Como a IA vai revolucionar a manutenção industrial
O cenário das operações industriais está em constante mudança, e o setor enfrenta diversos desafios, como a crescente pressão econômica, a necessidade de adotar práticas mais sustentáveis, a volatilidade do custo dos recursos, assim como a escassez de talentos.
A melhoria contínua na eficiência da produção sempre foi considerada um dos principais pré-requisitos para garantir a competitividade do setor. Esse requisito não mudou e as empresas mais visionárias estão investindo em capacidades de inteligência artificial (IA) para concretizar sua visão da planta digital do futuro, otimizando as operações e a manutenção.
O estudo “AI-Powered Industrial Operations”, divulgado em 2023 pelo Boston Consulting Group (BCG), analisou insights de quase 1.800 executivos do setor de manufatura em todo o mundo e aponta que 89% dos entrevistados veem a IA como essencial para suas operações e planejam incorporá-la em sua produção.
Esse compromisso reflete uma compreensão mais ampla da promessa da IA — cerca de dois terços (64%) dos executivos percebem um alto potencial para aplicações de IA para impulsionar melhorias na eficiência da produção.
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Já o relatório “Predictive Maintenance – Global Strategic Business Report”, da consultoria Research And Markets, indica que o mercado global de manutenção preditiva atingirá US$ 32 bilhões até 2030, confirmando a importância da adoção de tecnologias de IA.
Você tem controle sobre o seu cronograma de manutenção?
Quantos operadores de planta sabem quando seus equipamentos precisam de manutenção, atualização ou substituição? E quanta confiança eles depositam em qualquer sistema que entregue essas informações? E quando os ativos precisam ser substituídos?
Alcançar a meta de tempo de inatividade não planejada zero agora é uma prioridade para a maioria dos fabricantes. Uma maneira de tornar a manutenção mais inteligente é por meio da IA, com tecnologias de fábrica inteligentes, que aprimoram a análise preditiva, que vão trazer grandes mudanças para o chão de fábrica.
Ao analisar dados coletados de diferentes fontes, a IA pode fornecer insights acionáveis sobre o status de um componente da máquina ou da própria máquina. A IA também tem uma capacidade incomparável de processar grandes volumes de dados, reconhecer padrões, fazer previsões e dar conselhos práticos sobre ações a serem tomadas.
Com a IA, a manutenção pode ser baseada no uso real e nas características de desgaste, e as ações podem ser muito focadas. A IA também pode ajudar a reduzir os tempos de ajuste automático, sincronizar sistemas complexos e permitir que decisões autônomas sejam tomadas. O próprio equipamento pode monitorar a qualidade dos componentes, detectar as menores falhas em máquinas, prever falhas de equipamentos e evitar paradas não planejadas.
Aplicações da IA na manutenção industrial são inúmeras
O futuro da manufatura depende de níveis mais altos de produtividade por meio da robótica e automação. A manutenção preditiva baseada em IA simplifica, por exemplo, a adoção de robôs nas linhas de produção e permite que operadores de planta e manutenção entendam, programem e otimizem facilmente a manutenção de robôs.
Já quando os recursos de manutenção preditiva aprimorados por IA são baseados no servo, o equipamento pode monitorar acionamentos por correia, parafusos de esferas, guias lineares e engrenagens para detectar e diagnosticar falhas iminentes, melhorar o tempo de atividade detectando a deterioração de componentes mecânicos por meio de atrito e mudanças nos valores de vibração e gerar avisos antes das falhas.
A manutenção preditiva, alavancada pelas capacidades da IA para análise de grandes volumes de dados gerados por sensores e equipamentos, permite ter previsões precisas de falhas de equipamentos, possibilitando intervenções de manutenção precisas, com menor custo, e otimizando a qualidade das operações.
A adoção de inovadoras tecnologias desbloqueia novos modelos de negócios essenciais para a competitividade, sustentabilidade e estratégias corporativas. E a IA tem um papel fundamental nesse cenário, garantindo a confiabilidade e continuidade das operações. Está mais do que na hora de seguir esse caminho.
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