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

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Cerca de 69% das indústrias brasileiras já fazem uso de pelo menos uma das 18 tecnologias digitais da Indústria 4.0, segundo um levantamento recente da Confederação Nacional da Indústria (CNI). No entanto, a pesquisa indica que a maioria dessas empresas ainda utiliza uma baixa quantidade de tecnologias digitais – 26% delas usam de 1 a 3 dessas tecnologias, enquanto apenas 7% delas adotam 10 ou mais.

Assim, fica claro que a Indústria 4.0 no Brasil ainda se encontra em um estágio inicial do seu processo de digitalização. O que, por um lado, pode oferecer um diferencial competitivo às empresas que investirem na tecnologia para suas operações.

Neste artigo, vamos explicar o que é a Indústria 4.0, como essa tecnologia evoluiu ao longo do tempo, apresentar as suas principais ferramentas e mostrar os benefícios trazidos para a manutenção preditiva e o monitoramento das atividades das máquinas.

Indústria 4.0: o que é e principais conceitos

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.

Quais são as ferramentas da 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.

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 maior parte 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.

Cenário da Indústria 4.0 no monitoramento preditivo no Brasil

A Indústria 4.0 no Brasil já fez avanços importantes, mas ainda precisa vencer muitos desafios para acompanhar o ritmo dos países desenvolvidos. A indústria representa hoje cerca de 11% do PIB brasileiro, e ocupa atualmente a 57ª posição entre 132 países no Índice Global de Inovação, da Confederação Nacional da Indústria (CNI).

Esse cenário é confirmado pela Pesquisa ABDI Conectividade e Indústria, realizada com 401 empresas de médio e grande portes brasileiras. De acordo com o documento, tecnologias inovadoras, como inteligência artificial e big data, não são vistas como prioridades na agenda estratégica do setor industrial do país, mesmo em um cenário em que a digitalização ganha cada vez mais relevância na economia.

Ainda assim, a Indústria 4.0 no Brasil tem grandes possibilidades de crescimento. Segundo a Agência Brasileira de Desenvolvimento Industrial (ABDI), a estimativa anual de redução de custos industriais com as novas tecnologias será de, no mínimo, R$ 73 bilhões/ano no Brasil. Isso se deve à redução nos custos de manutenção de máquinas e no consumo de energia.

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.

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Sensores inteligentes na indústria 4.0: saiba como eles revolucionaram o monitoramento preditivo

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Uma pesquisa da Confederação Nacional da Indústria (CNI) aponta que 70% das indústrias brasileiras já utilizam tecnologias digitais para o auxílio do controle de atividades e otimização de processos, principalmente aquelas que utilizam Inteligência Artificial.

Atualmente, no monitoramento preditivo em indústrias, uma das tecnologias mais inovadoras da indústria 4.0 são os sensores inteligentes, que conseguem gerar um volume de dados significativo, além de acompanhamento constante do equipamento.

Utilizar essa tecnologia em plantas industriais faz com que as máquinas mantenham a alta performance durante todo o uso, o que ocasiona em um parque altamente produtivo e vantagem competitiva para a empresa.

Neste artigo, conheça mais sobre a função dos sensores inteligentes na indústria 4,0 e seus benefícios em parques industriais.

Evolução do monitoramento preditivo e a indústria 4.0

Com o desenvolvimento do conceito de manutenção preditiva, a partir de meados da década de 1970, o desenvolvimento de softwares permitiu um melhor planejamento, controle e acompanhamento dos serviços de manutenção.

Porém, apesar desses avanços, a falta de interação nas áreas de engenharia, manutenção e operação impedia que os melhores resultados fossem alcançados. Por isso, as taxas de falhas prematuras ainda eram elevadas.

A partir dos anos 2000, com a consolidação das atividades de engenharia da manutenção, a análise de falhas se consagrou como uma metodologia capaz de melhorar a performance dos equipamentos.

Nesse contexto, a manutenção preditiva passou a ser cada vez mais utilizada na chamada indústria 4.0 – conceito usado pela primeira vez em 2011, pelo governo alemão, em sua busca por promover a informatização da manufatura e a integração dos dados.

