Muito se discute sobre as categorias de manutenção e suas evoluções. É fato que a tecnologia é um dos fatores mais determinantes para o surgimento de uma nova categoria da manutenção: a Manutenção Assistida por Inteligência Artificial.
A popularização da inteligência artificial (IA) nos últimos anos tem impulsionado o avanço de soluções extremamente inteligentes e avançadas no setor industrial, e foi ela que permitiu o surgimento da AI-Assisted Maintenance.
- Manutenção assistida por IA = Prescritiva + Preditiva + IA
- Aplicações de manutenção assistida com IA
Segundo a Norma ABNT NBR 5462, são utilizadas no mercado alguns tipos de manutenção como a corretiva, a preventiva, a preditiva e a prescritiva. Portanto o objetivo desse artigo é acrescentar a Manutenção Assistida como uma nova.
Os principais tipos de manutenção são:
- Manutenção Corretiva: conhecida por ser uma abordagem reativa, ela só ocorre após uma falha ou problema já ter afetado o equipamento ou máquina. A intervenção é realizada para restaurar o funcionamento, mas pode resultar em paradas não programadas e custos imprevistos.
- Manutenção Preventiva: consiste em realizar manutenções periódicas e programadas, independentemente do estado aparente do equipamento. O objetivo é evitar falhas por meio da troca de peças e componentes antes que ocorram problemas, buscando reduzir o risco de paradas não planejadas.
- Manutenção Preditiva: utiliza dados e análises para prever quando uma falha pode ocorrer com base em indicadores e tendências. Dessa forma, é possível realizar ações corretivas antes da ocorrência efetiva do problema.
- Manutenção Prescritiva: avançando além da manutenção preditiva, a abordagem prescritiva vai além de prever falhas e fornece prescrições detalhadas sobre as ações preventivas a serem tomadas para evitar problemas futuros.
- Manutenção Assistida: a tecnologia de manutenção assistida, além de prescrever ações, essa abordagem oferece diagnósticos precisos e embasados em dados coletados online, utilizando o comparativo prescritivo. Ou seja, ela se destaca por cruzar uma quantidade vasta de informações provenientes de inúmeras máquinas, manuais de fabricantes e dados retroalimentados por sensores de monitoramento online.
Manutenção assistida por IA = Prescritiva + Preditiva + IA
A categoria de manutenção assistida é a combinação de técnicas prescritivas e preditivas, estando na vanguarda da gestão de riscos. Dentro delas, temos subcategorias:
- Manutenção Assistida por IA;
- Manutenção Assistida por Realidade Aumentada (AR);
- Manutenção Assistida por Realidade Virtual (VR);
- Manutenção Assistida por Internet das Coisas Industrial (IIoT);
- Manutenção Assistida por Sistema de Gestão de Manutenção Computadorizada (CMMS);
- Manutenção Assistida por Manufatura Aditiva (EM);
- Manutenção Assistida por Tecnologia 3D
A Manutenção Assistida por IA representa a convergência da Inteligência Artificial com outras tecnologias avançadas, como o monitoramento online e o uso de softwares inteligentes de gestão da manutenção (CMMS) para otimização de processos de manutenção.
A integração do monitoramento online e do CMMS (Sistema de Gestão de Manutenção Computadorizada) são os principais elementos dessa abordagem, fornecendo uma visão em tempo real do desempenho dos ativos e automatizando o planejamento e agendamento de manutenções.
A princípio, o monitoramento online contínuo permite a coleta de dados em tempo real, o que é fundamental para identificar rapidamente qualquer mudança de comportamento ou tendência anormal.
Por outro lado, o CMMS atua como um centralizador de gerenciamento de informações relacionadas à manutenção, como histórico de intervenções, cronogramas e registros de desempenho, como uma solução de manutenção inteligente.
Além de prescrever, a Manutenção Assistida por IA oferece o diagnóstico a ser feito usando o comparativo prescritivo.
É cruzando dados de milhares de máquinas, manuais de fabricantes e o feedback de sensores de monitoramento online de condição que a IA pode oferecer, com forte embasamento técnico, o prognóstico para a ação, sendo essa uma das principais inovações em manutenção industrial.
O elemento-chave para garantir a assertividade dessa abordagem é a participação humana no processo, conhecida como “Human in the loop” (humanos no ciclo).
Apesar de toda a capacidade analítica da Inteligência Artificial, a intervenção humana é fundamental para fornecer o contexto, conhecimento especializado e julgamento crítico que complementam o poder computacional da IA para manutenção.
Ou seja, essa evolução é possível graças à capacidade da Inteligência Artificial de processar e analisar grandes volumes de informações provenientes de diversas fontes.
Nesse sentido, cruzando dados comparativos de milhares de máquinas, manuais de fabricantes e feedbacks dos sensores de monitoramento online de condição, a Manutenção Assistida por IA identifica padrões, anomalias e tendências sutis.
Essas detecções trazem para o chão de fábrica o que conhecemos como soluções de manutenção inteligentes, algo que métodos convencionais teriam dificuldade em realizar de maneira praticamente impossível.
