Inovação na indústria: como o sensor Elektron MCA 460 da SEMEQ está transformando a manutenção preditiva

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Gestores de plantas industriais precisam buscar constantemente soluções avançadas para monitoramento e diagnóstico precoce de falhas, além de formas de deixar a sua operação mais ágil, eficiente e confiável.

Um exemplo disso é uma gigante do setor de celulose e papel, que adotou o sistema de monitoramento online Elektron MCA 460 da SEMEQ e alcançou resultados significativos 

Neste artigo, conheça os detalhes desse case de sucesso!

Qual era a necessidade dessa empresa quando procurou a SEMEQ?

A empresa, que é a maior produtora global de celulose e eucalipto, buscava uma solução para monitorar de forma eficiente os motores elétricos críticos em sua planta industrial, localizada na unidade fabril de Três Lagoas, Mato Grosso do Sul (MS). 

Esses motores são vitais para o processo de produção, e qualquer falha poderia resultar em paradas não planejadas, afetando a produtividade e aumentando os custos operacionais. 

A necessidade era clara: uma solução que pudesse fornecer diagnósticos precisos e rápidos para evitar paradas não planejadas e melhorar a eficiência operacional.

Implementação da solução SEMEQ ELEKTRON MCA 460

A jornada começou com uma reunião inicial, realizada entre a equipe da SEMEQ e a equipe de manutenção da planta. 

Esse encontro foi essencial para alinhar expectativas, definir o escopo do projeto e planejar as atividades subsequentes.

Após isso, a equipe da SEMEQ realizou uma visita técnica à planta para avaliar a necessidade de sensores e determinar quais máquinas seriam monitoradas. Essa análise inicial permitiu uma compreensão profunda das condições operacionais e a identificação de possíveis pontos críticos.

Com base na análise, a instalação dos sensores foi cuidadosamente planejada e executada. Os sensores foram instalados nos motores críticos e configurados para transmitir dados em tempo real para a central de monitoramento.

 

 

Após a instalação, a equipe de manutenção da planta recebeu um treinamento abrangente sobre como interpretar os dados e utilizar o sistema de forma eficaz. Este treinamento foi importante para garantir que a equipe estivesse capacitada para tomar decisões informadas com base nos dados fornecidos pelo sistema SEMEQ ELEKTRON MCA 460.

Às 17:41 do dia da instalação, a primeira transmissão de dados foi recebida no Tech Center da SEMEQ. Fato que marcou o início oficial do monitoramento contínuo, permitindo a detecção e análise de qualquer anomalia em tempo real. 

Monitoramento e detecção de anormalidades

Após a instalação, o sistema SEMEQ ELEKTRON MCA 460 começou a monitorar os motores continuamente. 

Cerca de 29 dias após a instalação, uma anomalia foi detectada pelo sistema de inteligência artificial da SEMEQ. 

Foi identificada uma irregularidade na composição espectral do MCSA (Motor Current Signature Analysis) na frequência de defeito de barra quebrada (FBQ).

Detalhamento da anomalia detectada:

  • Data de detecção: 08/09/2023
  • Tipo de falha: barra quebrada no rotor do motor.

O ensaio RIC comprovou a existência do defeito de barra quebrada, conforme a imagem abaixo indica no formato característico desse defeito, onde são mostradas deformações nas formas de ondas senoidais de indutância:

  • Ação imediata: intensificação do monitoramento com aumento na frequência de envio de dados de 60 para 30 minutos.
  • Ação programada: em função de detecção de falha, foi decidido pela equipe técnica que o motor seria retirado para avaliação e realização de testes em bancada de forma programada, o que ocorreu em 22/11/2023. 

Durante esta retirada, foram realizados testes offline para comprovação da falha detectada, confirmando a necessidade de intervenção.

Análises realizadas para confirmar a condição de defeito

Com a anomalia detectada, a equipe técnica da SEMEQ realizou uma série de análises para confirmar a condição do defeito. Estas incluíram ensaios em modo offline e estático para avaliar a integridade do rotor.

Procedimentos de análise:

  1. Ensaio RIC: realizado em modo offline para avaliar o comportamento das senoides de indutância.
  2. Monitoramento intensificado: dados foram analisados em intervalos menores para garantir a precisão do diagnóstico.
  3. Desmontagem do motor: realizada para uma inspeção visual e ensaios físicos que confirmaram a presença de barra quebrada no rotor.

A decisão de solicitar o ensaio em modo offline RIC no regime estático se deu pelo fato de que os valores de FBQ não evoluíram a ponto de intervenção imediata e que era seguro realizar de forma programada esse ensaio comprobatório; 

 

Quais foram os resultados obtidos com o monitoramento de ativos com o sensor ELEKTRON MCA 460?

A implementação do sistema SEMEQ ELEKTRON MCA 460 trouxe resultados significativos para a planta industrial da empresa de papel e celulose.

Principais resultados obtidos:

  • Redução de paradas não planejadas: a detecção precoce de falhas permitiu intervenções planejadas, minimizando as interrupções no processo produtivo.
  • Aumento da eficiência operacional: a manutenção preditiva melhorou a confiabilidade dos motores, reduzindo o tempo de inatividade.
  • Economia de custos: a detecção e correção de falhas em estágio inicial evitaram danos maiores e custos associados a reparos emergenciais.

Através do uso contínuo do sistema SEMEQ MCA 460, a empresa conseguiu alcançar uma manutenção preditiva eficaz. A precisão do sistema em identificar defeitos antes que se tornassem críticos foi fundamental para a otimização dos processos de manutenção.

Otimize a sua planta industrial com o sensor MCA 460

A SEMEQ oferece uma solução robusta e eficiente para monitoramento de ativos industriais com o sistema ELEKTRON MCA 460. 

Se você deseja otimizar a sua planta, reduzir custos operacionais e aumentar a confiabilidade dos seus equipamentos, entre em contato conosco para uma consultoria personalizada.

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Depreciação de máquinas e equipamentos: como calcular e prevenir

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A depreciação de máquinas e equipamentos é uma preocupação constante para empresas que dependem de ativos físicos para suas operações. 

Entender esse processo e saber como calcular e prevenir a depreciação pode fazer a diferença entre uma operação lucrativa e uma cheia de imprevistos. 

Neste artigo, veremos o conceito de depreciação de máquinas e equipamentos, os fatores que a influenciam, os métodos de cálculo e as estratégias para prevenir a depreciação excessiva.

O que é depreciação de máquinas e equipamentos?

Depreciação é a redução do valor de um ativo ao longo do tempo devido ao uso, desgaste natural e obsolescência. 

No contexto das máquinas e equipamentos, a depreciação é inevitável, mas pode ser gerenciada para minimizar seu impacto financeiro. 

Essa depreciação é contabilizada para refletir a perda de valor dos ativos ao longo de sua vida útil, impactando diretamente os resultados financeiros da empresa.

Quais são os fatores que influenciam a depreciação?

Idade das máquinas

A idade é um dos fatores mais óbvios que influenciam a depreciação de máquinas e equipamentos. Máquinas mais antigas tendem a depreciar mais rapidamente devido ao desgaste natural e ao avanço da tecnologia que torna equipamentos mais modernos disponíveis no mercado.

Frequência e intensidade de uso

Quanto mais uma máquina é utilizada, maior será o seu desgaste. O uso intenso pode acelerar a depreciação, diminuindo a vida útil do equipamento e aumentando a necessidade de manutenção.

Condições ambientais e de operação

As condições ambientais, como umidade, temperatura e exposição a elementos corrosivos, podem afetar significativamente a taxa de depreciação de máquinas e equipamentos. Máquinas operando em ambientes adversos tendem a se desgastar mais rapidamente.

Qualidade da manutenção realizada

A manutenção regular e de alta qualidade pode prolongar a vida útil de uma máquina, retardando a depreciação. Máquinas bem cuidadas tendem a manter seu valor por mais tempo.

Tecnologia e inovação (obsolescência tecnológica)

A rápida evolução tecnológica pode tornar máquinas obsoletas mais rapidamente, mesmo que ainda estejam em boas condições de operação. A obsolescência tecnológica é um fator importante a ser considerado na depreciação de máquinas e equipamentos.

Saiba como calcular a taxa anual de depreciação

Calcular a taxa anual de depreciação é fundamental para entender como o valor dos ativos diminui ao longo do tempo e para tomar decisões informadas sobre a substituição ou atualização de equipamentos. 

Existem vários métodos para calcular a depreciação de máquinas e equipamentos, sendo os mais comuns o método linear, o método de saldo decrescente e o método de unidades produzidas. 

Método linear (linha reta)

O método linear é o mais simples e comum. Nele, a depreciação é calculada de forma constante ao longo da vida útil do ativo. A fórmula básica é:

Método de saldo decrescente

O método de saldo decrescente aplica uma taxa de depreciação maior nos primeiros anos de vida útil do ativo, reduzindo-a gradualmente. Isso reflete que muitos ativos perdem valor mais rapidamente nos primeiros anos de uso.

Método de unidades produzidas

Esse método baseia-se na produção total esperada do ativo. A depreciação de máquinas e equipamentos é calculada com base no número de unidades produzidas em cada período, tornando-o útil para máquinas cuja utilização pode variar significativamente ao longo do tempo.