Indústria 4.0 e a Internet das Coisas

Também chamada de quarta revolução industrial, a indústria 4.0 é caracterizada pelo uso de tecnologias inteligentes, como Inteligência Artificial, Aprendizagem de Máquina, robótica e análises baseadas em big data. 

Com esses recursos, tornou-se possível uma interação muito maior entre as máquinas, que ganharam maior capacidade de integração e autonomia. Assim, com a Internet of Things (Internet das Coisas), o monitoramento das máquinas passou a ser feito por meio de sensores inteligentes online, permitindo que as manutenções sejam realizadas com muito mais constância e no menor tempo possível para prever e evitar ocorrências indesejadas.

Por sua vez, os recursos de Big Data possibilitam o gerenciamento de uma grande quantidade de dados, o que contribui para que decisões sobre as manutenções das máquinas possam ser tomadas antecipadamente, antes que os problemas reais ocorram.

Desde então, graças ao desenvolvimento de novas tecnologias, a manutenção preditiva vem se aprimorando, indicando falhas em equipamentos com cada vez mais precisão e riqueza de detalhes.

Entenda como os sensores inteligentes revolucionaram o mercado de preditiva

Até algum tempo atrás, o monitoramento preditivo das máquinas era feito de modo presencial, o que exigia a presença de técnicos nas fábricas para fazer as coletas de dados. Para isso, era usado um sensor preso na ponta dos equipamentos a partir de um cabo. O problema é que esse processo era muito mais trabalhoso e dispendioso, e portanto era feito geralmente apenas numa escala mensal.

Com o uso de sensores inteligentes, a manutenção preditiva agora consegue eliminar quase completamente a necessidade de inspeções presenciais. A coleta de dados é feita de modo online e automaticamente, sem que seja preciso desmontar e remontar máquinas para saber se elas estão funcionando bem.

Os sensores conectados às máquinas geram dados que são capturados e transmitidos via internet. Em seguida, essas informações são analisadas para prever as necessidades de manutenção e limitar o tempo em que esses equipamentos permanecerão inativos.

Benefícios do uso de sensores para indústrias

* Monitoramento remoto mais preciso e frequente, o que possibilita maior previsibilidade de falhas e evita reparos desnecessários;

* Determina previamente a necessidade de manutenções, eliminando a necessidade de desmontar as máquinas para inspeções;

* Evita problemas que podem gerar a necessidade de manutenções corretivas, mais difíceis e dispendiosas;

* Diminuição do tempo de inatividade das máquinas, garantindo a continuidade da produção e aumentando a eficiência e segurança na linha de produção;

* Aumento da vida útil das peças dos equipamentos, reduzindo a necessidade de estoque de peças sobressalentes;

*Geração de um grande número de dados, que podem ser combinados entre si para indicar o momento correto de se fazer a manutenção preditiva, aumentando a agilidade nas decisões.

Aplicações dos sensores inteligentes na indústria 4.0

O uso do sensor wireless na manutenção preditiva possibilita a detecção de desgastes e defeitos de rolamento, desalinhamentos, desequilíbrios, folgas e outras deficiências que levam a falhas nas máquinas e a paradas inesperadas na linha de produção. Esse serviço pode ser aplicado em motores, sistemas eletrônicos e de potência, caldeiras, componentes do sistema de vapor, transformadores, entre outros equipamentos.

As indústrias dos mais diversos setores podem se beneficiar com esse monitoramento, feito mesmo em locais perigosos e de difícil acesso.

Quais são os principais tipos de sensores inteligentes utilizados na indústria?

* Vibração: enxerga as falhas mecânicas por meio da análise de vibração do equipamento, como desbalanceamento, rolamento ruim ou acoplamento.

* Temperatura/Umidade: faz a medição de temperatura e de umidade do equipamento.

* Óleo: realiza a análise de viscosidade do óleo/lubrificante presente no equipamento.

