IoT Analytics e OEE, quando usados em conjunto, têm enorme potencial para elevar o desempenho das máquinas e, como consequência, da produção.  

Considerado um dos principais indicadores para medir desempenho, o Overall Equipment Effectiveness ou, em bom português, Eficácia Geral do Equipamento, detalha informações relevantes dos ativos.  Já o IoT Analytics oferece compreensão detalhada de cada ativo, ajudando a melhorar a avaliação de performance  

Siga na leitura e descubra como a união de IoT Analytics e OEE ajudará a melhorar os valores de eficácia global de seus equipamentos e elevar o nível de produção em sua fábrica.  

IoT e IoT Analytics: Qual a Diferença? 

Máquinas conectadas disponibilizam informações que, para fazerem sentido e serem usadas como estratégias para elevar o nível de produtos e serviços, precisam ser analisadas. Como exemplo, pense em uma máquina que avisa o operador quando a temperatura está elevada, permitindo as devidas providências. Esse aviso útil ocorre em função do uso de Internet das Coisas, mas é possível ir além. Imagine que, analisando dados, a máquina “aprenda” que a elevação da temperatura ocorre quando o equipamento atinge um determinado número de produção. 

Dessa forma, sempre que se aproximasse desse pico, o próprio equipamento interromperia o funcionamento por um período suficiente para voltar à temperatura adequada. Isso é IoT Analytics. 

Como é possível observar, o IoT Analytics coleta e analisa dados em tempo real. Também possui a capacidade para armazenar grandes volumes de informações, provenientes de fontes variadas em um mesmo “local”. Assim, é mais fácil comparar os dados, o que aumenta seu potencial analítico. 

No caso de ativos, o IoT Analytics permitirá, por exemplo: 

  • Analisar o histórico dos ativos, otimizando o planejamento de manutenção, bem como utilização do maquinário; 
  • Melhorar a qualidade da produção, com monitoramento contínuo e aperfeiçoamento de processos; 
  • Receber avisos sobre degradação de equipamentos, facilitando a manutenção preditiva e evitando paradas não programadas; 
  • Reduzir custos com manutenção, materiais e suprimentos, aumentando a disponibilidade da máquina. 

Com Analytics, a Internet das Coisas é elevada a outro nível, criando aplicações realmente úteis para as empresas e permitindo tomar decisões baseadas em dados. 

Porque Combinar IoT Analytics e OEE 

Reduzir indisponibilidade e aumentar a performance de equipamentos, mantendo a qualidade, são preocupações recorrentes dos gestores. Para atingir esses objetivos, o OEE – Overall Equipment Effectiveness é uma métrica com eficácia comprovada, principalmente quando associada à Internet das Coisas. 

Combinar IoT Analytics e OEE significa dispor de dados detalhados sobre o progresso da planta industrial. Isso porque a análise amplifica o valor do loT, reunindo informações díspares, como fluxos de dados de sensores, dados ambientais e informações de sistemas corporativos, como ERP, por exemplo. Uma plataforma de loT conecta uma variedade de equipamentos e reúne, em tempo real, informações para criar painéis, alertas e gatilhos. Esses dados, então, geram insights para conduzir ações corretivas. 

Assim, será possível criar uma estrutura que identifica e avalia três componentes básicos de OEE: disponibilidade, desempenho e qualidade. 

Os 3 Componentes Básicos de OEE 

Agora que já mostramos a importância de conjugar as vantagens de IoT Analytics e OEE, vamos entender como essa união afeta os 3 componentes básicos de OEE.

1 – Disponibilidade

Obtemos o índice de disponibilidade quando comparamos o tempo de execução real com o tempo máximo que o equipamento pode operar. Essa métrica é muito importante, pois aumenta o tempo de atividade do ativo, amplia seu rendimento e oferece maior valor de produção.  

Quando usamos IoT Analytics, é possível fazer a governança de dados, bem como identificar pontos de falha e efetuar ajustes necessários. Assim, vamos evitar paradas não programadas que, quase sempre, levam mais tempo para reparos, diminuindo a disponibilidade do ativo. 

Também permite verificar onde e como estão concentrados os tempos de parada. Além do descanso do operador, já estimado e necessário, existem outros pontos que podem ser corrigidos para ampliar o tempo de disponibilidade? IoT Analytics terá essas e outras respostas. 

A título de exemplo, o relatório Tech-Clarity 2018 informa que, em uma estimativa conservadora, adotar IoT Analytics melhora a disponibilidade em 20%!

2 – Desempenho

Avaliar o desempenho é a próxima métrica de OEE. Para isso, é preciso comparar a velocidade da produção com a velocidade máxima prevista pelo fabricante do equipamento. Por exemplo: Se ao fim do expediente, o ativo produziu 15 mil peças, mas tem capacidade para 17 mil, isso significa que a performance do ativo ficou em 88,2%. 

Como atingir os 100% ou chegar o mais próximo disso? A resposta está, novamente, na gestão e análises de dados avançadas que permitem verificar ocorrências que estão afetando o desempenho. É o caso de operação inadequada, velocidades reduzidas, etc. Segundo o relatório Tech-Clarity 2018, com o IoT na indústria, é possível melhorar a performance dos ativos, pelo menos, em 15%. 

Com o monitoramento de loT é fácil e rápido identificar quando o equipamento não está funcionando nas velocidades pretendidas. Com maior visibilidade do problema, bem como o uso de análise, a gestão pode monitorar e encontrar as causas básicas – e corrigi-las!

3 – Qualidade

Vamos supor que uma máquina produza 15 mil garrafas PET por dia, mas 1,5 mil delas estejam fora do padrão de qualidade. Isso significa uma perda diária de 10%! Para evitar perdas que causam prejuízos, a métrica de qualidade do OEE é essencial. E quanto mais precisos forem as análises de dados, maior é a qualidade produtiva. 

Nesse sentido, a análise de IoT vai garantir que: 

  • As unidades produzidas sejam aceitáveis; 
  • Aprimorar o rendimento do processo; 
  • Limitar o refugo e o retrabalho.  

Para o critério qualidade, a Tech-Clarity afirma que é possível reduzir os defeitos das máquinas em até 16%, quando conciliamos IoT Analytics e OEE. 

IoT Analytics Requer Profissionais Especializados 

Além da tecnologia, é imprescindível contar com pessoal capacitado para captar e transformar informações em insights, bem como democratizar o acesso a esses dados. Porém, esse é um grande desafio. Afinal, o mercado possui uma carência de profissionais com habilidades para o Analytics em geral.  

Por isso, para usar dados e agregar valor à gestão, uma saída é contar com uma empresa especializada. Mas, como avaliar e escolher a parceria certa, que vai fazer seu investimento valer a pena?  

Veja algumas dicas a serem consideradas antes de bater o martelo: 

  • Verifique se a empresa possui experiência em análise de dados; 
  • Veja se oferecem um projeto personalizado – e não uma oferta padrão de mercado; 
  • Considere as competências individuais dos integrantes da equipe; 
  • Conheça cases de sucesso que demonstre a autoridade no assunto; 
  •  Analise as soluções disponíveis e certifique-se de que são as mais modernas do mercado. 

Acompanhe nosso Blog e acesse conteúdos exclusivos que vão colaborar para maior eficiência de seus ativos. Entre eles, sugerimos a leitura do artigo:  

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