A análise preditiva pode ser compreendida como uma estratégia pela qual se busca analisar dados com a finalidade de entender o funcionamento de uma máquina. Ou seja, verificar seu histórico e comportamento com o objetivo de identificar quando ela vai parar. Isso é feito com o uso de tecnologias da indústria 4.0, como IIoT (Industrial Internet of Things e, em português, Internet Industrial das Coisas) e sensores que leem em tempo real o comportamento do equipamento.
É uma solução que pode trazer vários ganhos para uma indústria. Ao longo deste conteúdo, apresentamos quais são eles e outras informações relacionadas ao assunto. Confira!
Conceitos relacionados à análise preditiva
Um bom gestor do setor industrial deve conhecer o funcionamento das máquinas presentes no chão da fábrica. Isso porque é a partir desse conhecimento que ele pode implementar ações visando garantir o adequado funcionamento delas, o que contribui para assegurar a produtividade do setor de produção e a satisfação dos clientes.
De acordo com Evandro Eckile Rodrigues, diretor da ABII, e Fábio Obaid, engenheiro de desenvolvimento de soluções na empresa I3C Soluções, a análise preditiva é uma área que exige do gestor o entendimento do funcionamento da máquina com o objetivo de saber qual é o ponto de quebra.
Na visão deles, o gestor precisa compreender o estado de funcionamento da máquina estando esta em boas condições. Da mesma forma, estando ela funcionando em situações não tão boas, ou seja, quando está prestes a ter uma falha. É com base nesses parâmetros/conceitos que a análise preditiva se torna realizável.
Vantagens oferecidas pela análise preditiva a uma indústria
Muitos gestores não conseguem perceber de cara quais são as vantagens oferecidas pela análise preditiva a uma indústria. Mas neste tópico isso se tornará mais claro. Abaixo, apresentamos os benefícios mais importantes, que, segundo Evandro Eckile Rodrigues e Fábio Obaid, são:
- Possibilitar que o gestor consiga programar uma reserva ou estoque de produtos quando entender que a máquina pode parar de funcionar;
- Permitir ao gestor planejar manutenções preventivas a fim de assegurar o funcionamento adequado do equipamento;
- Garantir a realização de uma gestão completa do funcionamento das máquinas que fazem parte do chão de fábrica, tornando-as mais eficientes e produtivas;
- As máquinas passam a ser analisadas por tecnologia moderna da Indústria 4.0, como soluções da IIOT e sensores inteligentes, o que otimiza a realização de tal processo.
Com base nas vantagens destacadas, podemos dizer que a análise preditiva garante a uma indústria o domínio completo de suas ferramentas de produção e saber, por exemplo:
- Quando vão quebrar ou parar de funcionar;
- A capacidade produtiva de cada máquina;
- Os picos de produção;
- O turno mais produtivo e operador;
- Panorama geral da tecnologia de sensoriamento das máquinas.
É, portanto, uma solução que evita surpresas para uma indústria.
Diferença entre análise preditiva e análise preventiva
A análise preditiva envolve a análise do comportamento da máquina, a fim de identificar seu momento de quebra. Ou seja, o equipamento é monitorado e seus dados são lidos de maneira que se torne possível desenhar um padrão de atuação.
A análise preventiva é a manutenção clássica do equipamento, como a troca de peças que muitas vezes nem se sabe se realmente vai influenciar em seu funcionamento. Esse tipo de análise tem como variável o tempo, ou seja, a máquina passa por manutenção de forma periódica. Já a análise preditiva tem como variável o comportamento da tecnologia.
No entanto, é importante dizer que, em certo ponto, ambas as soluções convergem. Como assim? A análise preditiva ao identificar falhas na máquina pode levar à análise preventiva, ou seja, dos seus procedimentos de manutenção.
Tecnologias da indústria 4.0: relação entre Machine Learning/IA e IoT e análise preditiva
As tecnologias da Indústria 4.0, como Machine Learning/IA, IoT e IIoT, são essenciais para a análise preditiva. A IoT, por exemplo, fornece a tecnologia de sensoriamento que transforma dados brutos em informações que podem ser utilizadas pelos gestores para uma boa tomada de decisão. Esses dados são disponibilizados em uma plataforma de gestão de fácil visualização e interpretação.
O Machine Learning, ou aprendizado de máquina, orienta o sistema a buscar por padrões de funcionamento de máquina. Quanto mais dados essa plataforma receber, mais capacitada ela estará para oferecer informações confiáveis a respeito do comportamento de um equipamento.
Ou seja, enquanto a IoT e IIoT fornecem informações para o banco de dados, o Machine Learning vai ler o padrão da máquina e oferecer aos gestores a oportunidade de entender tal comportamento.
Como implementar a análise preditiva em uma indústria?
Isso pode ser feito ao se seguir os seguintes passos:
Passo 1: O primeiro passo é identificar se a indústria já conta com sensoriamento em suas máquinas. Caso não possua, isso deve ser resolvido.
Passo 2: A etapa seguinte consiste em saber se os dados estão sendo exportados corretamente para uma plataforma onde seja possível aplicar o aprendizado de máquina. É bom lembrar que é esta tecnologia que fará a leitura do padrão de comportamento do equipamento. Além disso, deve-se assegurar que esse processo seja feito dentro de um tempo considerado ideal para saber se a tecnologia está operando em condições boas ou ruins.
Passo 3: O próximo passo é definir os limites do equipamento com base nas informações extraídas da plataforma de gestão. É preciso um olhar técnico para validar as informações e confirmar os limites da ferramenta.
Assim, a implementação da análise preditiva em uma indústria passa, basicamente, por três etapas: sensoriamento das máquinas, uso de Machine Learning e análise de dados e um olhar técnico para definir os limites da ferramenta.
Cássio Barbosa, CEO da Hedro, empresa associada da ABII, complementa, afirmando que é necessário também a criação de protocolos de ação para que os times de manutenção e operações consigam agir de forma rápida, a fim de garantir assertividade em suas decisões e evitar que as máquinas tenham falhas. Como resultado, elas poderão funcionar de forma eficiente e assegurar o crescimento acelerado da indústria.
Viu só como a análise preditiva é importante para o adequado funcionamento das máquinas de uma indústria? No entanto, não podemos esquecer que ela só se torna assertiva quando é implementada a partir das tecnologias da Indústria 4.0, como IIoT, Internet das Coisas, Machine Learning, sistema de sensoriamento e outras.
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Sobre a ABII
A ABII – Associação Brasileira de Internet Industrial, fundada em agosto de 2016, atua com o objetivo de promover o crescimento e o fortalecimento da internet industrial das coisas e da indústria 4.0 (IIoT & I4.0) no Brasil. Coordena um ecossistema com provedores, usuários e especialistas em tecnologia e instituições de ensino. Num ambiente colaborativo reúne empresas protagonistas do mercado e é referência no movimento de transformação digital. Fomenta o debate entre setores privado, público e acadêmico, a geração de conhecimento e o intercâmbio tecnológico e de negócios.