Manutenção preditiva pode ganhar mais eficiência com redes wireless

Uma pesquisa realizada pelo instituto Aberdeen Research apontou que o custo médio de uma parada não planejada pode chegar a US$ 260 mil hora - em operações de manufatura de grande escala. Como a redução de custos é uma das principais prioridades em todos os setores, o ideal é zerar as paradas não planejada.

Para evitar incidentes caros, estender a vida útil dos equipamentos e reduzir as ineficiências operacionais no processo, os operadores de plantas industriais estão recorrendo a soluções de manutenção preditiva baseadas em tecnologias sem fio de baixa potência.

A vantagem sem fio

As aplicações de plantas industriais modernas geralmente envolvem a instalação permanente de sensores de vibração e temperatura em máquinas para fornecer os dados abrangentes necessários para a implementação bem-sucedida de redes sem fio. Graças a protocolos como Bluetooth Low Energy, muitos mais sensores sem fio podem agora ser conectados a muito mais máquinas em uma grande instalação. Esses sensores, então, reportam dados críticos de volta a um servidor central ou à nuvem, por meio de um gateway sem fio. Quando um limite determinado para a integridade do ativo é atingido e um alerta é gerado, os engenheiros de confiabilidade têm acesso instantâneo aos dados de condição da máquina e análises por meio do software de gerenciamento de ativos, de qualquer lugar.

As redes sem fio também possibilitam monitorar ativos em ambientes perigosos e locais de difícil acesso, enquanto reduzem drasticamente os custos associados à instalação, manutenção e desempenho dos sistemas de monitoramento de ativos. Como os sensores sem fio em ambientes industriais nem sempre podem ser facilmente recarregados ou substituídos, eles devem ser capazes de alcançar uma longa vida útil da bateria. As redes sem fio garantem o equilíbrio certo entre alcance e baixo consumo de energia.

Além das possibilidades de melhor eficiência com hardware, soluções sem fio também permitem o compartilhamento em tempo real de informações coletadas pelos sensores nos ativos que são analisadas por ferramentas e soluções de Inteligência Artificial e de Aprendizado de Máquina. Assim, diagnósticos são entregues com extrema agilidade e os problemas corrigidos com rapidez.

Dados de sensor têm sido usados para aplicações de manutenção há muitos anos. Historicamente, foram utilizados para análises post mortem após falha de equipamentos, o que levou à adoção de alguma forma de Gerenciamento de Desempenho de Ativos (APM) ou Monitoramento Baseado em Condições (CBM). O CBM existe há muitos anos e pode servir muito bem para identificar anomalias crescentes de desempenho por meio de análises de tendências básicas. As abordagens mais modernas para manutenção preventiva usam aprendizado de máquina e IA para descobrir insights sobre o que podem parecer conjuntos de dados grandes e díspares. Ao fazer isso, as soluções de sensores, aliadas à Inteligência Artificial, identificam falhas em potencial e preveem quanto tempo uma máquina ou processo pode ter antes de falhar.

Por fim, ainda há muito o que percorrer quando o assunto é manutenção preditiva. De qualquer maneira, tecnologias sem fio, junto à Internet das Coisas e computação cognitiva podem trazer mais eficiência. Há um menor custo, quando comparado a redes com fio, mais flexibilidade para conectividade, e mais possibilidades para resolução dos problemas.

(*) Gerente de Produtos da Atech.