* Ultrassom: Monitora vazamento de ar comprimido, vapor e vácuo, detectando falhas em rolamentos, válvulas e subestações elétricas e economizando energia.

Conheça o sensor inteligente que utilizamos na SEMEQ

O sensor inteligente de vibração on-line da SEMEQ é capaz de detectar inúmeros modos potenciais de falha elétrica e mecânica. Com a análise de temperatura, vibração, corrente elétrica e outras variáveis de processo, consegue cobrir 100% dos modos potenciais de falha em motores elétricos.

Além disso, sensores wireless da SEMEQ possuem alto grau de sensibilidade, sendo um dos mais confiáveis do mercado para detecção de vibrações mínimas, indicativas de falhas em potencial.

Isso acontece porque mantemos um departamento de Pesquisa & Desenvolvimento interno para a produção de sensores com as tecnologias mais avançadas do mercado. Assim, conseguimos garantir sensores realmente eficientes e confiáveis aos nossos clientes.

Características dos sensores wireless da SEMEQ:

  • Sensibilidade de 10kHZ – detecta falhas de rolamentos e engrenagens
  • Bateria durável de até 3 (três) anos e substituíveis
  • Sem necessidade de descartar o sensor quando a bateria acaba;
  • Conexão 3G/4G e funcionamento independente;
  • Gatilhos e carga variável.

Transforme o seu parque industrial: fale com nossos consultores

Com mais de 28 anos de experiência, a SEMEQ tem vasta expertise no monitoramento de manutenção preditiva sem fio em inúmeros segmentos industriais e em plantas de pequeno, médio e grande porte.

Atualmente, estamos presentes em mais de 30 países e contamos com mais de 400 fábricas monitoradas com a nossa tecnologia. Contamos com escritórios na América do Norte, na América do Sul e na Europa.

A sua empresa também pode se beneficiar com os efeitos da indústria 4.0 e do uso de sensores inteligentes no monitoramento preditivo.

Conte com a nossa ajuda para otimizar os seus processos produtivos, reduzir falhas nos equipamentos e aumentar a performance da sua planta.

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Manutenção preditiva para indústria 4.0: conheça técnicas para melhorar o desempenho do maquinário

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As grandes empresas brasileiras já investem em tecnologias de manutenção preditiva para a indústria 4.0. Segundo um levantamento da ABDI, a estimativa anual de redução de custos industriais no Brasil será de, no mínimo, R$ 73 bilhões/ano. Desse total, só os custos com reparos podem chegar a R$ 35 bilhões ao ano.

A manutenção preditiva tem o objetivo de fazer um controle contínuo em equipamentos para monitorar sinais e indicações de possíveis falhas. Com o avanço dessas técnicas, hoje é possível contar com o auxílio de ferramentas tecnológicas para garantir informações mais precisas e detalhadas sobre cada equipamento.

Neste artigo, vamos falar sobre como a manutenção preditiva avançou com a indústria 4.0 e os benefícios de contar com essas tecnologias no seu parque industrial.

Manutenção preditiva tradicional x manutenção preditiva na indústria 4.0

Até pouco tempo atrás, os sensores convencionais necessitavam da presença de uma pessoa para coletar os dados na fábrica, realizar ajustes nos equipamentos etc.

Contudo, ainda que fosse a forma mais avançada de realizar monitoramento, acabava sendo custoso enviar semanal ou mensalmente uma pessoa para coletar informações, principalmente se a fábrica estivesse distante ou em um local de difícil acesso.

Outro ponto é que, se compararmos com o que é feito hoje, na indústria 4.0, o nível de precisão e volume de dados era baixíssimo, tornando o trabalho de monitoramento preditivo menos eficiente.

Com a Indústria 4.0, é possível utilizar equipamentos mais modernos, com sensibilidade mais avançada para a detecção de falhas ainda precoces. Além disso, com a possibilidade de utilizar sensores wireless, não é preciso gastar tempo com o posicionamento adequado dos cabos, além de conseguir realizar o monitoramento com maior cadência, gerando mais insights para os profissionais.

