No cenário competitivo da Indústria 4.0, o Autodiagnóstico™ de falhas desponta como a tecnologia mais avançada para prevenir paradas de máquinas e garantir a excelência operacional.
Essa abordagem inovadora vai além da simples detecção de anomalias; ela executa uma análise detalhada que determina a exata localização e os componentes afetados, avalia a gravidade e identifica especificamente o tipo de falha.
Ao possibilitar intervenções mais precisas e oportunas, o Autodiagnóstico™ não apenas otimiza custos e indicadores como disponibilidade e confiabilidade, mas assegura uma vantagem competitiva sustentável. Essa é a interseção perfeita entre inovação tecnológica e performance operacional de alto nível.
O que é o Autodiagnóstico™ de Falhas?
Em termos simples, o Autodiagnóstico™ de falhas é a capacidade de detectar falhas automaticamente acompanhado de um diagnóstico resolutivo para situação.
O sistema é composto por algoritmos de inteligência artificial para realizar tal feito. Essa tecnologia funciona como um médico para suas máquinas, monitorando continuamente seus sinais vitais e alertando sobre qualquer problema potencial.
O Cérebro da Manutenção Assistida por IA
A manutenção preditiva assistida por Inteligência Artificial (IA) está revolucionando a gestão de ativos industriais e é composta por algumas ferramentas chaves, o Autodiagnóstico™ é uma delas.
Nesse contexto, o Autodiagnóstico™ é o núcleo inteligente da manutenção assistida. É ele que permite prever e identificar as falhas em equipamentos para gerar os procedimentos assistidos por IA.
Ao cruzar e analisar um volume massivo de dados de operações passadas, o Autodiagnóstico™ se integra ao fluxo da manutenção assistida, atuando como o assistente virtual que otimiza todo o processo. De maneira análoga, o Autodiagnóstico™ é o o “piloto automático” da manutenção assistida. Assim como um piloto automático em aeronaves ajusta o curso com base em condições e dados em tempo real para garantir uma viagem segura e eficiente, o Autodiagnóstico™ ajusta e orienta as ações de manutenção com base na análise profunda de dados.
Como o Autodiagnóstico™ detecta falhas?
O autodiagnóstico de falhas começa com a coleta contínua (24/7) de dados da saúde dos equipamentos através de sensores IoT. Esses dados são enviados para a nuvem a cada 4 minutos, onde são processados e analisados pelas redes neurais da TRACTIAN AI.
Esses algoritmos inteligentes vasculham os dados ininterruptamente em busca de padrões que indicam modos de falha incipientes. Quando uma anomalia é detectada, um alerta com o diagnóstico da causa é disparado para a equipes.
O alerta é composto por um relatório completo, apontando o tipo de falha, o componente afetado, o grau de severidade do problema e as ações recomendadas para corrigir a falha.
Esses insights acionáveis são gerados pela TRACTIAN AI, que cruza dados de manuais dos fabricantes, normas técnicas e boas práticas do setor para prescrever o melhor plano de ação para retomar a condição ideal de operação do ativo.
Mais de 4.000 funções e modelos compõem os algoritmos de Autodiagnóstico de falhas da TRACTIAN AI, que, combinados, identificam mais de 70 modos de falhas nos equipamentos rotativos industriais.
Após as ações de correção, o feedback das equipes sobre os resultados é reintegrado ao sistema TRACTIAN AI, fechando um ciclo de feedback que aprimora os algoritmos de Autodiagnóstico de falhas, o chamado feedback looping. Esse processo não só valida a eficácia das soluções propostas mas também refina a precisão das previsões futuras, tornando cada diagnóstico subsequente mais acurado.
A evolução do monitoramento online
O Autodiagnóstico de falhas quando aplicado dentro do monitoramento online eleva a precisão a um novo patamar, sustentado por 4 pilares.
- Big Data de Qualidade:
Coleta de um grande volume de dados confiáveis de inúmeros equipamentos em diferentes contextos, alimentando os algoritmos de IA com informações relevantes.
