Use a IA na manutenção preditiva

Quando o equipamento da fábrica falha inesperadamente, a produção diminui ou para. Tempo e recursos são perdidos, assim como a paciência do cliente. Felizmente, fabricantes, concessionárias de serviços públicos, produtores de energia e outras empresas que dependem de maquinário pesado podem usar IA generativa para prever falhas com mais precisão do que nunca. Com esse conhecimento, os gestores podem programar manutenção, evitar paradas não planejadas, estender o ciclo de vida de equipamentos caros e, finalmente, ajudar a manter suas operações de produção e cadeias de suprimentos funcionando.

Como é o uso de IA na manutenção preditiva?

A manutenção preditiva é uma abordagem baseada em dados para prever falhas de equipamento e promover reparos proativos. Com o surgimento da Internet das Coisas (IoT), os equipamentos usados ​​em fábricas inteligentes, plataformas de petróleo, parques eólicos, estações de energia, minas, frotas de caminhões e outros setores são equipados com sensores de coleta de dados que alimentam algoritmos de IA projetados para monitorar o maquinário, detectar anomalias e priorizar a manutenção.

Esses sistemas analisam continuamente as condições operacionais e procuram sinais de que o equipamento pode estar em risco de falha, mesmo que pareça funcionar perfeitamente no momento. Ao avaliar o desempenho em relação aos dados de base, as ferramentas de IA podem sinalizar até mesmo as menores quedas na eficiência, em tempo real, e solicitar que as equipes abram um tíquete de manutenção. Além de prever com mais precisão quando ocorrerão falhas, as empresas ganham uma compreensão mais profunda das causas raízes dos problemas.

Principais conclusões

• Em comparação com tecnologias mais antigas de análise de dados, a IA oferece manutenção preditiva com mais rapidez e precisão.
• Ao usar IA para prever falhas e necessidades de manutenção, as empresas podem reduzir o tempo de inatividade e, ao mesmo tempo, aumentar a eficiência.
• Algumas das maiores empresas globais implementaram ferramentas de IA em seus programas de manutenção preditiva, com resultados promissores.

Explicação do uso de IA na manutenção preditiva

Os fabricantes costumavam basear seus cronogramas de manutenção de equipamentos de fábrica em projeções dos ciclos de vida das máquinas, incluindo falhas comuns. Com a IA, eles podem deixar de lado as suposições ao coletar e analisar dados do maquinário para prever quebras, obtendo uma visão mais detalhada de máquinas individuais e redes de produção.

Também podem obter recomendações de manutenção em tempo real, com equipamentos críticos sendo os primeiros na fila para reparos. Um benefício importante: embora a manutenção quase sempre exija algum tempo de inatividade, o planejamento com base em previsões precisas ajuda a manter esse tempo de inatividade no mínimo e programá-lo para os períodos ideais.

Por que a manutenção preditiva é importante?

Em poucas palavras: menos tempo de inatividade. As fábricas normalmente perdem entre 5% e 20% da sua capacidade de produção devido a falhas de equipamentos e outras causas de tempo de inatividade, de acordo com a Sociedade Internacional de Automação. Os custos totais de inatividade incluem redução da produção, aumento das taxas de sucata, correções temporárias ineficazes e dependência de terceiros para manter a produção em andamento.

Com tanto em jogo, é fundamental prever com precisão o status da máquina e as necessidades de manutenção para reduzir o tempo de inatividade. De acordo com um estudo da Siemens de 2024, os custos de uma linha de produção ociosa podem aumentar. Para grandes fábricas no setor automotivo, a produção interrompida pode custar US$ 695 milhões por ano, o que representa um aumento de 150% em comparação aos cinco anos anteriores. O mesmo estudo relatou que as 500 maiores empresas do mundo perderam 11% de sua receita anual como resultado de tempo de inatividade imprevisto.

Manutenção preditiva vs. Manutenção preventiva

Manutenção preventiva e preditiva são duas maneiras proativas de monitorar a saúde dos equipamentos de uma fábrica.

Com a manutenção preventiva, as empresas avaliam suas máquinas em intervalos regulares, não importa a frequência ou intensidade de uso do equipamento. Elas normalmente se baseiam em dados históricos e recomendações de seus fornecedores de equipamentos para criar cronogramas de manutenção baseados em regras. A única variável é o tempo decorrido desde a última avaliação.

