Big Data na Indústria 4.0: impactos na gestão da manutenção

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Big Data na Indústria 4.0: impactos na gestão da manutenção

Não é exagero dizer que a introdução de tecnologias como Big Data na Indústria 4.0 vai continuar impactando os processos nas próximas décadas. Um exemplo disso são os carros conectados de hoje, que criam e retransmitem grandes quantidades de dados de desempenho dos sensores espalhados pelo veículo.

Essas informações são encaminhadas diretamente aos fabricantes ou concessionárias. Elas alertam os motoristas sobre qualquer problema que precise de cuidados, antes mesmo da quebra do carro.

Para você entender melhor como o Big Data atua na Indústria 4.0, vamos falar sobre isso, a contribuição da tecnologia para os processos na gestão de manutenção e os benefícios. Boa leitura!

O Big Data na Indústria 4.0

A tecnologia da Quarta Revolução Industrial está inseparavelmente relacionada à grande quantidade de dados necessários para treinar a inteligência artificial e outras formas-chave de tecnologia moderna. A necessidade de dados levou a um crescimento exponencial na coleta deles.

O Big Data e a inteligência comercial exigem um comando sofisticado de tecnologia da informação, matemática e estatística. Os algoritmos de IA e aprendizado de máquina têm a capacidade de automatizar e otimizar processos de análise, o que, por sua vez, cria insights transformadores nos negócios.

Se, por um lado, existe a possibilidade de pessoas perderem o emprego, devido a máquinas autônomas assumirem tarefas que os humanos lidam há anos, por outro, a Indústria 4.0 oferece uma série de novas possibilidades de profissões geradas para atender a essas mudanças.

Para criar melhores produtos e serviços, assim como tomar decisões de negócios mais assertivas, a sua equipe deve ter conhecimento de dados. Além disso, você precisa de tecnologias que possam coordenar vários sistemas de inteligência artificial para evitar ilhas de inteligência artificial.

Como o Big Data contribui na gestão de manutenção

Quando se trata de manutenção, o Big Data é altamente poderoso, graças às ferramentas tecnológicas cada vez mais sofisticadas disponíveis, que tiram proveito da Internet das Coisas (IoT) e geram grandes volumes de dados prontos para análise.

Alguns exemplos incluem: verificação de óleo, corrente do motor, termografia, teste de vibração, ultrassom e sistemas sofisticados de gerenciamento de estoque e manutenção computadorizada, que envolvem codificação de falhas e orientação de investigação.

Quando se trata de manutenção industrial, o Big Data torna a análise preditiva mais rápida e fácil, permitindo que você mude as operações de uma abordagem de manutenção mais diagnóstica (ou preventiva) para uma abordagem proativa.

Dessa forma, é possível tomar decisões mais calculadas em relação às máquinas, resultando nos melhores resultados de produção e alta economia de custos. Junto a ferramentas sofisticadas como termografia, sonic/ultrassom, testes de vibração e muito mais, os operadores veem exatamente o que está acontecendo com uma máquina específica e conseguem planejar adequadamente.

Isso, por sua vez, leva a uma confiabilidade aprimorada, mais eficiência, aumento da produtividade e uma infinidade de outras vantagens que se traduzem em resultados significativamente saudáveis ​​para toda a indústria omnichannel.

Os benefícios do Big Data na gestão de manutenção

Para não restar dúvidas, confira os principais benefícios do Big Data na sua indústria.

Previne perdas

Depois que um modelo é estabelecido, a operação pode empregar dados em tempo real para prever quando a máquina sofrerá um colapso. Tal informação é muito valiosa. Com a capacidade de perceber um evento futuro, a linha de fabricação é capaz de planejar adequadamente uma resposta.

É o fim da disputa pelas equipes de manutenção, operações e cadeia de suprimentos, pois evita aborrecimentos para todos os envolvidos. O programa de manutenção preditiva com uso de Big Data não apenas economiza dinheiro, mas também diminui riscos, em alguns casos, salva vidas e previne falhas catastróficas em equipamentos críticos.

Aumenta a vida útil dos ativos

Dados avançados são usados ​​para compreender melhor como estender a vida útil do ativo atual em serviço. Quais são os modos de falha comuns e como eles podem ser mitigados? A resposta é importante.

Por exemplo, algumas indústrias estão usando Big Data para prolongar a vida útil do rolo nas operações de fabricação de papel. Além de poupar recursos financeiros, é possível encolher os custos de reposição e o período de inatividade, pois há menos tempo de troca.

Otimiza as atividades

Na medida que os dados são coletados sobre a integridade do equipamento, dá para obter um melhor entendimento das atividades necessárias e mantê-las funcionando com eficiência. Com essas informações, a equipe de manutenção consegue otimizar as tarefas de manutenção preventiva.

Como os programas dependem das condições em tempo real do equipamento, as ações podem ser minimizadas. Assim, a equipe se concentra em atender às demandas mais importantes. Ou, então, trabalhar na análise de causa raiz e aumentar a confiabilidade do equipamento.

Gerencia partes independentes

Os estoques de peças de reposição são geralmente gerenciados por data de uso. Quando uma delas está inutilizada, é comum a equipe questionar se deve continuar estocando. Acontece que é importante observar o prazo de entrega da peça de reposição do fabricante, a criticidade do ativo, o custo da peça e assim por diante.

Por meio da análise de dados de erros na manutenção, o armazenador de peças usa os dados para avaliar todos esses fatores. Não será mais um processo de eliminação de inventário por data que fará você perder informações críticas e prejudicar os negócios.

Alguns departamentos de manutenção introduziram a impressão 3D de peças no local. Isso permite flexibilidade adicional na manutenção do estoque. Muitas vezes, o custo para impressão é bem menor que os métodos tradicionais de fabricação.

O primeiro passo para implementar novas tecnologias com sucesso é entender o que são e como podem ser empregadas. O uso de ferramentas para gerar dados é a base do programa de manutenção preditiva de qualquer organização de manufatura moderna.

Além do mais, construir um ecossistema de Big Data na Indústria 4.0 e aplicar a combinação mais eficaz de modelos de ciência de dados aos processos são práticas recomendadas para a boa gestão de MRO.

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