Conheça as melhores estratégias para prevenir a depreciação excessiva

Prevenir a depreciação excessiva de máquinas e equipamentos é importante para maximizar a vida útil dos ativos e garantir a eficiência operacional. 

Implementar estratégias eficazes pode ajudar a reduzir os custos de manutenção, melhorar o desempenho dos equipamentos e evitar a obsolescência prematura. 

A seguir, veja algumas das melhores práticas para manter seus equipamentos em excelente estado por mais tempo.

Importância da manutenção preditiva

A manutenção preditiva envolve o monitoramento contínuo do estado das máquinas para prever falhas antes que ocorram. Isso pode ajudar a prolongar a vida útil dos equipamentos e reduzir a depreciação de máquinas e equipamentos.

Técnicas de monitoramento de máquinas

Utilizar técnicas avançadas de monitoramento, como sensores IoT (Internet das Coisas) e análise de dados, pode fornecer insights valiosos sobre o desempenho e a condição dos equipamentos, permitindo intervenções oportunas.

Planejamento e execução de um programa de manutenção eficaz

Um programa de manutenção bem definido e executado pode reduzir significativamente a depreciação de máquinas e equipamentos. Isso inclui manutenções preventivas, corretivas e preditivas.

Atualização tecnológica e renovação de equipamentos

Investir na atualização tecnológica e na renovação dos equipamentos pode ajudar a mitigar a depreciação causada pela obsolescência tecnológica. Equipamentos mais novos e avançados tendem a ter uma vida útil mais longa e a oferecer melhor desempenho.

Maximize a vida útil dos seus equipamentos com a SEMEQ

Entender e gerenciar a depreciação de máquinas e equipamentos é fundamental para qualquer empresa que depende de ativos físicos. 

Com os conhecimentos e estratégias certos, é possível minimizar a depreciação, prolongar a vida útil dos equipamentos e otimizar os resultados financeiros. 

Se você deseja saber mais sobre como a SEMEQ pode ajudar na gestão da depreciação de seus equipamentos, entre em contato conosco e descubra como nossas soluções de monitoramento de máquinas podem transformar sua operação.

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Como convencer a diretoria a investir em manutenção preditiva

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A decisão de investir em novas tecnologias e práticas de manutenção pode ser desafiadora para muitas empresas. 

No entanto, a manutenção preditiva tem-se destacado como uma solução eficaz para melhorar a eficiência operacional e reduzir custos. 

Este artigo tem como objetivo apresentar razões convincentes que podem ser usadas para convencer a diretoria a adotar a manutenção preditiva .

A manutenção preditiva reduz significativamente os custos operacionais

Um dos argumentos mais convincentes para a implementação da manutenção preditiva é a redução significativa dos custos operacionais . 

Estudos da McKinsey & Company indicam que empresas que adotam manutenção preditiva podem reduzir os custos de manutenção em até 30% e os custos de falhas em 75%. 

Isso ocorre porque a manutenção preditiva permite a detecção precoce de problemas, possibilitando intervenções antes que as falhas se tornem críticas e caras.

Além disso, a manutenção preditiva ajuda na otimização do uso de recursos. Com a previsão precisa de falhas , as empresas podem planejar melhor a alocação de mão de obra e materiais, evitando gastos desnecessários e melhorando a eficiência do processo de manutenção.

Monitoramento preditivo melhora a eficiência e produtividade das operações

A eficiência e a produtividade são fundamentais para o sucesso de qualquer planta industrial. A manutenção preditiva desempenha um papel fundamental nesse aspecto, ao permitir um monitoramento contínuo e em tempo real das condições dos equipamentos.

Com dados precisos e atualizados, as empresas tomam decisões informadas sobre quando podem realizar manutenção, evitando intervenções desnecessárias e otimizando o tempo de operação dos equipamentos.

Um estudo da IDC revela que as empresas que adotam tecnologias preditivas podem ter um aumento na produtividade de até 25% . Ao evitar paradas inesperadas e garantir que os equipamentos funcionem em condições ideais, já que as empresas podem manter suas operações em alta eficiência, resultando em maiores níveis de produção e melhor utilização dos recursos.

Adoção de manutenção preditiva minimizando o tempo de inatividade não planejada

O tempo de inatividade não planejado é um dos maiores desafios para a indústria, resultando em perdas significativas de produção e receita . 

A manutenção preditiva pode minimizar esse problema ao fornecer alerta antecipado sobre possíveis falhas, permitindo que as empresas programem manutenções preventivas em momentos mais convenientes.

De acordo com estudos da Deloitte , empresas que implementam manutenção preditiva relatam uma redução de até 45% no tempo de inatividade não planejada. 

Isso não só melhora a confiabilidade das operações, mas também permite um planejamento mais eficiente das atividades de manutenção, reduzindo o impacto nas operações diárias.

Monitoramento preditivo prolonga a vida útil dos ativos

Investir em manutenção preditiva também significa prolongar a vida útil dos ativos. Equipamentos bem fechados e monitorados de forma eficaz têm uma probabilidade menor de sofrer desgastes prematuros e falhas catastróficas. 

Isso se traduz em um retorno maior sobre o investimento em equipamentos e menor necessidade de substituições frequentes.

De acordo com estudos da Mckinsey & Company a manutenção preditiva pode aumentar a vida útil dos equipamentos em até 20%. 

Ao monitorar constantemente as condições dos ativos, as empresas podem identificar e corrigir problemas menores antes que se tornem maiores, garantindo que os equipamentos operem em seu pico de desempenho por mais tempo.

A manutenção preditiva contribui para a segurança e conformidade regulatória

A segurança é uma prioridade em qualquer ambiente industrial . A manutenção preditiva contribui significativamente para a segurança no local de trabalho ao garantir que os equipamentos funcionem de maneira segura e eficiente. A detecção precoce de problemas pode prevenir acidentes e falhas catastróficas que poderiam colocar os trabalhadores em risco.

Além disso, a manutenção preditiva ajuda as empresas a manterem a conformidade com as regulamentações de segurança e meio ambiente. 

Com a capacidade de monitorar e registrar continuamente as condições dos equipamentos, as empresas podem demonstrar conformidade com as normas regulatórias e assim evitar prejuízos por não conformidade.

Alto retorno sobre o investimento (ROI) da manutenção preditiva

Por fim, um dos argumentos mais poderosos para a implementação da manutenção preditiva é o alto retorno sobre o investimento ( ROI ) . 

Estudos indicam que o ROI da manutenção preditiva pode ser superior a 10 vezes o investimento inicial. 

Isso ocorre devido à combinação de redução de custos operacionais, aumento da eficiência, minimização do tempo de inatividade e prolongamento da vida útil dos ativos.

As empresas que adotaram a manutenção preditiva relacionaram economias significativas e melhorias operacionais substanciais, justificando plenamente o investimento. 

Ao demonstrar esses benefícios tangíveis e mensuráveis, os gestores podem apresentar um caso convincente para a diretoria, destacando a manutenção preditiva como uma estratégia essencial para a competitividade e sustentabilidade a longo prazo.

Descubra os benefícios da manutenção preditiva com a SEMEQ

Convencer a diretoria a investir em manutenção preditiva envolve apresentar argumentos sólidos e baseados em dados que demonstrem os benefícios desta tecnologia. 

Redução de custos operacionais, melhoria da eficiência e produtividade, minimização do tempo de inatividade não planejada, prolongamento da vida útil dos ativos, contribuição para a segurança e conformidade regulatória, e um alto retorno sobre o investimento são aspectos essenciais que devem ser destacados. 

Com uma abordagem bem estruturada e baseada em fatos, é possível demonstrar que a manutenção preditiva não é apenas uma boa prática, mas uma necessidade estratégica para o sucesso contínuo da empresa.

Para saber mais sobre como a SEMEQ pode ajudar sua empresa a implementar soluções de manutenção preditiva e obter todos esses benefícios, entre em contato conosco hoje mesmo.

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Revolucione a manutenção preditiva na indústria: conheça o Elektron MCA 460V da SEMEQ

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Os motores elétricos são a espinha dorsal de muitos processos produtivos industriais. Essenciais para a conversão de energia elétrica em energia mecânica, esses motores acionam máquinas e equipamentos críticos que garantem a continuidade das operações em diversas plantas industriais. 

Neste artigo, entenda as principais causas e impactos dos defeitos mais comuns em motores elétricos, conheça o novo sensor da SEMEQ, o Elektron MCA 460v, e saiba como ele pode contribuir para a manutenção preditiva em sua indústria. Acompanhe! 

Defeitos em motores: um problema comum com grandes consequências

Os motores elétricos de indução são fundamentais para os processos produtivos industriais. Eles são responsáveis por converter energia elétrica em energia mecânica, acionando máquinas e equipamentos críticos para a operação contínua das plantas industriais. 

No entanto, a ocorrência de defeitos nesses motores é um problema recorrente que pode causar grandes prejuízos. Quando um motor elétrico apresenta defeitos significativos, não só interrompe a produção, mas também pode levar a reparos caros, substituições de componentes e tempo de inatividade prolongado.