Embora essa abordagem seja melhor do que uma puramente reativa, ela está relacionada a recomendações amplas baseadas em um conjunto de dados restrito. Por exemplo, pode recomendar a substituição de um componente importante (e caro) sem levar em conta fatores sutis que poderiam sugerir uma vida útil mais longa. Assim como a manutenção reativa, o excesso de manutenção pode levar a paradas e despesas evitáveis.

Com a manutenção preditiva, as empresas avaliam seus equipamentos continuamente usando dados que os sensores das máquinas fornecem ao software de monitoramento de desempenho. Algoritmos de IA analisam grandes quantidades desses dados — incluindo temperatura, vibração, pressão e níveis de fluidos do equipamento — para criar modelos detalhados da integridade e do desempenho. Como resultado, a empresa pode prever falhas com maior confiança e obter recomendações mais úteis sobre o que consertar e quando. Ao contrário da manutenção preventiva, que é orientada por regras menos flexíveis, a manutenção preditiva usa monitoramento em tempo real para responder dinamicamente e identificar problemas previstos, causas raiz e reparos necessários.

Um fabricante especializado em moldagem por injeção usa manutenção preditiva para detectar e corrigir anomalias em seus robôs e máquinas de moldagem. Ao monitorar de perto a saúde das máquinas e a qualidade das peças, a empresa reduz o tempo de manutenção, liberando os funcionários para desenvolver novos produtos e melhorar os processos operacionais.

Normalmente, as empresas usam manutenção preditiva para monitorar máquinas cuja falha causaria um alto custo em tempo de inatividade, recursos, ferimentos ou vidas. Por exemplo, se o tempo de inatividade em uma subestação elétrica deixasse milhares de pessoas sem energia, a concessionária poderia optar por investir em manutenção preditiva mais detalhada, possivelmente aproveitando ferramentas de IA. Para equipamentos de menor risco que não estão em caminhos críticos, as empresas tendem a manter a manutenção preventiva, às vezes refinando as regras de monitoramento para obter dados diferenciados para um agendamento de manutenção mais proativo.

Benefícios do uso de IA na manutenção preditiva

Manutenção preventiva e preditiva são duas maneiras proativas de monitorar a saúde dos equipamentos de uma fábrica.

• Reduza custos
  Previsões mais precisas de falhas de máquinas podem otimizar cronogramas de manutenção e diminuir o tempo de inatividade não planejado e os custos associados. Elas também prolongam a vida útil do equipamento ao sinalizar problemas e recomendar ações de manutenção. Os algoritmos de IA também podem monitorar de perto o consumo de energia de um equipamento, detectando ineficiências e sugerindo etapas para economizar recursos. Eles podem até ajudar a reduzir custos de mão de obra ao priorizar o trabalho de manutenção, reduzindo assim inspeções, reparos e substituições desnecessários.
  
  Um fabricante global usa um sistema de IA para monitorar mais de 10.000 máquinas, incluindo robôs, transportadores, elevadores, bombas, motores, ventiladores e máquinas de prensa/estampagem. O fabricante relata milhões de dólares em economia, mostrando um retorno sobre o investimento dentro de três meses após a implementação.
• Limite interrupções
  A IA reduz as interrupções das máquinas ao prever falhas com mais rapidez e precisão do que métodos mais antigos. Isso ajuda os fabricantes a se anteciparem a problemas mecânicos, aumentarem seu tempo de atividade e manterem suas cadeias de suprimentos fluindo.
• Aumento da produção
  Ferramentas de IA de manutenção preditiva podem ajudar as empresas a aumentar sua produtividade de trabalho em 5% a 20%, de acordo com um estudo da Deloitte de 2022. Um motivo: a IA pode ajudar a reduzir o tempo de inatividade em até 15%, mantendo as linhas de produção funcionando.
• Maior segurança
  Uma máquina com defeito pode colocar os trabalhadores em risco. Ao saber quando a máquina tem probabilidade de falhar e fazer reparos preventivamente, um fabricante pode evitar colocar os funcionários em perigo, incluindo técnicos de serviço que muitas vezes precisam manusear o equipamento. Trabalhadores americanos que operam e fazem manutenção de máquinas sofrem cerca de 18.000 ferimentos por ano, de acordo com a Administração de Segurança e Saúde Ocupacional. Mais de 800 pessoas morrem por ano.
• Ampliação do ciclo de vida do equipamento
  Ao evitar o desgaste prematuro, as ferramentas de análise de dados baseadas em IA podem ajudar a prolongar a vida útil de um ativo mecânico, aumentando o tempo de atividade do fabricante, a produtividade e, por fim, a receita.
• Melhor controle de qualidade
  As práticas manuais de controle de qualidade consomem tempo e são propensas a erros humanos. Ao automatizar inspeções de equipamentos e fornecer feedback em tempo real, as ferramentas de IA ajudam a melhorar a qualidade e a consistência do produto, minimizando as taxas de defeitos e reduzindo os custos de produção. Quando algoritmos de IA são treinados em grandes quantidades de dados de especificações de produtos, eles podem encontrar rachaduras, desalinhamentos, cores e texturas inconsistentes e outros problemas. Ao monitorar o torque, um sistema de IA pode rastrear a consistência dos valores de torque para garantir que os parafusos sejam apertados conforme as especificações. Se o valor do torque ultrapassar as faixas aceitáveis, o sistema alerta o fabricante para resolver o problema o mais rápido possível.

