A automação inteligente é um conceito que todas as empresas atualmente precisam entender e praticar. A automação tradicional busca reduzir custos e aumentar a produtividade. Contudo, a automação inteligente visa a automação apoiada em tecnologias de Inteligência Artificial (IA), como o Aprendizado de Máquina (Machine Learning – ML), que, por sua vez, é uma área dentro de IA que trabalha com previsão e classificação. Suas técnicas possuem diversas aplicações. Vejamos o caso da área de manutenção.
A falta de um planejamento para a área de manutenção é um sério problema para as empresas de setores de ativos intensivos, como manufatura, petróleo e gás e transporte. A falta de planejamento da manutenção poderá ser extremamente cara, tendo em vista que resultará em longos períodos de inatividade da produção. Resultam em reparos de urgência e investimento em novas máquinas e peças. A parada inesperada de produção pode afetar as obrigações do fornecedor e forçar uma empresa a comprar produtos de seus concorrentes, resultando em custos imprevistos significativos.
Uma boa prática atualmente é trabalhar com a manutenção preditiva. Mas o que é a manutenção preditiva? Como eu escrevi num post anterior (Inteligência Artificial Aplicada à Manufatura), a manutenção preditiva usa análise preditiva e o Aprendizado de Máquina para determinar a vida útil de uma máquina e a probabilidade de ela falhar em um determinado dia. Usa-se, a partir de sensores, dados históricos de pedidos realizados, de falhas registradas e de manutenção anteriores para programar a estimação da manutenção futura das máquinas, antes que os equipamentos falhem. Mas não antes de ser realmente necessário, evitando custos desnecessários associados a reparos e perdas de produção.
Preditiva x Preventiva. Cabe-se mostrar a diferença entre os tipos de manutenção. A manutenção preditiva oferece vantagens reais sobre a manutenção preventiva. Na preventiva usa-se um ciclo fixo para substituição e reparo, geralmente com base nas especificações do fornecedor. Neste caso, o fornecedor do equipamento não leva em consideração o estado real da máquina ou o ambiente específico onde opera, como níveis de produção, temperatura, umidade ou outras condições operacionais. Desta forma, pode-se considerar que a manutenção preventiva é as vezes imprecisa e resulta em custos devido aos reparos serem programados muito tarde ou muito cedo. A manutenção preditiva, por sua vez, leva em consideração dados históricos para prever com mais precisão a probabilidade de falha ou de completa parada do equipamento.
Os ganhos com o uso da manutenção preditiva incluem:
· Redução de custos, redução do tempo de inatividade não planejado, menos inspeções redundantes e medidas de manutenção preventiva ineficazes. As economias são geradas pelo aumento da produtividade e pela redução dos custos de mão de obra e materiais.
· Custos reduzidos do ciclo de vida do equipamento por meio de melhor desempenho e vida útil prolongada do equipamento.
· Benefícios indiretos, incluindo qualidade aprimorada, retrabalho reduzido, defeitos reduzidos, segurança aprimorada e maior eficiência energética.
