A transformação digital deu início a grandes investimentos em ativos inteligentes, para melhorar processos e aumentar a produtividade, ao mesmo tempo em que se obtém redução de custos. Mas, para que ela possa se converter em benefícios nos cuidados com as máquinas – ativos que representam boa parcela de investimento e são imprescindíveis para a produtividade da empresa a análise de dados com base em IoT é essencial. 

Leia este artigo e saiba: quais os estágios de maturidade digital em manutenção, os benefícios dos cuidados preditivos e como colocar em prática a análise de sensores IoT no setor. 

Estágios da maturidade digital na manutenção 

As análises de sensores IoT na manutenção estão subordinadas aos estágios de maturidade digital que a organização apresenta nesse setor: 

Fase # 1: Reduzir o tempo de parada, detectando movimento anormal 

Utilização de sensores para coletar e monitorar dados das máquinas industriais, checando informações como: temperatura, vibração, tensão, tempo, pressão, etc. 

A coleta de dados permite análises e, quando o sistema recebe uma variável de dados acima do limite normal, gera um alarme, notificando a manutenção já com a descrição do problema e reduzindo o tempo de parada para inspeção e reparos. 

Fase # 2: Reduzir o tempo de parada, antecipando falhas 

Semelhante ao estágio anterior, aqui os sensores são usados para monitorar a máquina, aplicando elaboradas análises de IoT na manutenção, pautados em algoritmos preditivos para detectar tendências de quebra em um componente. 

Assim, a manutenção com base em dados permite que a equipe responsável possa tomar as medidas cabíveis para solucionar o problema – antes que ganhe maiores contornos – e, ainda, mantenha o cronograma de inspeção e reparos com base em informações atualizadas em tempo real. 

Fase # 3: Evitar interrupções na produção 

Análises de IoT na manutenção permitem que os operadores de máquinas e gestores de manutenção identifiquem as medidas necessárias para prevenir falhas e impedir a inatividade não programada de equipamentos. 

Assim, podem tomar atitudes como desacelerar o uso de um determinado ativo para impedir que ele entre em pane, ao mesmo tempo em que buscam uma solução para a correção definitiva do problema – eis um bom exemplo de manutenção com base em dados! 

Fase # 4: Aprimorar as operações 

Ao adotar Iot na manutenção, a organização pode estabelecer uma série de KPIs para medir qualidade, rendimento, entre outros índices de desempenho. Essas aferições permitem que os colaboradores do setor identifiquem medidas para aprimorar a performance de cada equipamento. 

Manutenção com base em dados promove benefícios 

De nada adianta ter equipamentos modernos e adotar IoT na manutenção se as pessoas responsáveis pela operação não estiverem capacitadas para analisar dados relacionados ao seu funcionamento. 

O acesso a dados e a autoridade para tomada de decisões deve estar presente do nível executivo até o chão de fábrica, onde estão os profissionais que utilizam o equipamento, podendo tomar decisões imediatamente. 

Segundo Relatório LNS Resarch, de 2019, empresas que fornecem visibilidade aos operadores de máquinas, adotando uma estratégia democrática de manutenção com base em dados, mostram muitos ganhos em vários indicadores de desempenho. Entre eles: 

  • Taxa de sucesso de introdução de novos produtos aumenta em 16%; 
  • Capacidade de exceder os 90% da utilização de sua planta industrial, sem colocar em risco as máquinas, tendo em vista a adoção de análises de IoT na manutenção; 
  • A agilidade no envio de novos projetos para produção é de 30% a mais; 
  • Melhora de 24% na gestão de qualidade do produto e de fornecedores; 
  • 23% de melhora no gerenciamento de projetos e riscos. 

Esse desempenho acima da média, claro, coloca essas organizações em destaque no seu mercado de atuação, gerando melhores resultados. 

Colocando em prática as análises IoT na manutenção 

Como vimos, empresas que utilizam análises IoT na manutenção, compartilhando amplamente essas informações, superam significativamente as que não adotam esses recursos. E, tendo em vista que a transformação industrial não para, quanto mais demorarem para adotar essas plataformas avançadas, maiores riscos estarão correndo. 

Porém, trilhar esse caminho pode ser mais simples, seguindo as 4 dicas abaixo. 

  1. Democratize o acesso e as decisões com base em dados

Empresas que disponibilizam informações e capacitam os profissionais a tomarem decisões com base em dados, obtêm vantagens significativas, entre elas: melhora a qualidade e produtividade, reduz desperdícios e custos, aumenta a conformidade e a segurança – muito importante no setor de manutenção, onde a falta de informações pode colaborar para acidentes de trabalho. 

  1. Combine dados e instruções

Comece oferecendo instruções claras sobre a análise dos dados, para que a equipe possa se sentir segura para tomar decisões e, assim, ir evoluindo em sua capacidade de avaliação e autonomia no processo decisório. 

  1. Conecte sistemas

Descubra como conectar sistemas que estejam desconectados, promovendo ruptura nas informações. Exemplos de conexão: 

  • Fábrica com escritório; 
  • Instruções de operação com histórico das máquinas; 
  • Manutenção com setor de qualidade; 
  • Compras com área de manutenção preditiva. 

Integrando e disponibilizando dados às pessoas certas, sua empresa vai elevar os índices de performance, obtendo ganhos significativos. 

  1. Capacite os profissionais 

Ofereça treinamentos para que a equipe de manutenção aprenda a tomar decisões baseadas em dados e reconheça o esforço do seu time em usar os dados de IoT na manutenção.  

Sem a adesão dessas pessoas, a manutenção baseada em dados não sairá do papel – e as melhorias proporcionadas por essa mudança também não!  

  1. Conte com apoio de uma empresa especializada emIoT 

Estratégias tradicionais de análise de dados não são adequadas para processar dados não estruturados, principalmente em tempo real e dentro da velocidade com que os dados são gerados. 

Por isso, a melhor estratégia é buscar uma empresa especializada para que ela possa transformar as informações em insights e colaborar com a capacitação de pessoas no uso de IoT em manutenção. 

A transformação digital, com suas tecnologias modernas, revolucionou o chão de fábrica, permitindo atuar de modo preditivo. Corrigir falhas antes que elas se instalem e gerem problemas graves como interrupção na produção, redução de vida útil das máquinas ou gastos extras com compras de peças emergenciais torna-se um processo bem mais eficiente com a adoção de análises de dados do IoT. 

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