Manutenção preditiva: de 'falha e correção' para 'prevenção e previsão'

Manutenção preditiva: de 'falha e correção' para 'prevenção e previsão'

Diante das grandes mudanças ocorridas no setor de Energy e Utilities , 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. Ele promete um modelo de produção otimizado.

Aquisição
  • VISÃO GLOBAL

Um setor que enfrenta grandes mudanças

Competição de recém-chegados, demandas crescentes de energia, autoconsumo, mudança climática, instalações desatualizadas, regulamentações, redes smart cities inteligentes, edifícios inteligentes ... Os participantes do setor de energia e serviços públicos estão atualmente enfrentando grandes mudanças. Eletricidade, gás e água são agora considerados commodities; sua valorização não está mais em seu acesso, mas em seu uso e serviços relacionados. Por exemplo, a distribuição dinâmica do fornecimento de energia em um bairro, o controle remoto da temperatura de conforto de um edifício ou a garantia do bom funcionamento de um parque eólico.

Esses serviços exigem gerenciamento otimizado dos equipamentos de produção, transmissão e distribuição, com foco na redução de custos. Intervir em um ativo de acordo com sua condição real e não de acordo com um cronograma provisório é um dos desafios da manutenção preditiva. Após a manutenção curativa e preventiva, 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 coletados são comparados a 'assinaturas' de falha modeladas por algoritmos preditivos com base em informações históricas de mau funcionamento do dispositivo. Quando o status de um equipamento se aproxima de uma assinatura, um alerta em tempo real é enviado para iniciar a correção antes que a falha ocorra.

  • ACEITANDO O DESAFIO

Manutenção preditiva, um programa corporativo

O desafio é, portanto, ter a taxa de detecção mais confiável possível, com um limite de alerta que é ajustado ao longo do tempo por meio do aprendizado de máquina. A integração de dados externos, particularmente dados meteorológicos, também pode ajudar a medir a influência do ambiente imediato no desempenho do equipamento para adaptar a produção de acordo. Essa antecipação permite planejar as intervenções o mais próximo possível das necessidades, a fim de evitar ações desnecessárias e onerosas dos técnicos, otimizar a logística de peças de reposição e evitar quedas de produtividade, reduzindo o risco de paradas não planejadas. Para um site conectado, o conhecimento detalhado do status do equipamento e o gerenciamento antecipado 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 experiência em negócios, telecomunicações e TI (IS, UX / UI Design) em um co -abordagem de construção. Um projeto de manutenção preditiva faz parte de um programa corporativo e de suas várias iniciativas: gerenciamento de projetos, gerenciamento de data management, montagem de blocos de construção tecnológicos, implantação industrial, gerenciamento de mudanças (reunir equipes que normalmente não se encontram para trabalhar em conjunto), começando com o programa corporativo necessário em colaboração com a Comissão Executiva. O programa é tanto mais complexo quanto faz parte da digitalização global da empresa.

  • PONTO DE REFERÊNCIA

630 bilhões de dólares: segundo estudo da McKinsey *, é a quantia que as empresas devem economizar até 2025 com a 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)

  • #Observer Voice

«A concorrência obriga os produtores de energia e os industriais a garantir que não haja interrupções na produção ou nos serviços nas suas instalações. Por terem dados granulares sobre a operação de seus equipamentos, eles podem antecipar flutuações na produção e ajustar o uso das máquinas de acordo com parâmetros externos, como o clima. A manutenção preditiva é o Relatório minoritário de manutenção. ' “ François Boncenne, Diretor do Setor de Energy, Utilities e Químicos, Inetum

  • # Solução Inetum

Como um integrador de ponta a ponta de todos os blocos de construção tecnológicos (IoT, Big Data, Analytics, IA, Visualização de dados, UX / UI Design, portal, móvel, integração de API e IS) em toda a cadeia de valor, a Inetum auxilia empresas em 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 se destaca pela capacidade de oferecer um modelo industrializado, ágil e sob medida.

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