A boa performance das máquinas naindústria depende diretamente da manutenção preditiva. Uma vez que elas estão em bom estado, maior será a produtividade e, consequentemente, a satisfação do consumidor final. Além disso, o acompanhamento constante desses equipamentos auxilia no aumento da competitividade, o que é de grande importância dentro do contexto da transformação digital.
Nesse sentido, é preciso acompanhar e avaliar uma série de fatores que pode sinalizar se uma máquina precisa ou não de manutenção preditiva. A Inteligência Artificial e o Machine Learning são fundamentais nesse processo, uma vez que fazem a coleta e tratamento dos dados de monitoramento do maquinário industrial.
Para saber mais sobre a importância da manutenção preditiva e como implementá-la, continue a leitura do nosso artigo até o final!
O que é manutenção preditiva?
Por meio do acompanhamento e monitoramento dos dados das máquinas industriais é que se realiza a manutenção preditiva. Além disso, ela é responsável por identificar possíveis falhas futuras nos equipamentos, sendo que essa abordagem se difere um pouco da manutenção preventiva e corretiva. No primeiro caso, os ajustes nos equipamentos são feitos periodicamente, de acordo com o fabricante da máquina. Já o segundo ocorre mediante uma falha que não foi identificada com antecedência.
Por que a manutenção preditiva é importante?
Visto que ela prevê falhas futuras, a manutenção preditiva ajuda a indústria a se manter produtiva, de modo a não ter que interromper a operação sempre que um reparo de máquina precisar ser realizado. Outros benefícios dessa abordagem incluem:
- a vida útil dos equipamentos passa a ser maior;
- os custos de manutenção das máquinas passa a ser menor;
- aumento da segurança, reduzindo o risco de acidentes de trabalho.
Como implementar a manutenção preditiva?
A manutenção preditiva é feita da seguinte forma: por meio de algum procedimento específico, os dados obtidos da análise dos equipamentos são enviados para umsoftware. As principais técnicas aplicadas na indústria para a coleta de dados são:
- análise de vibrações, onde sensores são colocados nos equipamentos, de modo a identificar avarias e defeitos;
- termografia, que é quando se identifica possíveis problemas nos equipamentos com base na medição de temperatura;
- ultrassom, responsável por identificar vazamentos em tubulações e existência de faíscas elétricas nos equipamentos, por exemplo.
Os softwares dotados de Inteligência Artificial e Machine Learning, após receber e tratar os dados referentes aos equipamentos, informam se aquela máquina precisará ou não de uma manutenção preditiva. Vale salientar também que aIoT (Internet das Coisas) é outro componente fundamental na manutenção preditiva, visto que informa em tempo real o status dos equipamentos, tornando ainda mais rápida a identificação de avarias e falhas nas máquinas.
A manutenção preditiva é responsável por assegurar a boa performance das máquinas industriais. Como foi visto, o acompanhamento de status dos equipamentos é feito primeiramente com alguma técnica (como análise de vibrações) e depois por software. Dessa forma, obtém-se, dentre outras coisas, o aumento da produtividade, a redução dos custos de manutenção e o aumento de vida útil dos equipamentos.
Agora que você entendeu a importância da manutenção preditiva e como ela beneficia a indústria, aproveite para compartilhar este artigo nas redes sociais!
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?