Pensando nesses desafios, a SEMEQ desenvolveu o Elektron MCA 460V, um sensor inovador e diferenciado no mercado.

 

Conheça o novo sensor da SEMEQ: Elektron MCA 460V

O Elektron MCA 460V é a mais recente inovação da SEMEQ e foi projetado para transformar o monitoramento e a manutenção de motores elétricos em ambientes industriais. 

Com características avançadas de monitoramento constante e remoto, este sensor é uma solução de ponta que garante a continuidade operacional e a integridade dos equipamentos. 

A seguir, vamos entender como o Elektron MCA 460V pode ser utilizado em diferentes contextos industriais.

O que torna o Elektron MCA 460v único?

O Elektron MCA 460V destaca-se por diversas características inovadoras que proporcionam uma vantagem significativa no monitoramento de motores elétricos. São elas:

  • Monitoramento constante e remoto: permite uma vigilância contínua dos motores elétricos, garantindo que quaisquer anomalias sejam detectadas imediatamente, sem a necessidade de intervenções físicas constantes;
  • Baixo consumo de energia: projetado para operar de forma eficiente, o sensor consome pouca energia, tornando-o ideal para instalações que requerem monitoramento constante sem aumentar significativamente os custos operacionais;
  • Parâmetros editáveis remotamente: com a capacidade de ajustar os parâmetros de monitoramento remotamente, os usuários podem adaptar as configurações do sensor conforme necessário, sem interrupções no funcionamento dos equipamentos;
  • Atualizações de Firmware Over-the-Air (OTA): a funcionalidade OTA permite que o firmware do sensor seja atualizado remotamente, garantindo que ele esteja sempre equipado com as últimas melhorias e correções de segurança;
  • Botão “Force Measure”: esta função permite ao usuário forçar uma medição manualmente, proporcionando flexibilidade adicional no monitoramento e na análise dos dados coletados;
  • Fácil montagem em trilho DIN: o design do Elektron MCA 460V facilita sua instalação em trilhos DIN, tornando a integração com sistemas existentes rápida e simples.

Onde usar o Elektron MCA 460v?

O Elektron MCA 460V é versátil e pode ser utilizado em diversas aplicações industriais. Suas capacidades de monitoramento são especialmente úteis em ambientes onde a confiabilidade dos motores elétricos é fundamental. 

Abaixo, elencamos os principais contextos onde o sensor pode ser aplicado:

  • Indústrias de manufatura: o sensor pode monitorar constantemente os motores elétricos, garantindo que quaisquer falhas sejam detectadas e corrigidas antes de causarem interrupções significativas na produção;
  • Plantas de processamento: pode prevenir falhas que poderiam interromper a operação e causar perdas financeiras;
  • Sistemas de HVAC: em sistemas de aquecimento, ventilação e ar-condicionado, o monitoramento dos motores elétricos é essencial para manter o conforto ambiental e a eficiência energética;
  • Setores de energia: ajuda a garantir que os motores elétricos operem de maneira confiável, contribuindo para a estabilidade da rede elétrica;
  • Indústrias de transporte e logística: pode ajudar a manter a operação contínua de veículos e equipamentos de movimentação.

Principais defeitos detectados pelo Elektron MCA 460V

Diversos defeitos podem comprometer o funcionamento desses motores, impactando negativamente a produtividade industrial. Entre os principais defeitos detectados pelo novo sensor da SEMEQ estão:

Barra trincada

Detecta barras trincadas no rotor, causadas por aquecimento em demasia, fadiga, vibrações excessivas e sobrecarga. 

Desbalanceamento de corrente e tensão

Identifica desbalanceamentos que afetam a eficiência do motor, causando superaquecimento e também reduzindo sua vida útil.

Detecção de defeitos no inversor e problemas de excentricidade do rotor 

O Elektron MCA 460V é capaz de detectar uma série de defeitos que podem causar disparos no inversor, como curtos entre espiras e outras falhas críticas. 

Além disso, o sensor monitora problemas de excentricidade do rotor, que podem ser causados por falhas de neutro ou terra. 

Essas capacidades avançadas de detecção ajudam a prevenir paradas não planejadas e a manter a eficiência operacional dos motores elétricos. 

Problemas nos rolamentos

Detecta falhas nos rolamentos que podem levar a falhas mecânicas. 

Consumo elevado e multas 

Detectar ineficiências que resultam em consumo elevado e multas devido à potência reativa e qualidade de energia. 

Identificação de pé manco e desalinhamento

 O Elektron MCA 460V identifica defeitos mecânicos críticos, como pé manco e desalinhamento, garantindo a precisão e o funcionamento ideal dos motores.

Além disso, o sensor detecta problemas na forma de onda de tensão, indicando possíveis danos em componentes essenciais, como IGBTs, MOSFETs e freios magnéticos. 

Isso permite uma manutenção preventiva eficaz, evitando falhas catastróficas e reduzindo o tempo de inatividade.

Caso de sucesso: como o Elektron MCA 460V salvou uma linha de produção

O sistema de monitoramento online desenvolvido pela SEMEQ desempenhou um papel importante na preservação da linha de produção de uma unidade fabril. 

Ao ser instalado e começar a transmitir dados, o Elektron MCA 460V detectou anormalidades na composição espectral do motor elétrico em operação, indicando especificamente a presença de uma falha na barra do rotor, conhecida como Frequência de Barra Quebrada (FBQ).

A equipe do Centro de Análises Avançadas (CAA) da SEMEQ, liderada pelo especialista Fernando Martins, monitorou intensivamente o motor, ajustando a frequência de envio de dados para garantir a precisão do diagnóstico. 

A detecção precoce da falha permitiu que a planta industrial programasse a intervenção de manutenção de forma segura e planejada, evitando uma parada inesperada e potencialmente catastrófica na linha de produção.

Durante a intervenção programada, a equipe de manutenção, com suporte da SEMEQ, confirmou a falha através de ensaios offline, validando a precisão do sistema de monitoramento Elektron MCA 460V. 

Esta ação preventiva não só salvou a linha de produção da empresa de um possível colapso, mas também demonstrou a eficácia da tecnologia de monitoramento preditivo da SEMEQ na identificação e gestão de falhas críticas em motores elétricos.

Saiba como implementar o Elektron MCA 460V em sua operação

Implementar o Elektron MCA 460V em sua operação é um passo significativo para otimizar a manutenção preditiva e aumentar a confiabilidade dos seus motores elétricos. Entenda como realizamos este processo:

Consulta inicial

Entre em contato com a SEMEQ para agendar uma consulta inicial. Nesta fase, nossos especialistas realizarão um estudo detalhado das necessidades específicas da sua planta industrial.

Análise e planejamento

Com base no estudo inicial, identificamos os motores críticos que necessitam de monitoramento constante. Definiremos os parâmetros de operação que serão monitorados pelo sensor e determinaremos a quantidade e a localização exata dos sensores necessários.

Instalação

Um técnico especializado da SEMEQ visitará sua planta apenas uma vez para instalar os sensores Elektron MCA 460V nos motores designados. A instalação é rápida e eficiente, minimizando interrupções na sua operação.

Monitoramento remoto

Após a instalação, o monitoramento é realizado de forma remota. Os dados coletados pelos sensores são transmitidos para a plataforma My SEMEQ, onde podem ser visualizados e analisados em tempo real.

Atualização e manutenção 

Utilize a funcionalidade de atualização de firmware Over-the-Air (OTA) para garantir que os sensores estejam sempre atualizados com as últimas melhorias e correções. A SEMEQ se encarrega de todas as atualizações e manutenção necessárias, garantindo que seus sensores permaneçam eficientes e confiáveis.

Revolucione sua manutenção preditiva com o novo sensor da SEMEQ

Implementar o Elektron MCA 460V em sua operação não só aumenta a eficiência da manutenção, mas também prolonga a vida útil dos motores, reduzindo custos operacionais e melhorando a produtividade geral. 

A adoção dessa tecnologia é um passo essencial para se alinhar às práticas da Indústria 4.0, garantindo que sua operação esteja à frente em termos de inovação e eficiência.

Descubra como o Elektron MCA 460V pode transformar sua manutenção preditiva. 

Entre em contato com a SEMEQ hoje mesmo e descubra como nossas soluções podem aumentar a eficiência e a confiabilidade da sua operação industrial. 

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Vida útil de equipamentos industriais: principais fatores que influenciam e como calcular

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No universo da manutenção, conhecer a vida útil dos equipamentos industriais é um elemento fundamental para a gestão eficiente de uma planta. 

A vida útil impacta diretamente a produtividade, os custos operacionais e a capacidade de planejamento estratégico da empresa. 

Neste artigo, entenderemos por que é essencial conhecer e identificar a vida útil dos equipamentos industriais, os principais fatores que a influenciam e como calculá-la  utilizando as melhores práticas e técnicas de monitoramento.

Por que é importante conhecer a vida útil dos equipamentos?

Entender a vida útil dos equipamentos industriais não é apenas uma questão de boa prática de manutenção, mas sim uma necessidade estratégica para qualquer operação industrial.

Redução de custos operacionais ao prevenir paradas não planejadas

Um dos maiores benefícios de conhecer a vida útil dos equipamentos é a capacidade de reduzir custos operacionais. 