Como a IA é usada na manutenção preditiva

A IA está impulsionando a manutenção preditiva em setores como manufatura, gestão de frotas, entrega de pacotes, mineração, reciclagem e energia, todos os quais dependem de máquinas sofisticadas. As empresas podem criar modelos automatizados que monitoram as condições dos equipamentos, detectam anomalias, prevêem falhas e interrupções nos equipamentos, priorizam e programam a manutenção, otimizam o uso de energia e recomendam ações corretivas.

• Prevenção de interrupções
  Ao coletar dados, incluindo desempenho histórico e dados contextuais em tempo real, de ativos conectados, a manutenção preditiva baseada em IA reduz interrupções onerosas. Os algoritmos analisam dados em tempo real e enviam relatórios às equipes da fábrica, sinalizando sinais de possíveis falhas, por exemplo, máquinas superaquecidas ou flutuações inadequadas de voltagem.
  
  Um grande produtor de alumínio implementou ferramentas com tecnologia de IA para monitorar robôs e outros equipamentos em plantas de fundição. Os trabalhadores recebem avisos de manutenção com pelo menos duas semanas de antecedência, por exemplo, sobre motores de serra que apresentam baixo desempenho devido a componentes soltos. Durante cada evento, a empresa evita 12 horas de inatividade inesperada.
• Monitoramento de condições
  Os fabricantes devem monitorar as condições dos equipamentos para manter tudo funcionando sem problemas. Algoritmos de IA podem reconhecer condições normais e anormais com muito mais rapidez e precisão do que tecnologias mais antigas. Esses sistemas analisam dados em tempo real sobre a integridade do equipamento, descobrem padrões relevantes e preveem falhas para evitar interrupções. Eles também ajudam a determinar prioridades de manutenção com base nas condições do momento, não em um cronograma predeterminado.
• Detecção de anomalias
  Até recentemente, a detecção de anomalias era feita com sistemas baseados em regras, que usam limites codificados para detectar irregularidades na máquina e prever falhas. Por exemplo, se a vibração de uma máquina exceder o limite definido nas normas ISO, a anomalia é relatada e a manutenção pode ser sugerida. Mas equipamentos complexos geram grandes quantidades de dados, não apenas sobre vibração, mas também sobre temperatura, pressão, calor e muitas outras variáveis, dificultando a interpretação precisa das informações por sistemas mais antigos.
  