Como a conectividade impactou a manutenção preditiva

Com máquinas e equipamentos totalmente integrados em redes de internet, a manutenção preditiva para indústria 4.0 permite que tudo seja gerenciado on line de locais remotos em um curto espaço de tempo.

Confira, a seguir, como a tecnologia auxiliou o monitoramento preditivo de máquinas e equipamentos.

Internet das coisas

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 produção, maior facilidade de manutenção das máquinas e uma maior integração em toda a cadeia de suprimentos.

Cloud computing

A internet na nuvem (cloud computing) permite enviar todos os dados gerados para um único banco de dados virtual, podendo ser acessado de qualquer lugar e com segurança, o que implica redução de custo, tempo e aumento de eficiência.

Machine learning

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

Big data

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.

Na manutenção preditiva, os dados gerados acusam a necessidade de intervenção nas máquinas oferecendo ordens de manutenção antes que o equipamento falhe.

Inteligência artificial (IA)

A tecnologia de IA aprende com os dados fornecidos pelas máquinas, o que potencializa as análises, permitindo resultados mais precisos. Desse modo, as tecnologias da indústria 4.0 na manutenção preditiva evitam paradas desnecessárias na produção e contribuem para o aumento da produtividade.

Os sensores inteligentes revolucionaram o mercado de manutenção preditiva

Com o uso de sensores inteligentes, a manutenção preditiva na indústria 4.0 elimina quase completamente a necessidade de inspeções convencionais. Esses sensores permitem identificar alterações no comportamento do equipamento por meio de vibrações, temperatura, corrente elétrica ou outras variáveis de processo.

Como os dados são coletados automaticamente com sensores, você não precisa enviar uma pessoa fazer a coleta de dados, ela é feita automaticamente. Além disso, não é necessário desmontar e remontar máquinas para saber se elas estão funcionando bem.

Vantagens de usar a manutenção preditiva na indústria 4.0

Os impactos da indústria 4.0 na manutenção preditiva são muito significativos, pois garantem a confiabilidade e a disponibilidade das máquinas. Essa estratégia traz muitos benefícios:

  • Determina previamente a necessidade de intervenções, eliminando a  desmontagem de máquinas para inspeções;
  • Evita paradas dispendiosas na linha de produção, garantindo a continuidade das operações e reduzindo os custos de manutenção;
  • Os diagnósticos geram análises que usam ferramentas de mineração de dados, ciência de dados e estatística, o que permite uma abordagem proativa e preditiva.

Entenda como utilizamos a tecnologia a nosso favor

Monitoramento remoto de alta frequência

O sensor wireless reporta dados críticos online que são enviados para um banco de dados na nuvem. Esses sensores remotos são altamente precisos e permitem que os dados sejam coletados com muito mais frequência.

Os sensores inteligentes de vibração on-line da Semeq são capazes de detectar inúmeros modos potenciais de falhas elétricas e mecânicas. São feitas cerca de 720 coletas de dados por mês, um número muito mais significativo do que a coleta off-line, que geralmente é feita apenas uma ou duas vezes por mês. Desse modo, as chances de uma falha ocorrer reduzem dramaticamente.

Geração e gestão de dados

Os diagnósticos das máquinas geram análises que usam ferramentas de mineração de dados, ciência de dados e estatística, o que permite uma abordagem proativa e preditiva. Desse modo, nossa equipe de profissionais consegue ter insights fundamentais para que a preditiva seja um agente de resultados nos seus negócios.

Fale com nossos consultores e faça sua manutenção preditiva

A sua empresa também pode se beneficiar com os impactos da indústria 4.0 na manutenção preditiva. Conte com a nossa ajuda para otimizar os seus processos, reduzir falhas nos equipamentos e aumentar a produtividade.

A Semeq tem know-how e experiência na área e utiliza tanto técnicas da manutenção tradicional como as novas tecnologias da indústria 4.0. A nossa empresa conta com mais de 300 funcionários e traz em seu portfólio mais de 400 fábricas monitoradas em mais de 30 países.

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