Predictive Maintenance

Manutenção preditiva: from ‘fail & fix’ to ‘prevent & predict’

Diante das grandes mudanças ocorridas no setor, garantir a continuidade das operações é fundamental em todas as circunstâncias. Ao identificar os riscos de falha, graças ao conhecimento detalhado do equipamento, a manutenção preditiva aborda esse desafio e promete um modelo de produção otimizado.

VISÃO GLOBAL

Um setor que passa por grandes mudanças

Competição de recém-chegados, crescentes desafios do setor da energia, autoconsumo, mudanças climáticas, instalações desatualizadas, regulamentações, smart grids, smart cities, smart buildings... Os players do setor de energia e serviços públicos estão atualmente a enfrentar grandes mudanças. Eletricidade, gás e água são agora considerados commodities; a sua valorização não está mais no seu acesso, mas no uso e nos serviços relacionados que este oferece. Por exemplo, a distribuição dinâmica do fornecimento de energia num bairro, o controlo remoto da temperatura de conforto de um edifício ou a garantia do bom funcionamento de um parque eólico. 

Esses serviços exigem uma gestão otimizada dos equipamentos de produção, transmissão e distribuição, com foco na redução de custos. Intervir num ativo de acordo com a sua condição real, e não de acordo com um cronograma provisório, é um dos desafios da manutenção preditiva. Esta nova abordagem é baseada no conhecimento profundo do equipamento para antecipar com precisão os riscos de falha. 

A manutenção preditiva aproveita a digitalização do equipamento. Quando ligados a sensores, estes emitem sinais fracos quanto ao seu estado de funcionamento. Após o processamento, os dados são comparados a 'assinaturas' de falha modeladas por algoritmos preditivos com base em informações históricas de mau funcionamento do dispositivo. Quando o estado de um equipamento se aproxima de uma assinatura, um alerta é enviado, em tempo real, para iniciar a correção antes que a falha ocorra. 

ACEITAR O DESAFIO

Manutenção preditiva, um programa corporativo

O desafio é, portanto, ter a taxa de detecção mais confiável possível, com um limite de alertaS que é ajustado ao longo do tempo por meio das aprendizagens da máquina. A integração de dados externos, particularmente dados meteorológicos, pode também ajudar a medir a influência do ambiente atual no desempenho do equipamento para adaptar, de acordo, a sua produção. Essa antecipação permite planear as intervenções o mais próximo possível às suas necessidades, a fim de evitar ações desnecessárias e onerosas dos técnicos, otimizar a logística de reposição das peças e evitar quedas de produtividade, reduzindo o risco de paradas não planeadas. Para um site conectado, o conhecimento detalhado sobre o estado do equipamento e a gestão antecipada de falhas devem reduzir os custos de consumo e melhorar a produtividade. 

Escolher os objetos a serem conectados, qualificar os dados a serem processados, selecionar os protocolos de comunicação, validar os algoritmos de análise, painéis, etc., tudo requer a combinação de experiências em negócios, telecomunicações e TI (IS, UX / UI Design) numa abordagem de co-construção.

Um projeto de manutenção preditiva faz parte de um programa corporativo e de suas várias iniciativas: gestão de projetos, gestão de dados, technological building blocks, implementação industrial, gestão de mudanças (reunir equipas que normalmente não se encontram para trabalhar em conjunto), a começar com o programa corporativo necessário em colaboração com a Comissão Executiva. O programa é tanto mais complexo quanto o nível de digitalização global da empresa. 

PONTO DE REFERÊNCIA

630 mil milhões de dólares: segundo estudo da McKinsey*, é a quantia que as empresas devem economizar até 2025 através da manutenção preditiva.

A redução dos custos de manutenção representará uma economia de 10 a 40%, o número de falhas será reduzido pela metade e os valores investidos em novas máquinas diminuirão de 3 a 5% graças ao aumento da vida útil. 

(*Fonte: www.mckinsey.com)

CASO DE USO

Em França, os vazamentos representam, em média, 24% da água tratada e transportada, e, em alguns locais, este valor chega aos 50%*. Para combater essa perda, uma operadora de redes implementou sensores acústicos a cada 800 metros nos seus tubos. 'Ouvir' a rede torna possível detetar novos vazamentos e tomar as medidas adequadas, aumentando assim a sua eficiência.



(*Fonte: Observatório de serviços públicos de água e saneamento - www.services.eaufrance.fr)

Um operador de parque eólico instalou sensores de vibração para detetar anomalias em componentes mecânicas (caixas de engrenagens e geradores) para prevenir o risco de falha repentina e manter a produção de eletricidade. Uma análise mais detalhada, resultante da combinação desses dados com outros fatores (velocidade do vento, temperatura, etc.), permite, mais facilmente, fazer escolhas que aumentem a vida útil das turbinas eólicas. 

Medidores inteligentes, como o Linky em França, fornecem uma visão em tempo real do consumo de energia por área, até o equipamento elétrico numa residência. Além do balanceamento de carga na rede, os distribuidores podem usar esse conhecimento granular para oferecer informações de consumo e serviços de alerta caso um dispositivo elétrico falhe. O resultado: redução do consumo, satisfação e fidelização do cliente.

#Observação

'"Competition forces energy producers and industrialists alike to ensure that there are no interruptions in production or services on their sites. By having granular data on the operation of their equipment, they can anticipate fluctuations in production and fine-tune the use of machines according to external parameters such as the climate. Predictive maintenance is the Minority Report of maintenance."

François Boncenne, Director of the Energy, Utilities and Chemicals Sector, Inetum

As nossas soluções

Como um integrador 'end-to-end' de todos os blocos de construção tecnológica (IoT, Big Data, Analytics, IA, Visualização de dados, UX / UI Design, portal, mobilidade, integração de API e IS) em toda a cadeia de valor, a Inetum auxilia empresas na sua transformação digital, aproveitando as plataformas Cumulocity (Software AG), Microsoft Azure IoT e SAP Leonardo e o ambiente de processamento Big Data Hadoop. 

Da consultoria à aquisição e visualização de dados, além do processamento, enriquecimento, armazenamento e exportação de dados, a Inetum destaca-se pela capacidade de oferecer um modelo industrializado, ágil e sob medida.