O que é a Predictive Maintenance Data Analytics?
A análise de dados para a manutenção preditiva refere-se ao processo de análise de dados em bruto para tomar decisões inteligentes e baseadas em dados. A análise de dados de manutenção existe desde que as pessoas têm vindo a registar leituras de máquinas. O que está a mudar agora é o grande volume de dados recolhidos e o que está realmente a fazer a análise: o software de análise de dados de manutenção preditiva.
Tradicionalmente, os dados eram recolhidos por técnicos que depois passavam as informações aos seus gestores ou outros peritos para análise. Os peritos retiravam conclusões dos dados e determinavam quaisquer acções necessárias.
Atualmente, a análise de dados é mais importante do que nunca para a manutenção. Com a próxima vaga de análise prescritiva, em vez de recolher manualmente os dados, o software recolhe-os e analisa-os por si - e a Inteligência Artificial (IA) e a Aprendizagem Automática (AM) decidem quais as acções a tomar e quando. Embora isto ainda seja o futuro e a maioria das operações ainda esteja a funcionar com base em leituras manuais de dados, muitos fabricantes já estão a correr para tornar a análise prescritiva uma realidade.
Um Sistema de Gestão de Manutenção Computadorizado, ou CMMS, é uma plataforma de software com a capacidade de recolher dados de activos, analisá-los para detetar tendências alarmantes e acionar automaticamente ordens de trabalho quando os activos estão em risco de avaria. O software CMMS é a ferramenta perfeita para as equipas de manutenção e fiabilidade que pretendem aproveitar o poder da análise de dados para a manutenção preditiva.
Abaixo encontra-se uma linha temporal de análise de dados em manutenção - desde a manutenção reactiva, baseada em papel até à manutenção prescritiva com um CMMS.
A análise manual de dados é incrivelmente demorada: é preciso tempo e trabalho de pernas para recolher e organizar os dados, verter sobre folhas de cálculo, e extrair a informação relevante e os conhecimentos necessários para tomar decisões sólidas. Tornou-se ainda mais desafiante graças ao grande volume de dados - "Grandes Dados", por assim dizer - agora a ser gerado por dispositivos IoT. Para que esta informação seja útil, tem de ser extraída, analisada, e posta em acção. É aí que reside o verdadeiro desafio.
Como a indústria 4.0 continua a revolucionar as operações de manutenção e reparação, a análise de dados será transformada pelas capacidades de software inteligente que um CMMS fornece. Embora a análise de dados de IA ainda esteja no futuro para muitos, o actual software CMMS está a aproveitar cada vez mais dados para ajudar as equipas de manutenção e aumentar as tarefas facilmente automatizadas.
Fontes de dados industriais a que um CMMS pode aceder
Há muitas fontes diferentes de dados industriais que um CMMS extrai para análise de dados.
O eMaint CMMS integra-se com sensores e ferramentas de terceiros. Os dados dos activos podem provir de uma série de fontes: as ferramentas termográficas utilizadas obtêm leituras de múltiplos activos, sensores de vibração que conduzem continuamente monitoramento de condição, e muito mais.
Além disso, os dados de um técnico de verificação pontual utilizando uma ferramenta portátil podem ser enviados imediatamente para a nuvem. A partir daí, um software integrado pode fundir as fontes de dados num quadro abrangente e fazer inferências e recomendações com base nesse quadro mais amplo.
Plataformas líderes como eMaint também podem explorar dados em silos de sistemas industriais: Sistemas de Controlo de Supervisão e Aquisição de Dados (SCADA), sistemas de Controlador Lógico Programável (PLC), Sistemas de Gestão de Edifícios (BMS), e muito mais.
Cinco passos-chave para implementar a análise de dados para manutenção preditiva
O caminho para o futuro da análise de dados não é o mesmo para todos os fabricantes. Por exemplo, alguns fabricantes já têm um CMMS e uma manutenção centrada na fiabilidade (RCM) enraizada nas suas operações. Entretanto, outros estão apenas a iniciar a sua jornada de fiabilidade. No entanto, todos podem beneficiar dos seguintes passos, independentemente do seu ponto de partida.
Aqui estão os 5 passos a dar com o seu CMMS para conseguir uma análise preditiva dos dados de manutenção:
Passo 1: Utilize o seu CMMS para realizar uma análise de criticidade de activos
Uma análise de criticidade de activos é fundamental para dar prioridade à saúde e manutenção de activos numa hierarquia de importância. Comece por classificar cada activo pela sua utilização dentro da organização - e pelo potencial impacto comercial em caso de falha. Esta etapa ajuda as equipas a identificar quais os activos que são candidatos principais para monitoramento de condição.
Passo 2: Identificar bens para um programa piloto
A melhor prática para a análise avançada de dados é começar com um conjunto gerível de activos para obter informações. Comece monitoramento de condição com os activos mais críticos identificados na análise da criticidade dos activos.
Passo 3: Lançar e melhorar continuamente o programa
Lançar o programa, sabendo que não será uma abordagem única e feita. O plano terá de ser iterativamente refinado para garantir que se adapta às suas necessidades de manutenção e operacionais. Se um processo ou automação não estiver a funcionar para si, refine e recolha mais dados. Mas acima de tudo, mantenha-se fiel a ele! Demasiadas organizações abandonam um programa piloto porque este não lhes está a dar os resultados desejados de imediato. Em vez disso, improvise, adapte e supere.
Passo 4: Rever os resultados do programa piloto
Assim que tiver em mãos os dados do seu programa piloto, utilize esses dados como prova de conceito para obter o consenso e a aprovação da sua liderança para expandir o programa. Prove-lhes que o programa é sólido e expansível com dados. É provável que a sua equipa de liderança também tenha sugestões baseadas em anos de experiência em gestão empresarial e mudança de processos.
Passo 5: Dimensione o seu programa de análise de dados
Uma vez que a liderança esteja a bordo, volte à análise de criticidade de activos para determinar as melhores oportunidades para expandir estrategicamente o seu programa monitoramento de condição . Esta expansão poderia ser na mesma instalação, entre instalações na mesma região, ou mesmo entre países diferentes.
O crescimento do programa de análise de dados também significa testar novas fontes de dados industriais. Sensores, ferramentas portáteis, sistemas SCADA e PLC integrados no equipamento e outros recursos podem ser fundidos, melhorando a análise no processo. Embora a monitorização de vibrações seja um excelente ponto de partida para novos programas, os recursos de imagem térmica, análise de óleo e outros recursos de manutenção baseada em condições (CBM) também são úteis.
O seu CMMS equipa-o para o futuro da análise de dados em manutenção
Agora é o melhor momento para aprender sobre o melhor software CMMS para que possa preparar a base de análise de dados para a sua empresa na próxima era da Inteligência Artificial e Aprendizagem de Máquinas. As empresas que atingirem hoje os seus objectivos de análise de dados terão tudo o que precisam para integrar a tecnologia emergente, assim que esta estiver disponível.