Equipamentos que falham inesperadamente podem causar paradas não planejadas, interrompendo a produção e gerando custos elevados com reparos emergenciais e perda de produtividade. 

Ao prever quando os equipamentos precisarão de manutenção ou substituição, é possível planejar intervenções de maneira mais eficiente, minimizando paradas e evitando gastos desnecessários.

Otimização de produtividade ao garantir operações contínuas e eficientes

Além de reduzir custos, o conhecimento da vida útil dos equipamentos industriais também permite otimizar a produtividade da manutenção. 

Quando os equipamentos operam de forma contínua e eficiente, sem interrupções inesperadas, a produção se torna mais estável e previsível. Isso resulta em maior eficiência operacional, permitindo que a planta industrial atinja suas metas de produção sem surpresas desagradáveis.

Prolongamento da vida útil e aumento do retorno sobre o investimento

Manter um controle rigoroso sobre a vida útil dos equipamentos permite prolongar sua utilização ao máximo, garantindo que sejam substituídos apenas quando necessário.

Isso aumenta o retorno sobre o investimento (ROI) em equipamentos caros, já que a empresa pode extrair o máximo valor de cada peça de maquinário antes de precisar investir em novas aquisições.

Principais fatores que afetam a vida útil dos equipamentos

Diversos fatores podem influenciar a vida útil dos equipamentos industriais. Compreendê-los é essencial para implementar a estratégia de manutenção preditiva.

Qualidade de fabricação e especificações técnicas

A vida útil de um equipamento começa com a sua fabricação. Equipamentos de alta qualidade, fabricados com materiais duráveis e projetados para suportar as demandas específicas da operação, tendem a durar mais.

Condições ambientais e de operação

O contexto operacional e ambiental em que os equipamentos operam têm um impacto significativo em sua vida útil. Fatores como temperatura, umidade, exposição a elementos corrosivos e a carga de trabalho diária influenciam diretamente o desgaste e a degradação dos componentes.

Equipamentos operando em ambientes severos podem precisar de manutenção mais frequente e ter uma vida útil reduzida.

Frequência e qualidade da manutenção preventiva e preditiva

A manutenção regular e de alta qualidade é fundamental para atingir o ciclo de vida do ativo. Conhecer a vida útil e a característica dela permite definir planos de manutenção preventiva em intervalos regulares, de maneira a evitar manutenção desnecessária.

A manutenção preditiva, que utiliza técnicas avançadas de monitoramento para prever quando a manutenção será necessária, pode ser ainda mais eficaz, permitindo intervenções precisas e baseadas em dados reais.

Curva de Banheira

A Curva de Banheira é um conceito amplamente utilizado na engenharia de confiabilidade para descrever a taxa de falha de um sistema ao longo do tempo. Ela é assim chamada devido ao seu formato, que se assemelha ao perfil de uma banheira. A curva é dividida em três fases distintas:

Fase de falhas precoces (Infant Mortality)

Esta fase inicial é caracterizada por uma alta taxa de falhas que diminui rapidamente ao longo do tempo. Isso ocorre devido a defeitos de fabricação, problemas de instalação ou outros erros iniciais. Durante esta fase, muitos componentes defeituosos são identificados e eliminados.

Fase de falhas aleatórias (Random Failures)

Após a fase inicial, a taxa de falhas estabiliza-se em um nível baixo e constante. Esta fase corresponde ao período de vida útil do equipamento, onde as falhas ocorrem de forma aleatória e não são influenciadas pela idade do sistema.

Fase de desgaste (Wear-Out Failures)

Na fase final, a taxa de falhas começa a aumentar novamente devido ao envelhecimento e ao desgaste dos componentes. Esta fase é similar ao período de envelhecimento dos seres humanos, onde o desgaste natural leva a um aumento na probabilidade de falhas.

A Curva de Banheira ajuda a entender e prever o comportamento das falhas ao longo do ciclo de vida de um equipamento. Ao mapear a taxa de falhas, é possível implementar estratégias de manutenção preventiva e preditiva para minimizar o impacto das falhas e maximizar a disponibilidade e a confiabilidade dos sistemas.

Estudos realizados pelas indústrias de aviação e pela Marinha dos EUA nas décadas de 1960 e 1970 demonstraram que, embora nem todos os tipos de ativos sigam exatamente o conceito da Curva de Banheira, a maioria dos ativos apresenta um padrão de falhas constante ou ligeiramente crescente durante a maior parte de sua vida útil.

Padrões de falha e a importância da manutenção preditiva

A Curva de Banheira é a mais conhecida, mas existem diversos outros padrões de falha. Mais de 80% desses padrões são aleatórios, o que significa que a manutenção preventiva não será eficaz, pois não é possível prever quando ocorrerão as falhas. 

É neste ponto que a manutenção preditiva se torna crucial, pois pode cobrir 80% das falhas nas fábricas.

A Análise de Dados de Vida (LDA – Life Data Analysis) busca compreender a vida útil do equipamento e determinar quais curvas se aplicam a ele. Com base nessa análise, é possível definir o plano de manutenção adequado, seja ele preventivo, corretivo ou preditivo. 

Além disso, a LDA permite identificar se um componente ou máquina possui problemas de projeto, o que pode levar à necessidade de reprojeto. Também pode revelar problemas decorrentes de instalação incorreta, que podem estar causando falhas.

Como calcular a vida útil dos equipamentos industriais?

Calcular a vida útil dos equipamentos industriais envolve várias técnicas e métodos que ajudam a prever com precisão quando os equipamentos precisarão ser substituídos ou reparados.

A seguir, entenda como é feito o cálculo.

Método de análise do histórico de uso e falhas

Passos para a análise:

  1. Coleta de dados:
    • Coletar dados históricos sobre o uso dos equipamentos, incluindo horas de operação, condições de trabalho e frequências de manutenção.
    • Registrar todas as falhas ocorridas, incluindo a data, o tipo de falha e as ações corretivas tomadas.
  2. Análise estatística:
    • Utilizar métodos estatísticos para analisar os dados coletados. Um método comum é a análise de Weibull, que ajuda a entender a distribuição das falhas e prever a vida útil.

Cálculo da vida útil

A função de Weibull é definida como:

Onde:

  • F(t) é a função de distribuição de falha (a probabilidade de falha até o tempo).
  • η é o parâmetro de escala (vida característica).
  • β é o parâmetro de forma (define a forma da distribuição).

Para calcular a vida útil, determine os parâmetros η e β a partir dos dados históricos. A vida útil média pode ser estimada como:

Onde Γ é a função Gamma.

Cálculo da vida útil para um equipamento em específico

Para um equipamento específico, estime a taxa de desgaste (V) e use-a para calcular o tempo até o desgaste total (T):

Onde Vtotal​ é o volume total que pode ser desgastado antes da falha.

Importância de um sistema de gestão e monitoramento eficaz

Para implementar eficazmente as técnicas mencionadas, é necessário contar com um sistema de gestão e monitoramento robusto. 

Esse sistema deve ser capaz de coletar, armazenar e analisar dados em tempo real, fornecendo insights acionáveis sobre o estado dos equipamentos. Ferramentas avançadas de software podem automatizar muitos aspectos desse processo, facilitando a tomada de decisões informadas e baseadas em dados precisos.

Descubra como a SEMEQ pode transformar a gestão de seus equipamentos

Conhecer a vida útil dos seus equipamentos industriais é fundamental para garantir a estabilidade operacional e a longevidade da sua planta. 

Na SEMEQ, somos especialistas em monitoramento de máquinas para manutenção preditiva, oferecendo soluções que ajudam a manter a vida útil dos seus equipamentos e a otimizar sua produtividade. 

Entre em contato conosco hoje mesmo e saiba como podemos ajudar sua empresa a alcançar um novo patamar de eficiência e desempenho.

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Metodologia 5W2H na manutenção preditiva: o que é e como aplicar com eficácia

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No cenário atual da indústria, a manutenção preditiva tem se destacado como uma abordagem eficaz para garantir o funcionamento contínuo e eficiente das máquinas. 

Um dos métodos mais poderosos e que usamos aqui na SEMEQ para estruturar e otimizar essa manutenção é a metodologia 5W2H. 

Neste artigo, exploraremos em profundidade o que é a metodologia 5W2H, por que ela é essencial na manutenção preditiva e como aplicá-la para obter os melhores resultados.

O que é a metodologia 5W2H?

A metodologia 5W2H é uma ferramenta de gestão que ajuda a responder perguntas críticas em qualquer processo, facilitando a organização e a execução de tarefas. 

O nome 5W2H é um acrônimo das palavras em inglês que definem sete aspectos fundamentais:

  • What (O quê)
  • Why (Por quê)
  • Where (Onde)
  • When (Quando)
  • Who (Quem)
  • How (Como)
  • How much (Quanto)

Ao responder essas perguntas, é possível desenvolver um plano detalhado e eficiente para qualquer projeto ou problema.

Por que utilizar a metodologia 5W2H na manutenção preditiva?

A aplicação da metodologia 5W2H na manutenção preditiva traz inúmeros benefícios, desde o planejamento claro até a prevenção de problemas. Vamos entender alguns desses benefícios detalhadamente.

