Como reduzir o tempo de inatividade no setor de manufatura com as tecnologias da Indústria 4.0?

Para a indústria de manufatura, surge uma série de pontos-chave para avaliar o desenvolvimento das tarefas diárias de gerenciamento. Reduzir o tempo de inatividade, aumentar a capacidade produtiva, otimizar os custos dos ativos e usar a transformação digital para obter vantagem competitiva devem ser abordados para alcançar níveis efetivos de produtividade.

A indústria manufatureira vem experimentando crescimento e mudanças em um ritmo acelerado nos últimos anos, e os desafios dentro dela cresceram na mesma proporção. A falta de implementação completa da transformação digital agrava a situação das indústrias, com os problemas mais comuns sendo: tempo de inatividade não planejado, necessidade de aumento da produção, altos custos de manutenção de ativos e obtenção de vantagem sobre os concorrentes. Tudo isso pode ser resolvido aproveitando as tecnologias preditivas já disponíveis para os fabricantes.

A Internet das Coisas (IoT) está transformando a forma como as fábricas de produção operam atualmente. Ele permite que as empresas conectem seus equipamentos, máquinas e sensores; coletem e analisem dados em tempo real, permitindo que decisões informadas sejam tomadas para melhorar a eficiência operacional e reduzir custos.

Uma das principais vantagens da IoT nas fábricas de produção é a capacidade de coletar informações e realizar uma análise detalhada sobre o desempenho de cada ativo, uso de recursos, eficiência operacional e qualidade no desenvolvimento de matérias-primas; indicando problemas e oportunidades de melhoria.

Outro benefício desse tipo de tecnologia é a capacidade de programar a manutenção preventiva dentro do processo de produção. Cada sensor conectado pode detectar problemas antes que eles ocorram, permitindo que as empresas programem ações antes de qualquer tipo de falha, reduzindo o tempo de inatividade e aumentando a disponibilidade do equipamento.

Além disso, o aprendizado de máquina pode ser usado para auxiliar na detecção precoce de falhas na máquina, analisando pontos de dados de vibração e temperatura. Isso pode ser feito treinando um modelo em um conjunto de dados históricos de vibração e temperatura de uma máquina, junto com etiquetas indicando quando a máquina falhou. Depois que o modelo é treinado, ele pode ser usado para fazer previsões sobre novos dados da máquina, que podem ser usados para identificar possíveis problemas antes que eles causem uma falha. Além disso, ao analisar os dados, é possível descobrir padrões e correlações que podem ajudar a entender a causa da falha, o que pode ajudar a evitar futuras ocorrências.

Sobre a manutenção preventiva, como ela afeta o tempo de inatividade?

O tempo de inatividade não planejado tem um grande impacto nos resultados da produção e pode aumentar as interrupções na cadeia de suprimentos global.

Para reduzir o tempo de inatividade da produção, as fábricas que adotam novas tecnologias estão se afastando das estratégias reativas, adotando estratégias preventivas por meio do uso de soluções de manutenção preditiva. A leitura permanente das informações provenientes das máquinas torna as falhas inesperadas do equipamento uma coisa do passado e fornece uma capacidade de recuperação sem precedentes na cadeia de suprimentos. Ao identificar possíveis problemas com o maquinário antes que eles levem a novas falhas, permite que os gerentes da fábrica resolvam os problemas de forma proativa, minimizando o impacto na produção e na eficiência geral.

O software de manutenção é, portanto, consolidado como uma ferramenta poderosa que ajuda as empresas a quebrar seus recordes de produção, otimizar suas operações e melhorar sua eficiência. Ele foi projetado para ajudar empresas de qualquer tamanho a acompanhar equipamentos e recursos, programar atividades de manutenção frequentes e identificar e corrigir possíveis problemas antes que eles ocorram.

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