O que é manutenção preditiva?
Estratégia de manutenção que utiliza análise de dados, aprendizado de máquina e sensores de IoT para prever falhas em equipamentos antes que elas ocorram, minimizando o tempo de inatividade e prolongando a vida útil dos ativos.
Summary
- Utiliza modelos de aprendizado de máquina treinados em padrões históricos de falhas, telemetria de sensores (vibração, temperatura, pressão, emissões acústicas), registros de manutenção e contexto operacional para prever a vida útil restante e a probabilidade de falha.
- As técnicas incluem análise de sobrevivência, previsão de séries temporais, detecção de anomalias e aprendizado profundo em fluxos de dados de sensores, com intervalos de confiança que orientam o planejamento da manutenção, equilibrando o risco de falha com os custos de intervenção.
- A implementação requer infraestrutura de IoT para coleta de dados, computação de borda para processamento em tempo real, plataformas em nuvem para treinamento de modelos, integração com sistemas CMMS/EAM e gestão de mudanças organizacionais para a adoção da cultura de manutenção baseada em condição.
O que é manutenção preditiva?
A manutenção preditiva, em poucas palavras, trata de descobrir quando um ativo deve ser mantido e quais atividades de manutenção específicas precisam ser realizadas, com base na condição ou estado real de um ativo, em vez de em um cronograma fixo, para você maximizar o tempo de atividade e a produtividade. Trata-se de prever e prevenir falhas e executar as rotinas de manutenção corretas para reduzir os dispendiosos tempos de inatividade dos equipamentos.
Com a IoT e o fluxo de dados de sensores dos equipamentos, a manutenção preditiva permite que os fabricantes prevejam efetivamente interrupções das máquinas. Os dados detectam variações, entendem sinais de alerta e identificam quaisquer padrões que possam indicar uma possível falha. Os fabricantes podem usar análise e machine learning para prever com precisão as chances de uma máquina deixar de funcionar. Isso permite planejar medidas iniciais e corretivas (ou seja, pedido de peças sobressalentes, agendamento de reparo etc.) e introduzi-las da maneira mais eficaz, evitando, assim, tempo de inatividade não planejado e gastos com pessoal e recursos.
Por que a manutenção preditiva é importante?
O uso de IoT e análise de dados para prever e evitar interrupções pode reduzir o tempo de inatividade geral em 50%. (McKinsey)
Gartner®: Databricks, líder em banco de dados em nuvem
Quais são os recursos diferenciados do Databricks?
- O lakehouse da Databricks usa tecnologias que incluem Delta, DLT, Autoloader e Photon para que os clientes tenham à disposição dados para decisões em tempo real.
- O Lakehouse para MFG oferece suporte aos maiores jobs de dados em intervalos quase em tempo real. Por exemplo, os clientes estão trazendo quase 400 milhões de eventos por dia a partir de sistemas de log transacional em intervalos de 15 segundos. Devido à interrupção na geração de relatórios e análise que ocorre durante o processamento de dados, a maioria dos clientes de varejo carrega dados em seu data warehouse durante um batch noturno. Algumas empresas estão carregando dados semanalmente ou mensalmente.
- Uma arquitetura do lakehouse orientada a eventos oferece um método mais simples de ingestão e processamento de dados em batch e streaming do que abordagens legadas, como arquiteturas lambda. Essa arquitetura lida com a captura de dados de alterações e fornece conformidade com transações ACID.
- O DLT simplifica a criação de pipelines de dados e cria automaticamente uma linhagem para auxiliar no gerenciamento contínuo.
- O lakehouse permite a ingestão de fluxo em tempo real de dados e análises em dados de streaming. Os data warehouses exigem a extração, transformação, carregamento e extração adicional do data warehouse para executar qualquer análise.
- O Photon fornece desempenho de consulta recorde, permitindo que os usuários consultem até mesmo os maiores conjuntos de dados para potencializar decisões em tempo real em ferramentas de BI.