O uso de dados está cada vez mais presente na indústria, servindo como base para a tomada de decisão de gestores, aumentando a eficiência operacional e otimizando processos. Nesse contexto, está um dos principais pilares da indústria 4.0: a manutenção preditiva, que utiliza dados para aprimorar as atividades de manutenção.
Ao associar diversas tecnologias, a manutenção preditiva está se tornando cada vez mais assertiva, econômica e eficiente na manutenção de máquinas e equipamentos.
Para implantar a manutenção preditiva, são agregadas diversas tecnologias, como:
- Internet das Coisas (IoT, do inglês Internet of Things);
- aprendizado de máquina (ML, do inglês Machine Learning);
- inteligência artificial (IA);
- Big Data.
Entre essas tecnologias, se destacam as soluções de IoT, que coletam diversos dados durante o processo e permitem a identificação de padrões e o acompanhamento do desempenho dos equipamentos em tempo real, por meio de sensores e análise de dados. Um exemplo de solução de IoT para manutenção preditiva é o dispositivo Senspider.
Senspider: o seu dispositivo de manutenção preditiva
De acordo com dados de pesquisa realizada pela McKinsey & Company, a manutenção preditiva pode aumentar a vida útil de uma máquina de 20% a 40% e reduzir os custos de manutenção em até 25%. Além disso, garante outros benefícios, como:
- aumento da produtividade;
- redução nos custos de manutenção;
- diminuição de paradas não programadas;
- redução de risco de acidentes de trabalho;
- aumento nos lucros;
- economia de energia.
A solução de IoT Senspider é um dispositivo compacto, capaz de coletar milhares de dados de sensores e processar localmente utilizando inteligência artificial e machine learning.
Essa solução reúne as principais tecnologias da transformação digital da Indústria 4.0 para realizar a previsão de falhas com alto grau de precisão. Assim, se torna imprescindível nas ações de manutenção preditiva.
Vantagens da manutenção preditiva para a indústria alimentícia
Como você viu, são utilizadas diversas tecnologias para realizar a transformação digital na indústria, ou seja, colocar em prática a Indústria 4.0. Agora, imagine como as vantagens da manutenção preditiva podem ser ainda maiores quando os dados coletados e tratados geram insights para outros departamentos da empresa, além da manutenção?
Vamos utilizar como exemplo uma indústria alimentícia, na qual a qualidade do processo é de extrema importância.Em uma indústria de alimentos, as boas práticas de fabricação e os processos de limpeza podem ser parceiros ou inimigos da manutenção.
No entanto, se o trabalho dos times de qualidade, engenharia e manutenção for realizado em conjunto, é possível alcançar resultados significativos. Com isso, os equipamentos podem funcionar de forma mais eficaz, produzindo alimentos sem defeitos, livres de contaminantes e seguros para o consumidor.
Com esse alinhamento entre os times, há mais chances de que as máquinas não parem de forma inesperada. Assim, será mais fácil evitar a quebra de equipamentos e a contaminação microbiológica ou física causada pelo desprendimento de partículas durante o mau funcionamento do equipamento.
Por que realizar a manutenção preditiva com a Senspider?
A Senspider é um dispositivo desenvolvido especificamente para a realização da manutenção preditiva em ambientes hostis, como indústrias alimentícias, plantas de geração de energia, indústria naval, entre outros. Essa solução possui módulos otimizados para a coleta de dados e o fornecimento de alimentação para sensores de:
- vibração de alta frequência;
- temperatura;
- tensão e corrente.
Além disso, a Senspider tem alta capacidade de processar dados localmente, inclusive com a utilização de inteligência artificial e machine learning. Dessa forma, o monitoramento em tempo real se torna a chave para evitar paradas inesperadas ou mau funcionamento de equipamentos, pois os dados monitorados aparecem na tela do operador rapidamente.
Vale lembrar que a Senspider também permite a comunicação com a nuvem, ou seja, os dados processados localmente podem ser acessados de qualquer lugar, facilitando a visibilidade dos processos mesmo de longe. Isso também facilita a avaliação do desempenho dos processos aplicados em cada planta industrial.
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