Planejamento claro e estruturado para a manutenção

A metodologia 5W2H permite criar um plano detalhado, onde cada aspecto da manutenção é considerado e estruturado. Isso garante que todas as etapas sejam bem definidas, desde a identificação dos problemas até a execução das soluções.

Melhoria da comunicação entre equipes e stakeholders

Com a 5W2H, todos os stakeholders têm uma visão clara do que está sendo feito, por quê, onde e por quem. Isso melhora significativamente a comunicação entre equipes e stakeholders, facilitando a coordenação,colaboração e engajamento.

Capacidade de identificar e prevenir problemas antes que causem prejuízos

Ao utilizar a 5W2H, é possível identificar pontos críticos e potenciais falhas antes que elas ocorram, permitindo a intervenção antecipada. Isso minimiza o risco de paradas inesperadas e aumenta a vida útil das máquinas.

Como aplicar a metodologia 5W2H na manutenção preditiva

Aplicar a metodologia 5W2H na manutenção preditiva envolve responder a cada uma das perguntas em relação às máquinas e aos processos de manutenção. Aqui está um passo a passo para ajudar nessa aplicação.

  • O quê: identificação das máquinas que precisam de manutenção preditiva

Primeiro, é fundamental identificar quais máquinas ou equipamentos necessitam de manutenção preditiva. Esta etapa envolve a análise dos dados históricos de desempenho e a utilização de ferramentas de monitoramento para detectar sinais de desgaste ou falhas iminentes.

  • Por quê: justificativas para a necessidade de manutenção preditiva específica

A seguir, deve-se justificar por que a manutenção preditiva é necessária para essas máquinas. Isso pode incluir razões como evitar paradas inesperadas, reduzir custos de reparo e prolongar a vida útil dos equipamentos.

  • Onde: localização das máquinas e pontos críticos

Identificar onde as máquinas estão localizadas e quais são os pontos críticos que precisam de monitoramento constante é essencial para um plano eficaz de manutenção preditiva.

  • Quando: programação de intervalos regulares para monitoramento

Estabelecer quando a manutenção preditiva deve ser realizada é outro passo fundamental. Isso envolve a criação de um cronograma regular para o monitoramento e a análise das condições das máquinas.

  • Quem: alocação de responsabilidades e equipe envolvida

Definir quem será responsável por cada parte do processo de manutenção preditiva ajuda a garantir que todas as tarefas sejam realizadas de forma eficiente e dentro do prazo.

  • Como: descrição do processo de manutenção preditiva, incluindo ferramentas e técnicas

Descrever como o processo de manutenção será executado, incluindo as ferramentas e técnicas utilizadas, garante que todos os envolvidos tenham um entendimento claro das ações a serem tomadas.

  • Quanto: orçamento e análise de custo-benefício

Por fim, é essencial definir quanto será investido na manutenção preditiva e realizar uma análise de custo-benefício. Isso ajuda a garantir que os recursos sejam utilizados de forma eficiente e que o retorno sobre o investimento seja maximizado.

Por que a SEMEQ utiliza a metodologia 5W2H?

Na SEMEQ, consideramos a metodologia 5W2H a melhor abordagem para a manutenção preditiva devido aos seus múltiplos benefícios. Confira alguns dos motivos que nos levaram a adotar essa metodologia.

Benefícios para os clientes na melhoria do planejamento e execução

A metodologia 5W2H permite que nossos clientes desfrutem de um planejamento mais claro e uma execução mais eficiente de suas manutenções preditivas. Isso resulta em uma maior confiabilidade dos equipamentos e redução de custos operacionais.

Integração dos processos com tecnologias avançadas de monitoramento

A SEMEQ integra a metodologia 5W2H com tecnologias avançadas de monitoramento, como sensores IoT e análise de dados em tempo real. Isso proporciona uma visão abrangente das condições das máquinas, permitindo ações proativas e eficazes.

Pronto para otimizar a manutenção preditiva na sua planta industrial?

A metodologia 5W2H é uma ferramenta indispensável para a manutenção preditiva, proporcionando um planejamento estruturado, comunicação aprimorada e prevenção eficaz de problemas. 

Na SEMEQ, utilizamos essa metodologia para garantir que nossos clientes obtenham os melhores resultados possíveis em seus processos de manutenção. 

Se você deseja saber mais sobre como podemos ajudar sua empresa a implementar a manutenção preditiva de forma eficaz, entre em contato conosco hoje mesmo para descobrir como nossa expertise em manutenção preditiva pode beneficiar sua empresa.

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Por que a análise de óleo é insubstituível na manutenção preditiva moderna

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Nos últimos anos, a manutenção preditiva tem se tornado uma estratégia vital para empresas que desejam manter a eficiência e a confiabilidade de seus equipamentos. 

No entanto, uma prática tradicional dessa metodologia, a análise de óleo, tem sido questionada por algumas empresas que estão apostando apenas em ferramentas de tecnologia, sem considerar a importância de algumas práticas manuais. 

Neste artigo, vamos entender a importância da análise de óleo e por que ela nunca deve ser deixada de lado em processos de manutenção preditiva.

O que é a análise de óleo?

A análise de óleo é um método de monitoramento de condições que envolve a coleta e análise de amostras de óleo de máquinas e equipamentos. Essa prática ajuda a identificar contaminação, desgaste de componentes, e outras condições que possam indicar falhas iminentes.

Para que serve as análises de óleo?

A análise de óleo é uma prática fundamental na manutenção preditiva, pois fornece informações detalhadas sobre a saúde dos equipamentos e a qualidade dos lubrificantes utilizados. 

Ao examinar o óleo, é possível detectar problemas incipientes, identificar contaminações e monitorar o desgaste dos componentes internos das máquinas. 

Essa prática ajuda a evitar falhas catastróficas, otimizar a performance dos equipamentos e prolongar sua vida útil. A seguir, elencamos alguns dos principais benefícios da análise de óleo:

Benefícios da análise de óleo

  • Detecção precoce de problemas: a análise de óleo pode identificar sinais de desgaste e contaminação antes que causem falhas graves.
  • Aumento da vida útil do equipamento: monitorar o estado do óleo ajuda a manter as máquinas em boas condições por mais tempo.
  • Redução de custos de manutenção: ao detectar problemas precocemente, é possível planejar reparos e evitar paradas inesperadas, reduzindo custos operacionais.
  • Melhoria da segurança: equipamentos bem mantidos são menos propensos a falhas que poderiam colocar os trabalhadores em risco.

Mas, por que algumas empresas estão reconsiderando a análise de óleo?

Apesar dos benefícios das novas tecnologias, algumas empresas estão erroneamente desconsiderando a análise de óleo em prol de ferramentas de IA e IoT. 

Contudo, é um equívoco substituir totalmente a análise de óleo por essas alternativas. O correto é utilizar ambos em conjunto. 

A análise de óleo continua sendo uma ferramenta essencial e insubstituível para a detecção de problemas e manutenção preditiva, fornecendo dados detalhados sobre a condição do equipamento que as tecnologias de IoT ainda não conseguem replicar completamente.

Portanto, não arrisque o bom funcionamento da sua planta industrial abrindo mão de uma ferramenta tão útil.

Análise de óleo: por que ela é considerada insubstituível?

Apesar das inovações tecnológicas, a análise de óleo continua sendo insubstituível por várias razões:

  1. Profundidade de análise: a análise de óleo pode detectar partículas e contaminantes que outras tecnologias podem não identificar.
  2. Histórico de confiabilidade: é uma prática comprovada e amplamente aceita no setor.
  3. Complemento ideal: a análise de óleo pode ser usada em conjunto com outras tecnologias para fornecer uma visão mais completa do estado do equipamento.

Estratégias para combinar análise de óleo com dados de IoT e estudo de dados em tempo real

Integrar a análise de óleo com tecnologias modernas oferece grandes benefícios para a manutenção preditiva. Aqui estão algumas estratégias eficazes:

  • Monitoramento contínuo

Sensores IoT instalados nas máquinas coletam dados em tempo real sobre diversas condições operacionais, incluindo a qualidade do óleo. Esses sensores permitem a detecção imediata de anomalias, como contaminação ou degradação do óleo, possibilitando ações corretivas rápidas.

  • Análise preditiva aprimorada

A combinação de dados de óleo com análises em tempo real melhora a previsão de falhas. Integrar esses dados em modelos preditivos com algoritmos de Machine Learning permite prever falhas potenciais com maior precisão, considerando uma ampla gama de variáveis.

  • Planejamento de manutenção

A integração das análises de óleo com dados IoT permite um planejamento de manutenção baseado em condições reais dos equipamentos, reduzindo custos e minimizando o tempo de inatividade. Com previsões precisas, as equipes de manutenção podem planejar intervenções com antecedência e priorizar tarefas críticas.

Como a SEMEQ ajuda com soluções para análise de óleo e manutenção preditiva?

