Apesar do progresso tremendo, mas a indústria ainda está em sua fase adolescente de coisas através de análises avançadas, big data, EDGE e computação em nuvem, sabemos muito bem que tipo de futuro a planta será, e os fabricantes precisam ir muito longe para completar a Indústria 4.0 A jornada da mudança.
No entanto, todos esses avanços se juntam para reduzir custos e aumentar a eficiência por meio de manutenção preditiva As máquinas de chão de fábrica podem monitorar e avaliar seu desempenho, até mesmo encomendar peças de reposição para si, se necessário.
Ao implementar a manutenção preditiva, os fabricantes podem aumentar a segurança, reduzir o tempo de inatividade e prolongar a vida útil do equipamento.
Caso de manutenção em evolução
Os fabricantes têm energia suficiente para melhorar a eficiência e a eficácia dos equipamentos.A manutenção deficiente pode reduzir a produtividade da fábrica em 5-20%, enquanto o tempo de inatividade não planejado é estimado em US $ 50 bilhões por ano para os fabricantes dos EUA.
Reduzir as interrupções na produção significa também uma entrega de produtos mais confiável, ajudando a manter a fidelidade do cliente.Essa maior taxa de retenção de clientes pode gerar mais receita.
Anteriormente, os fabricantes usavam equipamentos preventivos de manutenção ou reparo como esperado para evitar falhas.A manutenção preventiva é mais eficaz do que a manutenção preventiva porque as ações corretivas estão intimamente relacionadas às condições reais da máquina.
Nosso objetivo não é substituir um componente muito cedo - quando ele ainda está em boas condições, mas apenas quando é realmente necessário.Este é como um carro baseado no nível ou na espessura da correia, não na quilometragem. Fornecer serviços de manutenção.
Ao minimizar a manutenção desnecessária e o tempo de inatividade, o potencial de redução de custos é enorme.Os custos de manutenção preditiva dos fabricantes são em média de US $ 9 por hora, enquanto os custos de manutenção preventiva são US $ 13 (44% mais altos).
Manutenção preditiva orientada por dados
Tecnologias avançadas, incluindo imagens térmicas infravermelhas, análise de vibrações e análise de óleo, podem ser usadas para prever falhas.Com base na experiência, 70% dos equipamentos podem ser previstos usando sensores para monitorar e coletar dados de máquinas e então usar análise automatizada para determinar quando falhas de equipamentos podem ocorrer. Falha.
O back-end também economiza dinheiro ao acionar automaticamente os procedimentos de gerenciamento relacionados ao pedido e instalação de novas peças.
Por exemplo, a máquina pode detectar desgaste de brocas e solicitar automaticamente novas brocas, alertar o departamento técnico para despachar o pessoal de campo e encaminhar solicitações de compra de novas peças para o sistema ERP automatizando a mão-de-obra manual, propensa a erros e mão-de-obra. Funções de gerenciamento, os fabricantes podem garantir maior eficiência.
No entanto, conectar o chão-de-fábrica ao escritório de trás não é tão fácil.Máquinas usadas em processos de negócios existentes podem gerar dados, mas o desafio é como acessar e avaliar os dados.O fluxo de dados resultante precisa ser integrado ao aplicativo da empresa.
Máquinas, dispositivos, sensores e pessoas precisam se conectar e se comunicar perfeitamente entre si.Uma cópia virtual da operação física (geração digital) é frequentemente necessária para entender todos os dados e conceber informações.
Também pode ser necessário implantar tecnologias como inteligência artificial para dar suporte à tomada de decisões e resolução de problemas e tornar o sistema de rede o mais autônomo possível.
Há também alguns obstáculos específicos a serem superados: as informações proprietárias dos fabricantes precisam ser mantidas confidenciais, usar filtragem de dados e adotar medidas adicionais de segurança para proteger dados financeiros e de clientes contra hackers.
Mais importante ainda, qualquer plataforma de gerenciamento de dados precisa de escalabilidade para coletar, filtrar, processar e compartilhar grandes quantidades de dados com alto desempenho e confiabilidade.
Fábrica futura
Quando os dados da máquina podem ser usados para executar a manutenção preditiva de IoT de alta precisão, os fabricantes podem se concentrar no uso de recursos digitais para diferenciar produtos, como a autoconsciência técnica da saúde.
O valor do fabricante pode ser medido não apenas pela qualidade de seus processos de chão de fábrica, mas também pela forma como ele protege os ativos.Isso pode ser obtido usando a manutenção preditiva de IoT para prolongar a vida útil do equipamento e aumentar a eficiência dos procedimentos de manutenção.
A manutenção preditiva é uma parte importante da futura fábrica, não apenas automatiza o processo de fabricação, mas também automatiza a manutenção dos equipamentos, de modo que os fabricantes podem se beneficiar de novos níveis de produtividade.