Contudo, ao utilizar o comparativo prescritivo, a IA torna-se uma aliada indispensável para os profissionais de manutenção e engenharia, fornecendo uma visão abrangente do estado das máquinas e equipamentos.
Essa abordagem avançada permite que os técnicos tenham um prognóstico confiável e detalhado sobre as ações necessárias para manter a operação em pleno funcionamento, garantindo a eficiência e prolongando a vida útil dos ativos industriais.
Além disso, a análise constante de dados em tempo real proporcionada pela IA cria um ciclo virtuoso de aprendizado contínuo. Cada novo diagnóstico e prognóstico alimenta o sistema com informações valiosas, refinando ainda mais sua capacidade de identificar possíveis falhas e melhorando sua eficiência ao longo do tempo.
Com a Manutenção Assistida pela Inteligência Artificial, as empresas podem alcançar níveis de eficiência e produtividade sem precedentes.
Isso posto, a capacidade de prever e prevenir problemas antes que ocorram, somada à redução dos custos operacionais, torna essa abordagem um diferencial competitivo para qualquer indústria.
Aplicações de manutenção assistida com IA
Atualmente, a manutenção assistida está se tornando uma realidade nas indústrias, como, por exemplo, no setor aeronáutico, onde sistemas supervisórios avançados monitoram em tempo real a condição dos equipamentos.
Um sinal detalhado da linha de produção exibe visualmente o estado de cada equipamento, e quando ocorrem anormalidades, o sistema detecta rapidamente e alerta os operadores com indicadores luminosos, fazendo com que os equipamentos com problemas pisquem em vermelho ou amarelo, dependendo da gravidade da falha.
Através do acesso remoto diretamente em celulares, os profissionais de manutenção têm maior flexibilidade e mobilidade para verificar em tempo real as condições dos equipamentos, analisar falhas e obter informações detalhadas sobre as causas dos problemas.
Dessa forma, a IA gera automaticamente relatórios detalhados com análises espectrais, identificando os modos de falha que causam aumentos de vibração em equipamentos específicos, como desbalanceamentos, problemas de lubrificação ou desgaste nos rolamentos. Isso possibilita a estimativa da vida útil dos componentes, com base em dados de medição registrados em ativos semelhantes.
Em um exemplo prático, suponha que uma bomba centrífuga de recirculação de água apresenta níveis de vibração elevados em todas as direções. A análise espectral permite à IA identificar um ruído aleatório em alta frequência característico de cavitação.
Nesse processo, a IA automaticamente gera um relatório prescritivo que detalha o modo de falha, a severidade, as possíveis causas e o que os mantenedores devem inspecionar.
Com base nesses resultados, o sistema de gestão da manutenção (CMMS) pode gerar Ordens de Serviço de forma automática com todas as informações necessárias para execução, como procedimentos específicos para cada falha, materiais, ferramentas, documentos e manuais.
Dessa forma, direcionando as equipes rapidamente para as atividades e auxiliando a encontrar a solução do problema.
Durante a análise dos dados da bomba, a IA identifica uma oscilação na pressão de sucção da bomba, o que indica que a causa raiz do defeito de cavitação não ocorre devido a uma falha na bomba, mas sim em outra etapa do processo.
Dessa forma, a equipe de manutenção já planeja a Ordem de Serviço, direcionando o mantenedor para inspecionar as etapas anteriores do processo em vez da bomba, o que resulta em ganhos de produtividade e agilidade na execução dos serviços.
A IA também pode prever ações futuras, como determinar o momento ideal para substituir um ativo, quando o custo da manutenção ultrapassa o valor de sua substituição integral. Por meio desse acompanhamento contínuo dos valores, a IA detecta o momento apropriado e emite um alerta indicando que chegou a hora da troca.
Outro exemplo de assistência acontece no gerenciamento de energia, com o uso de sensores, a IA monitora constantemente os indicadores de energia, analisa o fator de potência, emite alertas de aumento de consumo e gera relatórios automáticos.
Suponha que a produção precisa de um turno extra de trabalho para concluir a demanda semanal, a IA consegue indicar os horários e locais ideais para execução das atividades levando em consideração o custo em função das taxas de energia, avaliando a demanda e a eficiência energética das máquinas que serão utilizadas.
Comparado ao passado, os custos de instalação e manutenção desses sistemas tornaram-se mais acessíveis devido ao avanço tecnológico e à redução dos preços dos sensores e outros componentes.
Em resumo, a Manutenção Assistida com Inteligência Artificial representa uma revolução na forma como lidamos com a manutenção industrial, integrando tecnologia avançada e expertise técnica para oferecer diagnósticos precisos, prognósticos confiáveis e ações preventivas que garantem a excelência operacional e alta confiabilidade para as indústrias.
É um salto significativo rumo à otimização, à redução de custos e ao aumento da confiabilidade dos processos, impulsionando as indústrias para um futuro de alta performance e inovação constante.