A SEMEQ oferece uma gama de soluções para ajudar você a integrar a análise de óleo com tecnologias modernas de manutenção preditiva em sua planta industrial. Nossos serviços incluem:

  • Consultoria especializada: ajudamos a desenvolver estratégias personalizadas de manutenção preditiva que combinam análise de óleo com dados de IoT.
  • Monitoramento contínuo: oferecemos soluções de monitoramento em tempo real que trabalham em conjunto com a análise de óleo para fornecer uma visão completa das condições do equipamento.
  • Treinamento e suporte: fornecemos treinamento e suporte contínuos para garantir que sua equipe possa aproveitar ao máximo nossas soluções de manutenção preditiva.

Se você deseja saber mais sobre como a SEMEQ pode ajudar sua empresa a maximizar a eficiência e confiabilidade de seus equipamentos através da integração de análise de óleo com tecnologias modernas de manutenção preditiva, entre em contato conosco hoje mesmo.

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Indústria 4.0: o que é, principais ferramentas e benefícios para a manutenção preditiva

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A Indústria 4.0 está revolucionando o setor industrial, introduzindo uma nova era de automação e conectividade. 

Este conceito engloba uma ampla gama de tecnologias digitais que integram processos produtivos, otimizam operações e elevam a eficiência das indústrias. Embora a implementação dessas tecnologias varie, a adoção da Indústria 4.0 está em crescente expansão, impulsionada pela busca por inovação e competitividade.

Neste artigo, vamos detalhar o que é a Indústria 4.0, como ela evoluiu ao longo do tempo, destacar suas principais ferramentas e mostrar os inúmeros benefícios que traz para a manutenção preditiva e o monitoramento das atividades das máquinas.

O que é a Indústria 4.0?

A Indústria 4.0 nasceu na Alemanha, em 2011, durante a Feira de Hannover. O objetivo era aumentar a produtividade e a competitividade da indústria do país e recuperar a sua participação no valor agregado da indústria global.

Basicamente, a Indústria 4.0 é a continuação das evoluções tecnológicas ao longo dos anos, mas agora com a automação de processos industriais e manufaturas como nunca se viu.

Algumas ferramentas da Indústria 4.0 são: computação em nuvem, inteligência artificial, internet das coisas e robótica. Esses novos recursos possibilitam automatizar e conectar toda a linha produtiva, oferecendo benefícios expressivos à operação.

Como surgiu a Indústria 4.0 no Brasil?

A Indústria 4.0 no Brasil teve seu surgimento influenciado pelo contexto global de avanço tecnológico e digitalização dos processos industriais. A adoção e a compreensão desse conceito foram um processo gradual, começando a ganhar destaque a partir de 2013, quando as indústrias brasileiras começaram a considerar mais seriamente a digitalização de suas operações.

Embora o Brasil ainda esteja em um estágio inicial de adoção da Indústria 4.0, já se reconhece sua importância para a economia do país. Estima-se que a implementação de tecnologias relacionadas à IoT, por exemplo, possa gerar lucros significativos até 2030, contribuindo para o crescimento do PIB e a redução de custos industriais.

Porém, o país também enfrenta desafios significativos no avanço da Indústria 4.0. Entre eles estão o alto investimento necessário em tecnologia, a escassez de profissionais capacitados para lidar com as novas tecnologias e a necessidade de atualização das infraestruturas industriais. Além disso, o país enfrenta atrasos na adoção das tecnologias em comparação com outras nações mais desenvolvidas.

Princípios fundamentais da Indústria 4.0

A indústria 4.0 é caracterizada por uma série de princípios fundamentais que orientam sua implementação e funcionamento, promovendo eficiência, flexibilidade e inovação. Conheça-os abaixo!

Automação

A automação é um dos princípios fundamentais da Indústria 4.0, envolvendo a substituição de tarefas manuais por processos automatizados, por meio do uso de tecnologias como robótica, inteligência artificial e sistemas ciberfísicos, o que permite uma produção mais eficiente, flexível e adaptável às demandas do mercado.

Digitalização

A digitalização envolve a transformação de dados e processos analógicos em formatos digitais, incluindo a utilização de sistemas digitais para monitorar e controlar as operações industriais, bem como o armazenamento e análise de grandes volumes de dados para tomada de decisões baseadas em dados.

Interconexão

A interconexão refere-se à integração de máquinas, sistemas e processos industriais por meio da Internet das Coisas (IoT), redes de comunicação avançadas e computação em nuvem, possibilitando uma maior troca de informações entre os diversos componentes do sistema produtivo e permitindo uma coordenação mais eficiente e uma resposta mais rápida às mudanças no ambiente de produção.

Principais benefícios da Indústria 4.0

A Indústria 4.0 traz uma série de benefícios significativos para as operações industriais e para a economia como um todo. Essas vantagens combinadas contribuem para tornar as operações industriais mais competitivas, ágeis e preparadas para enfrentar os desafios do mercado globalizado da atualidade. Alguns dos principais benefícios incluem:

  • Aumento da produtividade: a automação e a digitalização dos processos industriais possibilitam uma produção mais eficiente, reduzindo o tempo de ciclo e otimizando o uso de recursos;
  • Redução de custos: a implementação de tecnologias pode resultar em uma redução significativa nos custos de produção, manutenção e energia, além de diminuir os desperdícios e retrabalhos;
  • Melhoria da qualidade: a monitorização em tempo real e a análise de dados permitem identificar e corrigir problemas de qualidade de forma proativa, garantindo produtos finais de maior qualidade;
  • Maior flexibilidade e personalização: os sistemas são mais flexíveis e adaptáveis, permitindo ajustes rápidos na produção para atender à demanda variável do mercado e possibilitando a personalização em massa de produtos;
  • Integração da cadeia de suprimentos: a interconexão dos sistemas de produção e a troca de informações em tempo real ao longo da cadeia de suprimentos promovem uma maior colaboração entre os parceiros comerciais.

Quais são as tecnologias utilizadas na Indústria 4.0?

Ao falar sobre o que é a Indústria 4.0, é impossível não imaginar a inteligência artificial. Basicamente, todas as ferramentas dessas tecnologias podem ser aplicadas no campo industrial como forma de otimização e produtividade de máquinas. Veja, a seguir, alguns exemplos.

Machine learning

Machine learning (aprendizado de máquinas) é uma tecnologia que usa algoritmos para coletar dados e aprender com eles. Esse sistema é capaz de modificar o seu comportamento autonomamente, tendo como base a sua própria experiência.

Assim, em vez de implementar rotinas de software manualmente, a máquina é programada para usar uma quantidade grande de dados e algoritmos que dão a ela a habilidade de aprender como executar as tarefas.

Dados em nuvem

A coleta e a análise de dados estão entre os pontos principais da manutenção na Indústria 4.0. O big data é uma estrutura sistematizada e digitalizada capaz de extrair informações, avaliar o desempenho das máquinas e oferecer relatórios sobre o panorama atual, de modo preciso e imediato.

Internet of things

A internet das coisas (internet of things) permite conectar equipamentos por meio da internet, para integrar o funcionamento de seus periféricos em um único lugar, por meio de sensores e softwares. 

Com essa tecnologia, dispositivos e máquinas podem conversar entre si e ser acessados remotamente, proporcionando maior agilidade nas linhas de montagem, maior facilidade de manutenção das máquinas e uma maior integração em toda a cadeia de suprimentos.

Análise de Big Data

A análise de Big Data envolve a coleta, processamento e análise de grandes volumes de dados para extrair dados e informar decisões estratégicas na indústria. Essa tecnologia permite identificar padrões, tendências e anomalias que podem ser utilizados para otimizar processos, prever falhas e melhorar a eficiência operacional.

Realidade Aumentada (RA)

A Realidade Aumentada (RA) combina elementos virtuais com o mundo real, proporcionando uma experiência interativa e imersiva aos usuários. Na indústria, a RA é utilizada para oferecer suporte visual durante operações de manutenção, treinamento de funcionários e design de produtos, aumentando a eficiência e a precisão das tarefas.

Inteligência artificial

A inteligência artificial (IA) refere-se à capacidade das máquinas de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como aprendizado, reconhecimento de padrões e tomada de decisões. No cenário industrial, a IA é empregada em sistemas de controle de produção, manutenção preditiva, análise de dados e automação de processos.

Cibersegurança

A cibersegurança é essencial na Indústria 4.0 para proteger os sistemas e dados industriais contra ameaças cibernéticas, o que inclui a implementação de medidas de segurança, como firewalls, criptografia, detecção de intrusões e gerenciamento de acesso, para garantir a integridade, confidencialidade e disponibilidade das informações.

Robótica avançada

A robótica avançada envolve o uso de robôs equipados com sensores, inteligência artificial e capacidades de aprendizado para realizar uma variedade de tarefas na indústria, desde a montagem de produtos até a logística de armazéns. Essa tecnologia aumenta a automação e a eficiência dos processos industriais.

Manufatura digital

A manufatura digital utiliza tecnologias, como modelagem 3D, simulação e prototipagem virtual, para projetar, testar e otimizar produtos e processos industriais antes da produção física. Ela reduz o tempo de desenvolvimento, os custos e os desperdícios, ao mesmo tempo que aumenta a qualidade e a inovação.

Manufatura aditiva

A manufatura aditiva, também conhecida como impressão 3D, permite a fabricação de peças complexas e personalizadas diretamente a partir de modelos digitais. Essa tecnologia oferece maior flexibilidade de design, redução de custos e tempos de produção, e possibilita a criação de componentes leves e otimizados.

