IoT reduz custo de manutenção em até 40% na indústria

Se não forem bem cuidados, seja em diferentes setores, como mineração, petroquímico, energia, papel, alimentício, farmacêutico, transporte, os altos gastos com manutenção podem prejudicar a lucratividade. Para conseguirem novas maneiras de aumentar a produtividade de suas operações, algumas empresas já começaram a desenhar sua jornada para a Indústria 4.0.

Para driblar o alto grau de incerteza do último ano, o baixo crescimento, e outros desafios com matérias-primas, que se tornaram mais caras ou difíceis de obter, as indústrias entenderam que precisavam extrair o máximo valor possível dos seus ativos – que são os bens sobre os quais uma empresa pode ter controle, como ferramentas, máquinas e motores, matéria-prima, equipamentos de TI, entre outros.

De acordo com dados da consultoria Mckinsey, manutenção preditiva consegue reduzir o tempo de inatividade das máquinas em até 50% e aumentar a vida útil em 20% a 40%.


Segundo dados da consultoria McKinsey, a manutenção preditiva, aprimorada por inteligência artificial, pode gerar uma redução de 40% nos custos de manutenção, e ainda, reduzir o tempo de inatividade das máquinas em até 50% e aumentar a vida útil em 20% a 40%. Junto com outras abordagens de advanced analytics, como machine learning e plataformas de visualização para descobrir novas maneiras de otimizar seus processos, desde o sourcing de matérias-primas até a venda de produtos acabados, pode melhorar a margem de EBITDA (lucro antes de juros, impostos e amortização) entre 4% e 10%.

O grande desafio para os players industriais de hoje está na aplicação de tecnologias avançadas de manutenção preditiva em escala em todas as suas operações. Isso vale para diversos tipos de empresas, indústrias de processo, de bens de consumo, que possuem múltiplos ativos, uma ampla gama de causas de tempo de inatividade e modos de falha de alto valor (por exemplo, em equipamentos críticos) que ocorrem com baixa frequência a cada ano, o que torna mais difícil uma predição precisa pelos métodos tradicionais de IA.

Hoje já existem sensores mais baratos e customizáveis a qualquer necessidade, maior disponibilidade de dados, poder de processamento, e um ecossistema mais forte de parceiros técnicos que vêm investindo na propriedade intelectual necessária para industrializar ainda mais o processo de desenvolvimento de modelos de manutenção preditiva.

Algumas práticas para uma implementação bem-sucedida da manutenção preditiva em escala:

  • Escolher cuidadosamente quais ativos incluir – priorizar aqueles que são críticos para as operações, nos quais as falhas podem resultar em perda imediata de produção.
  • Pensar nos parceiros tecnológicos certos – uns oferecem licenças de software com soluções plug and play para problemas específicos, e outros oferecerem soluções que permitem adaptação às necessidades das instalações (processos, lotes, múltiplas máquinas), monitoramento remoto. O parceiro certo pode dar treinamento sob medida ao pessoal envolvido, envolvendo-o durante toda a implantação para garantir a adesão, ou integrando a manutenção preditiva aos sistemas de fluxo de trabalho existentes.
  • Dar tempo para melhorar os modelos preditivos – eles são parte de um processo permanente de aperfeiçoamento e melhoria contínuos.
  • Colocar as pessoas em primeiro lugar - uma implementação bem-sucedida requer também novos processos e mentalidades para incorporar as mudanças. Deixar claras as responsabilidades de cada usuário e dar capacitação contínua para dotar a organização das habilidades técnicas necessárias à solução digital, é fundamental.

 


 

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