No paradigma da Indústria 4.0, a digitalização torna-se fundamental para a gestão dos processos de produção. Um conceito inovador é a manutenção preditiva, baseada na Internet das Coisas e em Machine Learning, que permite otimizar as atividades de manutenção para reduzir o risco de tempo de inatividade das máquinas ou falhas inesperadas.
A manutenção preditiva tem como objetivo detectar e sinalizar variações que possam exigir intervenções técnicas por meio de informações sobre o estado da planta durante a atividade de produção, para "prever" um possível mau funcionamento.
Ela pode ser facilmente confundida com a manutenção preventiva, que consiste em atividades programadas de controle e serviço no sistema de automação, necessárias para manter o bom estado de funcionamento da planta.
Uma primeira forma de manutenção preditiva consistia na coleta manual dos dados necessários, mas hoje, graças ao rápido e amplo desenvolvimento da Internet das Coisas, essas informações podem ser fornecidas em tempo real e arquivadas digitalmente para serem analisadas e desenvolvidas com IA e Machine Learning.
A manutenção preditiva se baseia principalmente em tecnologias de ponta, sobretudo sensores de monitoramento que coletam dados durante a atividade da planta e fornecem informações digitais em tempo real úteis para analisar seu estado.
Fundamental para a implementação da manutenção preditiva é a interconexão das máquinas com as infraestruturas digitais da empresa, como serviços em nuvem e bancos de dados, pois as informações sobre as condições das máquinas coletadas pelos sensores são transmitidas a um sistema de arquivamento digital para depois serem compartilhadas com outros recursos.
Essas informações são analisadas por algoritmos preditivos, especificamente projetados para entender, a partir dos dados recebidos, se algo está prestes a falhar ou o nível de desgaste de uma máquina. A Inteligência Artificial, por meio desses algoritmos preditivos, gera relatórios que identificam tendências no sistema de produção e indicam onde a manutenção é necessária.
A Sinteco iniciou os primeiros testes para implementar a manutenção preditiva em sistemas de automação personalizados, utilizando tecnologias inovadoras para coleta de dados e programando algoritmos ad hoc para gerar relatórios úteis ao monitoramento e à intervenção preditiva.