Integração de sistemas

A integração de sistemas possibilita a conexão e comunicação entre diferentes sistemas de produção e controle, permitindo uma coordenação eficiente das operações industriais, incluindo a integração de máquinas, sensores, softwares e sistemas de gerenciamento para garantir uma produção sincronizada e adaptável.

Sistemas de simulação

Além de viabilizar a análise e otimização de desempenho, custos e recursos antes da implementação física, os sistemas de simulação permitem a modelagem virtual de processos industriais e sistemas de produção, o que ajuda a reduzir riscos, custos e tempo de desenvolvimento de novos produtos e processos.

Indústria 4.0 e manutenção preditiva: principais benefícios

Um dos principais benefícios da manutenção preditiva na indústria 4.0 é a capacidade de evitar paradas não planejadas na linha de produção. Ao prever falhas com antecedência, as organizações podem agendar intervenções de manutenção de forma proativa, evitando interrupções na produção e reduzindo os custos associados à manutenção corretiva.

Confira outros benefícios da Indústria 4.0 na manutenção preditiva.

Evita paradas na linha de produção

A análise preditiva determina previamente a necessidade de intervenções, eliminando a necessidade de desmontar as máquinas para inspeções. Essa estratégia evita paradas dispendiosas na linha de produção, garantindo, assim, a continuidade das operações e reduzindo os custos de manutenção.

Para fazer uma analogia, é como se fizéssemos um investimento em um plano de saúde. Em vez de esperar a máquina quebrar, essa tecnologia fornece dados e informações que indicam qual é a probabilidade de a máquina falhar e qual é o possível problema. Desse modo, a fábrica pode atuar antes que essa máquina quebre.

Maior precisão com o uso de dados

Na manutenção preditiva, os dados gerados permitem a realização de análises sobre as condições das máquinas, utilizando ferramentas de mineração de dados, ciência de dados e estatísticas. Essa abordagem proativa e preventiva acusa a necessidade de reparos nas máquinas e oferece relatórios mais completos e eficientes.

Os algoritmos de inteligência artificial da SEMEQ, por exemplo, contam com um banco de dados que vem sendo construído há mais de 15 anos, com mais de 60 mil equipamentos analisados por mês. Juntos, o sensor de vibração e o sensor de análise de circuito de motores elétricos cobrem a maioria das falhas.

Monitoramento on-line via sensores

Os sensores inteligentes para a Indústria 4.0 podem ser utilizados para monitorar bombas, ventiladores, compressores, motores elétricos, turbinas, entre outros. Esses dispositivos possibilitam monitoramento mais preciso e maior previsibilidade de falhas.

Os sensores inteligentes de vibração on-line da SEMEQ têm altíssima sensibilidade e são capazes de detectar diversos modos potenciais de falhas elétricas e mecânicas, além de terem bateria com durabilidade média de 3 anos, podendo ser trocada depois. Com isso, é possível monitorar o desempenho de equipamentos 24/7.

Redução de custos operacionais

A implementação da manutenção preditiva na Indústria 4.0 resulta em uma significativa redução nos custos operacionais. Os avanços tecnológicos permitem uma gestão mais eficiente dos recursos e uma maior previsibilidade das falhas, contribuindo para a diminuição dos custos em diversas áreas.

Conforme a pesquisa do Departamento de Energia dos EUA, é possível economizar em custos de energia e manutenção até 30% dos recursos com a manutenção preditiva, além de eliminar interrupções em até 45%.

Como utilizar a indústria 4.0 para melhorar o seu parque industrial?

A Indústria 4.0 oferece diversas oportunidades para melhorar o desempenho e a eficiência dos parques industriais. Por meio da automação de processos, é possível otimizar tarefas repetitivas e aumentar a produtividade. A integração de robôs e máquinas autônomas para realizar atividades de montagem, embalagem e transporte contribuem para reduzir o tempo de ciclo e minimizar erros.

Além disso, a implementação de sensores inteligentes em equipamentos e máquinas permite o monitoramento em tempo real de seu desempenho e condição. Utilizando análise de dados e algoritmos de inteligência artificial, é possível identificar padrões, prever falhas e realizar manutenção preditiva.

A digitalização de processos também desempenha um papel fundamental na melhoria dos parques industriais. Sistemas digitais como MES e ERP integram dados e informações em toda a cadeia de suprimentos, melhorando a visibilidade e a coordenação das operações. Isso permite uma gestão mais eficiente e eficaz dos recursos disponíveis.

Outro aspecto importante é a otimização energética. Por meio de sistemas de monitoramento e controle de energia, é possível reduzir o consumo e os custos energéticos. Assim, ao adotar práticas e tecnologias da Indústria 4.0, os parques industriais podem melhorar significativamente seu desempenho, eficiência e competitividade, garantindo um futuro mais sustentável e próspero.

Como aplicar a manutenção prescritiva na sua planta industrial?

Agora que você já sabe a importância da Indústria 4.0, é hora de trazer essa revolução tecnológica para a sua empresa.

A SEMEQ é uma empresa líder de serviço de preditiva on-line. Ela faz o monitoramento on ou off-line da manutenção preditiva e assume toda a responsabilidade pela manutenção das máquinas.

Com base em nossa experiência, a SEMEQ conhece os requisitos exatos para fazer o monitoramento remoto de suas máquinas e garantir a continuidade de sua linha de produção, fale com os nossos consultores.

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Machine learning: a forma certa (de verdade) de aplicar

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O machine learning é uma técnica da inteligência artificial que tem ganhado destaque pela sua capacidade de aprender com dados e experiências anteriores sem ser explicitamente programado.

No contexto da manutenção industrial, onde a eficiência operacional e a disponibilidade de equipamentos são essenciais para o sucesso do negócio, o machine learning oferece oportunidades únicas para otimizar processos, prever falhas e reduzir custos.

É importante ressaltar que, embora muitas empresas afirmem utilizar machine learning, nem todas aplicam corretamente essa tecnologia. Algumas empresas novas no mercado enfrentam dificuldades em estabelecer um banco de dados robusto e adequado, essencial para obter resultados precisos e eficazes. 

Neste artigo, veremos como o machine learning está transformando a manutenção industrial, desde a sua definição e aplicações até os benefícios de sua implementação correta. Acompanhe!

O que é machine learning?

Machine learning é um campo da inteligência artificial que envolve o desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem aos computadores aprenderem e fazerem previsões ou decisões baseadas em dados. 

Em vez de serem explicitamente programados para realizar uma tarefa, os sistemas de machine learning usam grandes conjuntos de dados para identificar padrões e melhorar seu desempenho ao longo do tempo. 

Essa capacidade de aprendizado automático possibilita que as máquinas identifiquem padrões complexos em grandes conjuntos de dados, realizem previsões e tomem decisões com base nesses padrões. 

Em vez de seguir instruções específicas, os algoritmos de machine learning são projetados para aprender e melhorar continuamente com o tempo, refinando suas habilidades à medida que são expostos a mais dados. 

Quando usar o machine learning?

O machine learning é recomendado em diversos contextos industriais, especialmente em empresas que adotam o lean manufacturing. Ele proporciona um alto controle de qualidade, identificando falhas durante o processo de fabricação, otimizando a produção e agilizando as entregas. 

Além disso, pode ser aplicado em fábricas que demandam produção sob demanda, especialmente aquelas conectadas às redes de e-commerce.

Como o machine learning transforma a manutenção industrial?

O machine learning transforma a manutenção industrial ao possibilitar uma automação mais eficiente e preditiva para a gestão de ativos e equipamentos. 

Com a capacidade de analisar grandes volumes de dados, as máquinas inteligentes identificam padrões de falha, permitindo a manutenção preventiva e a redução de paradas não planejadas, resultando no aumento da eficiência operacional, redução de custos e prolongamento da vida útil dos equipamentos.

Além disso, o machine learning também pode ser aplicado para otimizar o agendamento de manutenção, priorizando tarefas com base na criticidade dos equipamentos e na disponibilidade de recursos. 

Em última análise, a adoção do machine learning representa uma mudança de paradigma significativa, impulsionando a eficiência operacional e a competitividade das empresas no mercado.

Exemplos da implementação correta de machine learning na indústria

O machine learning não só proporciona insights valiosos para a produção industrial, mas também impulsiona a eficiência, personalização e competitividade. Além disso, o machine learning oferece diversos benefícios específicos para a indústria. Confira abaixo:

 

Personalização da produção

O machine learning possibilita a personalização da produção, adaptando-se às necessidades do mercado com antecedência. Algoritmos iterativos aprendem continuamente, oferecendo estimativas precisas para cada fase do processo produtivo.

Controle de qualidade aprimorado

Também é possível melhorar o controle de qualidade na indústria, utilizando algoritmos para distinguir peças boas de ruins através da visão computadorizada, o que resulta em maior precisão e velocidade na inspeção de produtos.

Gestão de estoque precisa

Com modelos de previsão de demanda, o machine learning permite uma gestão de estoque mais precisa, adaptando o nível de segurança do estoque para atender às necessidades sem aumentar gastos excessivos.

