Como a IoT está impulsionando a manutenção preditiva

O avanço da internet das coisas (IoT) e do aprendizado de máquina (machine learning) tem aberto novos caminhos em diversas frentes da indústria e com a área de manutenção preditiva não é diferente. 

As tecnologias de inteligência artificial levam a manutenção preditiva a outro nível com a prescrição de ações para resolver os problemas antes mesmo que eles aconteçam a partir de insights analíticos. 

Mas como isso acontece? Sensores instalados nas máquinas transformam os equipamentos em dispositivos inteligentes e a IoT possibilita que os objetos troquem informações em tempo real. Com todos esses dados à disposição, o sistema consegue detectar padrões, oportunidades de melhorias e, principalmente, prever quando ocorrerão falhas nas máquinas. 

Desta maneira, as equipes gerenciais conseguem viabilizar reparos programados, de forma a não prejudicar o planejamento da produção, o que reduz custos e traz mais eficiência operacional. 

Driblando desafios 

Para o segmento fabril, um dos principais desafios é gerenciar o tempo de inatividade de equipamento, uma vez que esse fator frustra qualquer planejamento de produção. 

Para se ter uma ideia do impacto, um levantamento do Wall Street Journal & Emerson apontou que 42% do tempo perdido com a inatividade de máquina não planejada acontece devido à falha no equipamento e isso custa às organizações US$ 50 bilhões por ano.  

Diante desses dados alarmantes, as indústrias perceberam a relevância de identificar falhas potenciais, sua ocorrência e as consequências. E encontraram na IoT e no aprendizado de máquina grandes aliados para decisões mais rápidas e assertivas baseadas em dados. 

A manutenção preditiva busca, justamente, prever a identificação de falhas e, deste modo, minimizar qualquer imprevisto. Mais que antever problemas, a manutenção preditiva reduz os custos com reparos, além disso, o monitoramento constante e as paradas programadas para manutenção aumentam a vida útil dos ativos da empresa. 

Falando agora sobre a dimensão desse mercado, um estudo da empresa de consultoria Gartner prevê que, em 2022, os gastos em manutenção preditiva habilitada para IoT chegarão a US$ 12,9 bilhões, ante US$ 3,4 bilhões em 2018. A projeção é que os investimentos resultem em maior eficiência operacional por meio da manutenção preditiva de ativos, levando a redução de custo de até 40% para as indústrias. 

Resultados na prática 

Uma pesquisa realizada pelo Aberdeen Group apontou que as empresas que usam uma solução de manutenção preditiva baseada em IoT podem reduzir o tempo de inatividade não programada em 3,5%, além de aumentar a

 eficácia geral em 89%.   

Sem contar que a captação de todos esses dados fornece aos gestores novas análises, o que permite identificar e solucionar gargalos e, ainda, fornece um sólido embasamento para a tomada de decisão. 

As oportunidades de aplicação são bastante extensas e podem ser customizadas de acordo com o segmento e o porte da organização. É possível implantar sensores de IoT que monitoram métricas dos equipamentos, como: temperatura, vibração, vazão, tensão e corrente elétrica, entre outros. 

A manutenção preditiva é o futuro

Os avanços da Indústria 4.0 atingiram positivamente a área de manutenção preditiva. A combinação das tecnologias de inteligência artificial irá ajudar, e muito, as empresas no gerenciamento, monitoramento, manutenção e preservação de seus ativos. 

Mais que reduzir custos, as companhias vão economizar tempo e suas equipes poderão focar seus esforços na estratégia do planejamento de produção, com a segurança de que não vão ficar na mão com uma máquina parada não programada.