Recentemente, muitas empresas passaram por um apagão devido à falha no fornecimento de energia, conforme matéria do G1. Essa é uma situação pela qual ninguém quer passar, principalmente a indústria. Por isso, contar com uma tecnologia para manutenção preditiva é essencial.
Estamos caminhando a passos largos para a transformação digital, utilizando soluções de Internet of Things (IoT) e de Inteligência Artificial (IA). Nesse caminho, você pode contar com parceiros como a Macnica DHW, que oferece tecnologias disruptivas para melhorar o seu processo, aumentar a produção e maximizar os lucros, evitando os riscos causados pela falta de energia, por exemplo.
Conheça as soluções de tecnologia para manutenção preditiva da Macnica DHW
Entre as soluções de tecnologia para manutenção preditiva da Macnica DHW, destacamos a Senspider. Esse dispositivo compacto foi desenvolvido pela Macnica Inc. para que empresas possam evitar paradas inesperadas na produção por falhas em grandes motores.
O motivo é que essas paradas não programadas podem representar um custo substancial para as empresas. De acordo com a pesquisa global da True Cost of Downtime, cerca de 8% da receita anual de uma empresa pode ser comprometida por problemas como esse. Os custos podem incluir:
- perda de produção;
- custos de mão de obra extra;
- custos de reparo emergencial;
- possíveis penalidades contratuais por atrasos.
A pesquisa foi realizada com 72 multinacionais e mostrou que plantas industriais perdem em média 323 horas de produção por ano com as falhas de equipamentos, como os grandes motores. Nesse ponto, a manutenção preditiva é uma grande aliada, pois com o monitoramento em tempo real dos equipamentos, é possível identificar eventuais falhas logo no início e programar a manutenção antes da parada total da produção. Para uma empresa, isso representa uma enorme redução de custos.
Se um apagão de energia elétrica não pode ser previsto, como o que ocorreu recentemente (ou até pode, se você utilizar uma tecnologia para manutenção preditiva), uma parada não programada pode ser evitada utilizando a Senspider.
O que a Senspider faz?
Para realizar a manutenção preditiva de ativos críticos da sua empresa, é necessário realizar a coleta dos dados corretos do sensor. O próximo passo é realizar o tratamento inteligente dos dados coletados para gerar bons relatórios e alertas.
Com a Senspider, nossa solução de tecnologia para manutenção preditiva e computação de borda, isso é possível. O dispositivo é capaz de coletar vários tipos de dados de sensores simultaneamente, criando alertas detalhados sobre a necessidade de manutenção baseada em condições (CBM, do inglês condition based maintenance) com IA e evitando as interrupções e as paradas não programadas dos equipamentos.
Por que escolher a Senspider como a tecnologia para manutenção preditiva da sua empresa?
A Senspider se concentra em ajudar os gestores a resolverem seus desafios na manutenção preditiva e tem a confiança de muitas empresas de manufatura.
A seguir, veja alguns benefícios de escolher essa solução para a sua empresa.
Modelo de implantação simples e de baixo custo
Geralmente, ao usar o registrador de dados ou CLP para coletar dados de detecção, é necessário ter um slot de I/O dedicado a cada tipo de sensor, amplificador externo, fonte de alimentação e desenvolvimento, resultando em uma implantação complexa e custosa. A Senspider cobre tudo isso em uma caixa compacta, além de suportar computação na borda (edge computing).
Plataforma de IA flexível na borda
Com a Senspider, os usuários podem implementar o pré-processamento de dados de detecção e modelos personalizados de IA e machine learning (ML)na borda.
Confiança dos principais fabricantes
A Senspider foi adotada por uma ampla gama de empresas de manufatura, incluindo os principais fabricantes de equipamentos industriais, para seus projetos de manutenção preditiva e CBM.
Quer saber como a Senspider pode ser a aliada da sua empresa para evitar paradas não programadas dos equipamentos? Clique aqui e entre em contato com a gente.
Saiba mais sobre a Macnica DHW aqui.