Por que nem todas as empresas aplicam o Machine Learning da forma correta

Primeiramente, a implementação eficaz de machine learning requer uma compreensão profunda dos algoritmos e técnicas envolvidas, o que pode ser desafiador sem a expertise adequada. 

Além disso, a qualidade dos resultados depende significativamente da quantidade e qualidade dos dados disponíveis; empresas novas no mercado ou aquelas sem um banco de dados robusto podem enfrentar dificuldades em treinar modelos precisos. 

Outro ponto é que a integração de machine learning nos processos empresariais exige investimentos em infraestrutura tecnológica e mudanças organizacionais, o que pode ser uma barreira para algumas empresas. 

A falta de uma estratégia clara e a subestimação da complexidade do processo também contribuem para a implementação inadequada.

Por que escolher a SEMEQ para sua estratégia de machine learning na manutenção industrial?

A SEMEQ é uma empresa líder no desenvolvimento e implementação de soluções de manutenção industrial. Com uma sólida experiência e expertise no setor, nos destacamos pela abordagem centrada no cliente, inovação constante e compromisso com a excelência

Expertise em machine learning

A SEMEQ se destaca na aplicação de machine learning na manutenção industrial. Diferentemente de muitas empresas que afirmam utilizar essa tecnologia, mas não a aplicam corretamente, nossa equipe possui profunda expertise e um banco de dados robusto, garantindo a precisão e eficácia das nossas soluções.

Isso nos permite oferecer estratégias de manutenção preditiva de alta qualidade, que realmente fazem a diferença na operação dos nossos clientes.

Experiência especializada na indústria

Com vasta experiência em diversos setores industriais, como alimentício e automobilístico, a SEMEQ compreende as complexidades e desafios únicos da manutenção industrial

Nossa equipe é composta por profissionais qualificados e experientes, prontos para desenvolver e implementar soluções de manutenção preditiva sob medida para as necessidades específicas de cada cliente.

Abordagem centrada no cliente

Na SEMEQ, adotamos uma abordagem centrada no cliente, colocando as necessidades e objetivos dos nossos parceiros em primeiro lugar. Trabalhamos em estreita colaboração com cada um deles para entender seus requisitos exclusivos e garantir que nossas soluções de manutenção preditiva atendam plenamente às suas expectativas e metas de negócios.

Soluções inovadoras e personalizadas

Nosso compromisso com a inovação e personalização nos permite desenvolver soluções sob medida que impulsionam a eficiência, a produtividade e a rentabilidade na manutenção industrial. Utilizamos as mais recentes tecnologias e metodologias para criar soluções inovadoras que geram resultados tangíveis e impactantes para nossos clientes.

Pronto para impulsionar a eficiência e a produtividade na sua manutenção industrial? Entre em contato com a SEMEQ hoje mesmo e descubra como nossas soluções personalizadas podem transformar o seu negócio.

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Inteligência artificial em indústrias: a diferença entre usar e entender

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Com a rápida evolução tecnológica e a crescente adoção de conceitos como Indústria 4.0, a inteligência artificial (IA) tem emergido como uma ferramenta fundamental para impulsionar a eficiência operacional e o desenvolvimento dos mercados industriais.

Por trás desse avanço estão tecnologias inovadoras, como machine learning, deep learning e processamento de linguagem natural, que capacitam as máquinas a aprender, tomar decisões inteligentes e processar informações de maneira semelhante aos seres humanos.

No entanto, apenas utilizar a IA não é suficiente. É igualmente importante entender profundamente o tema, saber extrair informações dos dados gerados e obter insights a partir dessa interpretação.

Neste artigo, entenda como está a ascensão da inteligência artificial nas indústrias, conheça os principais tipos de IA, a diferença entre usar e entender esses recursos e quais são as principais ferramentas para avaliar a viabilidade de projetos com IA. Confira! 

A ascensão da IA nas indústrias

A inteligência artificial (IA) está revolucionando a indústria, impulsionando avanços na eficiência operacional e no desenvolvimento dos mercados. Estamos testemunhando uma crescente adoção da IA nas empresas, alimentada pelo conceito de Indústria 4.0 e pelo potencial de transformação digital.

Segundo pesquisas da Future Bridge, a base instalada de máquinas com capacidade de IA na indústria de manufatura deve atingir 16 milhões de unidades até o final de 2024, crescendo a uma taxa impressionante de 60%. 

Tecnologias por trás da inteligência artificial

A inteligência artificial na indústria é uma realidade. Por trás desse avanço estão tecnologias inovadoras que impulsionam o aprendizado de máquina, a automação e a análise avançada de dados.

A seguir, conheça as principais ferramentas que estão moldando o cenário industrial e prepare-se para explorar suas aplicações:

  • Machine learning: permite que as máquinas aprendam com os dados e tomem decisões inteligentes sem intervenção humana por meio de algoritmos avançados e análise preditiva; 
  • Deep learning: vertente avançada do machine learning que se baseia em redes neurais artificiais para realizar tarefas complexas de análise e reconhecimento de padrões;
  • Processamento de Linguagem Natural (PLN): possibilita que as máquinas compreendam e processem a linguagem humana de forma semelhante aos seres humanos.

A diferença entre usar e entender a IA

Quem apenas utiliza a IA sem um entendimento sólido pode ficar limitado pela superficialidade, incapaz de explorar plenamente os dados ou ajustar as soluções às suas necessidades específicas. 

Em contraste, profissionais e empresas que dominam o funcionamento da IA sabem aplicar técnicas avançadas para extrair insights valiosos, interpretar resultados com precisão e adaptar as ferramentas de IA para resolver problemas complexos. 

Essa compreensão profunda permite uma utilização estratégica da IA, levando a decisões mais informadas, inovações significativas e vantagens competitivas.

Integração da IA na manutenção preditiva

A integração da Inteligência Artificial (IA) na manutenção preditiva revolucionou o setor industrial, oferecendo uma abordagem mais precisa e eficiente para prever falhas e otimizar operações.

A verdadeira utilização da IA envolve a análise de grandes volumes de dados em tempo real, identificando padrões complexos e anomalias invisíveis aos olhos humanos. Essa capacidade permite prever falhas antes que ocorram, minimizando o tempo de inatividade e reduzindo custos operacionais. 

Além disso, a IA se adapta continuamente, melhorando suas previsões à medida que novos dados são integrados.

No entanto, muitas empresas afirmam utilizar IA, mas se limitam a métodos convencionais de análise de dados, sem explorar o pleno potencial das tecnologias avançadas de aprendizado de máquina.

Essas empresas podem oferecer resultados superficiais, sem a profundidade e precisão que a verdadeira IA proporciona. A falta de um entendimento profundo e da correta implementação da IA pode levar a previsões imprecisas e a uma falsa sensação de segurança.

A combinação entre IA e experiência humana na manutenção preditiva

Apesar das capacidades avançadas da IA, o conhecimento e a experiência dos profissionais de manutenção continuam essenciais. A combinação da inteligência humana com a inteligência artificial é o que realmente maximiza o potencial da manutenção preditiva. 

Profissionais experientes são capazes de interpretar os insights fornecidos pela IA, tomar decisões informadas e implementar ações corretivas de forma eficaz.

O que é necessário para entender de IA?

Para entender de IA no contexto industrial, gestores precisam desenvolver algumas competências essenciais. 

Primeiramente, é necessário ter uma compreensão básica dos conceitos de IA e aprendizado de máquina, incluindo como essas tecnologias podem ser aplicadas para otimizar processos e tomar decisões informadas. 

Além disso, é importante saber como interpretar os dados gerados pelas ferramentas de IA, identificando padrões e tendências relevantes. Familiaridade com as principais métricas e indicadores de desempenho específicos do setor também é fundamental para avaliar a eficácia das soluções implementadas. 

Por fim, gestores devem estar atualizados sobre as últimas inovações e melhores práticas em IA, além de promover uma cultura de aprendizado contínuo e adaptação dentro de suas equipes, garantindo que a empresa possa tirar o máximo proveito dessas tecnologias avançadas.

Saiba como a SEMEQ pode ajudar sua empresa a aproveitar a IA

A SEMEQ é líder em manutenção preditiva, e oferece uma proposta inovadora para impulsionar a eficiência industrial e os resultados financeiros das empresas. Com uma história de três décadas marcada por inovação e excelência, somos referência global no monitoramento de sistemas preditivos.

Integrando inteligência artificial (IA) em suas operações há anos, a SEMEQ tem sido uma pioneira na utilização dessa tecnologia, antecipando falhas em sistemas complexos e otimizando processos de manutenção.

Com estratégias claras para os próximos anos, incluindo o Tech Center SEMEQ, um centro de desenvolvimento tecnológico dedicado ao monitoramento preditivo, a SEMEQ está comprometida em tornar a indústria brasileira mais competitiva e lucrativa por meio da revolução digital e da Indústria 4.0.

Se você está pronto para elevar a competitividade e a lucratividade de sua indústria, entre em contato com a SEMEQ e descubra como suas soluções de monitoramento preditivo podem revolucionar o desempenho de seus equipamentos. 

O futuro de sua indústria começa agora com a confiabilidade e a experiência de mais de 30 anos da SEMEQ.

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