  Os sistemas de IA, por outro lado, não apenas coletam e analisam dados, mas aprendem com eles à medida que avançam. Em vez de apenas seguir regras e sinalizar problemas atuais, a análise baseada em IA pode identificar até mesmo a menor indicação de desvio de desempenho, detectando problemas emergentes antes que eles causem interrupções.
• Previsão de falhas
  A IA analisa o desempenho histórico e os dados do sensor em tempo real para criar um modelo preditivo de deterioração do equipamento, ajudando as empresas a evitar falhas totais das máquinas. À medida que o modelo ingere mais dados, ele aprende, se adapta e prevê com precisão crescente. O deep learning para previsão de falhas — um tipo de machine learning — encontra links que escapam aos métodos mais antigos, incluindo a observação humana. Uma empresa multinacional de entrega de pacotes usa um sistema de IA para prever falhas em mais de 30 tipos de máquinas em instalações de triagem, identificando defeitos na caixa de engrenagens, danos na correia e outros problemas dispendiosos. A empresa estima que o sistema economiza milhões de dólares anualmente.
• Priorização e programação de manutenção planejada
  A IA melhora a manutenção planejada ao identificar problemas, prioridades e reorganizar cronogramas de manutenção, tudo em tempo real. Em vez de focar somente em problemas atuais ou criar cronogramas com base em dados passados, a manutenção preditiva orientada por IA revela o que provavelmente acontecerá se as condições do equipamento permanecerem as mesmas. Também apresenta medidas proativas que as empresas podem tomar para produzir melhores resultados.
• Otimização de energia
  À medida que as máquinas se tornam menos eficientes ao longo do tempo, elas usam mais energia para produzir a mesma quantidade. Nos EUA, por exemplo, sistemas de ar comprimido ineficientes desperdiçam US$ 3,2 bilhões por ano, de acordo com o Compressed Air and Gas Institute. Usando manutenção preditiva baseada em IA, fabricantes e outros operadores de máquinas podem encontrar falhas em equipamentos e programar reparos para evitar, ou pelo menos prevenir, a necessidade de refugo e retrabalho. A Ford Motor conta com IA para otimizar a energia em todas as suas fábricas, combinando com gêmeos digitais para detectar desperdícios e identificar maneiras de reduzí-los.
• Visão computacional
  As tecnologias de visão computacional permitem que os computadores vejam. Por exemplo, um fabricante pode treinar uma ferramenta de IA para visualizar e analisar vídeos que monitoram as condições das máquinas. Por meio de algoritmos de refinamento visual, as imagens se tornam informações que complementam outros dados ao capturar anomalias difíceis de detectar, como sinais sutis de desgaste, peças desalinhadas, componentes ausentes e até mesmo embalagens danificadas nas prateleiras. As imagens também ajudam a determinar as causas raízes dos problemas e as soluções mais eficazes.

Exemplos de IA na manutenção preditiva

Alguns dos maiores fabricantes do mundo usam IA para aprimorar a manutenção preditiva de máquinas e melhorar o tempo de atividade.

Uma montadora global usa IA para inspecionar e manter robôs de soldagem em suas fábricas. Especificamente, ela emprega visão computacional e deep learning para analisar imagens e vídeos de robôs para detectar defeitos. O sistema de IA recomenda parâmetros e configurações para cada robô e notifica os trabalhadores quando manutenção ou substituição são necessárias. A solução pode reduzir o tempo de inspeção do robô em 70% e melhorar a qualidade da soldagem em 10%, relatou a montadora.

A GE Aviation usa IA para prever a necessidade de manutenção em seus motores a jato usados ​​por companhias aéreas e outros clientes. Cerca de 44.000 motores têm sensores incorporados que fornecem dados aos centros de monitoramento da GE em Cincinnati e Xangai. A GE combina os dados com modelos físicos de motores e detalhes ambientais para prever problemas de manutenção antes que eles ocorram. Além de aumentar a confiabilidade do motor, o uso de IA reduziu os custos de manutenção das companhias aéreas e aumentou a segurança.

Aumente o tempo de atividade com o Oracle Supply Chain Management

Melhore a resiliência da cadeia de suprimentos, reduza interrupções e mantenha-se à frente das constantes mudanças nas condições de mercado com as aplicações Oracle Cloud Supply Chain & Manufacturing. Use ferramentas de manutenção preditiva no Oracle Fusion Cloud Maintenance, que incorpora IA para aumentar a visibilidade do desempenho da máquina e, ao mesmo tempo, reduzir o tempo de inatividade e os custos operacionais.

Perguntas frequentes sobre uso de IA na manutenção preditiva

Qual ​​é o papel da IA ​​na gestão de manutenção?
A IA pode prever falhas de equipamentos e gerar insights de manutenção com mais rapidez e precisão do que tecnologias mais antigas. Ao fazer isso, a IA ajuda as empresas a reduzir o desgaste das máquinas e o tempo de inatividade não planejado.

Como a IA pode ser usada na manutenção?
As empresas podem usar IA para monitorar condições, detectar anomalias, evitar falhas e interrupções nos equipamentos e priorizar e programar manutenções.

Como o machine learning é usado na manutenção preditiva?
Os algoritmos de machine learning podem prever quando o equipamento de fábrica irá se deteriorar, falhar e precisar de reparo ou substituição. Eles são essenciais para soluções de manutenção preditiva baseadas em IA.