Além disso, a qualidade dos dados é essencial para garantir que as análises e previsões sejam precisas e confiáveis. A integridade, precisão e atualidade dos dados são fatores críticos para o sucesso do Autodiagnóstico™.
- Definição de Limites por IA:
A inteligência artificial desempenha um papel central na definição de limites e padrões operacionais ideais. Com base nos dados coletados, os algoritmos de IA são capazes de identificar padrões de operação normais e anormais.
Esta habilidade possibilita que a inteligência artificial defina limites operacionais adequados para as máquinas, levando em conta o histórico e o contexto específico de cada equipamento, ao invés de se apoiar em normas que podem não ser aplicáveis a todos os cenários.
- Detecção dos Modos de Operação:
Identifica os diversos modos de operação dos equipamentos, detectando variações de processo, carga, ambiente e ciclos.
A capacidade de detectar os modos de operação possibilita que a IA realize comparações entre os específicos modos operacionais, assegurando que as medidas adotadas sejam pertinentes em cada análise.
- Análises Comparativas em Multicamadas
A IA não apenas compara dados atuais com limites pré-definidos, mas também realiza análises comparativas em diferentes níveis de granularidade, começando com a análise interna da máquina.
Ao comparar os dados mais recentes de coleta com todo o histórico do equipamento, a IA é capaz de identificar padrões e o desenvolvimento de falhas ao longo do tempo.
Essa análise aprofundada permite que as equipes de manutenção adotem medidas proativas, agindo de forma preventiva para evitar paradas inesperadas e custosas quebras de equipamentos.
A segunda camada de análise da IA aprofunda a visão comparativa ao avaliar o desempenho de uma máquina em relação a ativos similares dentro da mesma planta. Isso é crucial para identificar anomalias que podem não ser evidentes ao olhar apenas para o histórico de uma única máquina.
Essa capacidade de comparar e contrastar entre equipamentos semelhantes ajuda a isolar variáveis críticas e a entender melhor o desempenho operacional em diferentes cenários.
Por fim, a terceira camada expande ainda mais o escopo de análise ao comparar o desempenho do equipamento com o de centenas de milhares de ativos similares em outras indústrias.
Essa abordagem global permite à IA fornecer insights valiosos sobre práticas de manutenção, tendências de mercado e possibilidades de aprimoramento com base em um vasto banco de dados de desempenho de máquinas.
Essa funcionalidade atua como uma ferramenta de benchmarking poderosa, oferecendo aos líderes industriais uma perspectiva ampliada sobre como seus ativos se comparam aos padrões de excelência do setor, abrindo caminho para inovações e melhorias contínuas.
Impactos do Autodiagnóstico™ na Manutenção
Com o Autodiagnóstico™, as rotinas de manutenção passam a ser guiadas pela condição real dos ativos. As ações se tornam cirúrgicas, otimizando recursos e evitando intervenções desnecessárias. Os principais benefícios incluem:
- Redução de paradas não planejadas;
- Extensão da vida útil dos equipamentos;
- Alocação eficiente de recursos;
- Aumento da segurança operacional;
- Decisões baseadas em dados;
- Aderência a normas e regulamentos.
O Autodiagnóstico™ se firma como uma ferramenta vital para a evolução da manutenção preditiva, especialmente com a crescente adoção do monitoramento online. Mas o verdadeiro diferencial será o uso da IA para extrair insights acionáveis desse volume gigantesco de dados.
A TRACTIAN se destaca como pioneira global no fornecimento de soluções completas de Autodiagnóstico™ embarcadas com IA de ponta. Com casos de estudo que comprovam retornos sobre investimento (ROI) de até 700%, aumento de produtividade de 35% e redução de 25% no lucro cessante, a empresa Yara é referência no setor.
O Autodiagnóstico™ de falhas é a chave para desbloquear todo o potencial da sua estratégia de manutenção preditiva na Indústria 4.0.
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