os dados históricos de registros de manutenção e sensores são armazenados em sistemas como HDFS ou S3.
2. Os modelos de aprendizado de máquina são treinados para detectar padrões de falha.
3. Novos dados são transmitidos e analisados em tempo real.
4. O modelo sinaliza os possíveis problemas antes que a falha ocorra.
5. As equipes agem proativamente, evitando paralisações dispendiosas.

Otimização da manutenção integrada

O OpenText vai além dos alertas preditivos com ferramentas para otimizar totalmente os fluxos de trabalho de manutenção:

• Integração perfeita com sistemas de gerenciamento de ativos empresariais (EAM).
• Ordens de serviço automatizadas acionadas por insights preditivos.
• Painéis visuais para planejamento e priorização.
• Ferramentas de colaboração para equipes de manutenção.
• Relatórios detalhados para acompanhar o ROI e o desempenho do programa.

O futuro da manutenção preditiva

A OpenText está posicionada para dar suporte às estratégias de manutenção preditiva em evolução à medida que surgem novas tecnologias.

O que vem a seguir:

• Integração mais profunda da IoT para monitoramento mais granular dos equipamentos.
• IA mais inteligente para previsões mais precisas.
• Ferramentas de AR para orientar os técnicos durante os reparos.
• Gêmeos digitais para simular e otimizar o comportamento dos ativos.
• Computação de borda para análises em tempo real no local.

As organizações que investem em manutenção preditiva agora obtêm valor imediato e uma base sólida para inovações futuras.