Imaginando um futuro de aprendizado de máquina para manutenção preditiva

A manutenção preditiva é uma abordagem orientada por dados para manter seus equipamentos, ativos e edifícios. Quando implementada de forma eficaz, a manutenção preditiva pode ajudar suas equipes de manutenção a ficarem alguns passos à frente dos problemas, o que significa maior produtividade e uma redução drástica no dispendioso tempo de inatividade não planejado.

A manutenção preditiva não é nova. A abordagem vem ganhando popularidade nas últimas décadas. Hoje, os avanços em inteligência artificial (IA) já estão começando a levar a manutenção preditiva para o próximo nível. Mas, eventualmente, o aprendizado de máquina (ML) provavelmente trará uma nova revolução na manutenção.

O que é manutenção preditiva?

Manutenção preditiva é uma abordagem proativa de manutenção em rápido crescimento, que combina monitoramento de condições e análise de dados para prever (e ajudar a prevenir) falhas antes que elas ocorram.

A abordagem baseia-se em dispositivos da Internet Industrial das Coisas (IIoT), como sensores de monitoramento de condições, para coletar dados sobre mudanças nos níveis de vibração, som e temperatura, todos os quais são indicadores-chave da saúde e desempenho do ativo. Comparar dados em tempo real com os dados históricos do seu equipamento permite que as equipes de manutenção identifiquem rapidamente os primeiros sinais de um problema.

Quanto mais dados você tiver, mais precisamente você poderá identificar defeitos em seu equipamento e resolvê-los antes que se tornem problemas maiores. Com sinais de alerta precoces, suas equipes de manutenção podem entrar e fazer os reparos necessários, como apertar ou substituir componentes soltos ou desgastados da máquina.

Como a manutenção preditiva reduz o tempo de inatividade?

A manutenção preditiva pode eliminar quebras inesperadas ao resolver proativamente pequenas preocupações de manutenção antes que elas saiam do controle. Em muitos casos, a manutenção preditiva também pode poupar o trabalho de realizar inspeções manuais porque a tecnologia está monitorando continuamente seus ativos em busca de sinais de saúde, transmitindo esses dados para suas equipes de manutenção em tempo real e alertando a equipe de manutenção quando sua atenção imediata for necessária.

Hoje, a inteligência artificial já promete tornar manutenção preditiva mais eficaz, ajudando equipes a analisar dados de condições de máquinas e fazer recomendações para que as equipes possam maximizar o tempo de atividade da máquina e otimizar cronogramas de manutenção. Mas, no futuro, o aprendizado de máquina pode desbloquear ainda mais capacidades.

O que é aprendizado de máquina para manutenção preditiva?

O aprendizado de máquina é um subconjunto da inteligência artificial, que permite que os computadores imitem certos aspectos da inteligência humana. O aprendizado de máquina provavelmente nunca substituirá o cérebro humano, mas é incrivelmente poderoso para automatizar certas tarefas, especialmente analisar grandes volumes de dados de forma rápida e precisa. Algoritmos de aprendizado de máquina já destacar-se no raciocínio indutivo, ou tirar conclusões com base no desempenho passado. Não está prontamente disponível hoje, mas essas capacidades podem tornar o machine learning um ajuste natural para aplicações de manutenção preditiva.

Para resumir, o software de aprendizado de máquina pode “ler” montanhas de dados muito rapidamente, muito mais rápido do que um humano. Ele pode então organizar essas informações e identificar padrões. Com o tempo e com dados suficientes, os algoritmos de aprendizado de máquina podem potencialmente fazer previsões altamente precisas com base nesses dados.

O que isso significa para a manutenção preditiva? Isso significa que — algum dia no futuro — uma vez que o software tenha coletado dados suficientes sobre o desempenho básico e as condições operacionais das máquinas, o ML pode identificar automaticamente os padrões de vibração, som e/ou temperatura que indicam que uma peça está perto de quebrar e prever quando o equipamento precisa de manutenção. O aprendizado de máquina também tem a capacidade de se autocorrigir e melhorar continuamente. De uma perspectiva de manutenção, isso significaria que as previsões do algoritmo realmente são better e mais precisos ao longo do tempo e à medida que o software continua coletando e analisando dados de suas máquinas.

Como o aprendizado de máquina para manutenção preditiva acabará melhorando suas máquinas

A manutenção preditiva tem dois componentes básicos. O primeiro componente é o monitoramento de condições, que se refere ao processo de coleta contínua de dados sobre as condições do seu equipamento. O segundo componente é a análise de dados, ou a análise desses dados para encontrar indicadores da saúde e do desempenho dos seus ativos.

Até recentemente, os técnicos tinham que coletar dados de saúde da máquina manualmente, e eles eram apenas um instantâneo de um ponto no tempo. Então, os profissionais de manutenção teriam que peneirar todos os dados e dar sentido a eles. Hoje, os dispositivos IoT podem coletar e transmitir esses dados automaticamente, sem a necessidade de métodos manuais e propensos a erros de coleta de dados. A partir daí, o software de aprendizado de máquina pode analisar os dados e usá-los para fazer previsões precisas com base em condições em tempo real.

O aprendizado de máquina é uma ótima opção para coleta de dados com tecnologia IoT. A tecnologia IoT significa que os dados podem ser coletados em quantidades maiores do que nunca. Ela também elimina o erro humano que costumava atrapalhar o armazenamento desses dados. Mas todos esses dados podem ser esmagadores. Na verdade, muitas empresas modernas têm mais dados do que sabem como usar.

O software com tecnologia ML resolve esse problema. Algoritmos ML podem absorver enormes quantidades de dados e dar sentido a eles rapidamente. Eles usam esses dados para chegar a análise prescritiva, ou insights baseados em dados que você precisa para prever problemas com sucesso.

Preparando-se para o futuro do aprendizado de máquina para manutenção preditiva

O aprendizado de máquina depende de dados para ter sucesso. Se você estiver interessado em usar ML algum dia, seu primeiro passo deve ser começar a coletar dados instalando sensores para monitorar mudanças nos níveis de vibração, níveis de temperatura, consumo de energia e saídas de áudio do seu equipamento.

O aprendizado de máquina é uma tecnologia complexa, e implementá-la corretamente provavelmente levará experiência por algum tempo ainda. É importante trabalhar com um parceiro confiável que tenha experiência no uso da tecnologia ML juntamente com a manutenção preditiva. Por fim, a manutenção preditiva e o ML podem eliminar as suposições da manutenção, para que as equipes desfrutem de mais tempo de atividade e maior produtividade em todas as operações.