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Manutenção Preditiva
Reduza as paragens de produção por avarias graças ao Machine Learning e à IA
Manutenção preditiva
Reduza as paragens de produção por avarias graças ao Machine Learning e à IA
Na Becolve Digital, estamos a transformar a forma como as empresas gerem os seus equipamentos de produção, utilizando Machine Learning e Inteligência Artificial para detetar anomalias e avarias antes que ocorram, permitindo uma manutenção mais eficiente e reduzindo os custos de produção. Descubra como pode levar a sua indústria para o próximo nível com uma solução de manutenção preditiva.
Sabia que…?
Segundo um estudo da ARC Advisory Group, apenas 18% das avarias que os ativos sofrem estão relacionadas com o “envelhecimento” dos mesmos e podem ser prevenidas com os programas de manutenção preventiva.
Ou seja, para prevenir os 82% restantes das avarias dos ativos, é necessário aplicar tecnologia preditiva.
Fonte: ARC Advisory Group
Estratégias de manutenção para prever avarias
Existem principalmente duas estratégias de manutenção que permitem prever e antecipar falhas e avarias: a Manutenção Baseada na Condição e a Manutenção Preditiva.
A Manutenção Baseada na Condição (CBM, na sigla em inglês) aplica-se quando a condição a monitorizar é conhecida e definível através de uma lógica baseada em regras. Estas regras devem ser fixas no tempo e não mudam dependendo das condições de carga, ambientais ou operacionais.
A Manutenção Preditiva é aplicável quando a modelação do ativo baseada em regras é demasiado complexa ou as regras específicas para a monitorização do estado de saúde e/ou o desempenho dos ativos não são conhecidas explicitamente. Também é aplicável quando as regras variam consoante as condições de carga, ambientais ou operacionais.
O que é a Manutenção Preditiva?
A manutenção preditiva é uma técnica avançada que utiliza dados em tempo real e análise inteligente para antecipar falhas e avarias em equipamentos industriais antes que ocorram. Estas soluções de manutenção preditiva 4.0 recolhem dados relevantes dos seus equipamentos de produção e utilizam algoritmos de Machine Learning e Inteligência Artificial para identificar padrões e anomalias que podem indicar possíveis avarias futuras.
Vantagens da Manutenção Preditiva
- Melhoria da eficiência operacional: Otimize o desempenho dos equipamentos, reduzindo os tempos de inatividade e maximizando a sua vida útil.
- Redução de custos: Detetar e resolver problemas antes que se convertam em avarias maiores evita paragens dispendiosas e perdas de produção.
- Segurança melhorada: Garante um ambiente mais seguro para os trabalhadores ao minimizar o risco de acidentes relacionados com falhas nos equipamentos.
- Planificação estratégica: Conhecer antecipadamente quando é necessária a manutenção permite programá-la de forma mais eficaz, evitando interrupções imprevistas na produção.
- Aumento da vida útil: Ao realizar intervenções precisas e no momento adequado, prolonga a vida útil dos equipamentos e maximiza o investimento.
Como funciona?
- Recolha de dados históricos:
Recolha dos dados históricos dos equipamentos a monitorizar para o seu tratamento e limpeza. - Criação do modelo com Machine Learning:
Utilização de potentes algoritmos de Machine Learning para analisar os dados recolhidos e, através do reconhecimento avançado de padrões, criar o modelo preditivo. - Monitorização em tempo real:
Através do uso de IA, é realizada uma comparação entre os dados em tempo real do ativo e as predições do modelo. - Deteção de anomalias e avarias potenciais:
Com base na análise de dados, a IA identifica anomalias e possíveis problemas futuros nos equipamentos monitorizados. - Alertas e notificações em tempo real:
Emissão de alertas instantâneos por correio eletrónico, informando sobre qualquer problema potencial que requeira atenção. - Diagnóstico de falhas:
A IA encarrega-se de analisar os padrões de desvio do ativo e diagnosticar as possíveis causas do desvio, fornecendo um diagnóstico preliminar para a sua posterior análise detalhada. - Manutenção Prescritiva:
Após o diagnóstico da falha, o sistema informa as seguintes ações operacionais e de manutenção a realizar para a sua correção. - Rest Usefull Life Estimation (RULE):
Os algoritmos do sistema encarregam-se de realizar uma estimativa de quando ocorrerá a avaria ou a falha com base nos dados recolhidos nas últimas horas ou dias. - Reentrenamiento del modelo:
Caso se trate de um falso alarme gerado por condições de carga, operacionais ou ambientais não conhecidas pelo modelo, este pode ser reentrenado facilmente com os dados que definem as novas condições. - Informes y visualizaciones intuitivas:
Aceda a relatórios detalhados e visualizações claras que o ajudarão a entender o desempenho dos seus equipamentos e a tomar decisões informadas.
Confie na experiência e na tecnologia da Becolve Digital
A nossa equipa de especialistas em Machine Learning e Inteligência Artificial dedica-se a fornecer-lhe soluções de manutenção preditiva de alta qualidade e à medida para a sua indústria. Ao combinar a nossa experiência com tecnologia de vanguarda, estamos prontos para levar a sua empresa para um futuro mais eficiente, seguro e rentável.
Não perca mais tempo com a manutenção corretiva! Junte-se a nós hoje mesmo e leve a sua indústria para o próximo nível!
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