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Indústria 4.0 e manutenção preditiva

Indústria 4.0 e manutenção preditiva

Indústria 4.0 e manutenção preditiva são assuntos que tem tudo a ver. Afinal, as tecnologias da Quarta Revolução Industrial, sem dúvida, levam esta modalidade de manutenção a um outro nível.

Como você pode ler clicando aqui, a coleta de dados é um grande trunfo na manutenção de máquinas e equipamentos industriais. Da mesma forma, a base da Indústria 4.0 está justamente na capacidade de coletar e analisar esses dados. Nesse sentido, é possível afirmar que a manutenção preditiva se tornará padrão à medida que cada vez mais empresas adotarem as tecnologias relacionadas à Indústria 4.0. Afinal, está cada vez mais fácil integrar às máquina e equipamentos, componentes e sistemas capazes de realizar esta função.

Sendo assim, é inegável o papel das novas tecnologias, que surgem a todo momento, na realização da manutenção preditiva. Da mesma forma, não é possível e nem recomendado fechar os olhos para os inúmeros benefícios oferecidos, sob a pena de perder competitividade e ficar obsoleto.

Mas, você sabe quais recursos relacionado à Indústria 4.0 podem ser usados em favor da manutenção preditiva? A gente explica…

RECURSO QUE INTERLIGAM INDÚSTRIA 4.0 E MANUTENÇÃO PREDITIVA

Quase todos os recursos mais conhecidos da Indústria 4.0 tem relação com a manutenção preditiva. De fato, hoje em dia, o conceito de Internet das Coisas, por exemplo, praticamente se confunde a esse tipo de manutenção. Além disso, Machine Learning e Big Data também são recursos com aplicações diretas na realização da manutenção preditiva.

INTERNET DAS COISAS

A Internet das Coisas aplicada na indústria é o ponto de partida para quem deseja entrar no mundo da Indústria 4.0. Resumidamente, ela permite agregar sensores às máquinas, capazes de coletar e transmitir dados sobre o desempenho. Tais dados podem ser analisado manualmente ou através de recursos mais complexos, como Big Data e Machine Learnig. Seja como for, esses sensores possibilitam visualizar diversas informações da máquina em tempo real, o que permite identificar e reparar rapidamente possíveis defeitos. Ou seja, manutenção preditiva pura!

MACHINE LEARNING

O Machine Learning também pode ser utilizado para a manutenção preditiva. Afinal, através de algoritmos e softwares específicos, é possível “ensinar a máquina” para que ela colete dados (através dos sensores), analise e aja de forma autônoma para repará-la caso encontre algum defeito. Da mesmo forma, caso identifique alguma alteração, é possível programá-la para mudar automaticamente o modo de funcionamento, afim de evitar o agravamento de possíveis problemas.

BIG DATA

O Big Data tem papel fundamental na análises dos dados coletados pelos sensores. Afinal, é ele quem armazena e relaciona dados como o histórico de falhas, as manutenções, a performance, entre outros. Na manutenção preditiva esses dados podem ser usados, por exemplo, para identificar a hora exata de substituir algum componente. Além disso, juntamente com o Machine Learning, pode fornecer subsídios para programar a máquina para realizar determinadas ações.

VANTAGENS DA MANUTENÇÃO PREDITIVA

A principal vantagem da manutenção preditiva é reduzir o tempo de máquina parada, à medida que antevê possíveis problemas, antes que eles se agravem. Desse modo, agiliza e otimiza o processo de produção, reduz custos e aumenta a produtividade.

DJP

Direta ou indiretamente, a DJP oferece uma série de soluções extremamente úteis e inovadoras para manutenção preditiva. Por exemplo, na DJP você encontra os sensores de última geração da Balluff, empresa pioneira na área. Da mesma forma, os CLPs e a linha de I/O remotos da Wago ajudam o seu equipamento a se inserir na era da Quarta Revolução Industrial. Clique aqui e fale com a EQUIPE DE ESPECIALISTAS da DJP agora mesmo, após conhecer a sua necessidade, certamente você será guiado até a melhor solução.

Fonte: Industrial 4.0

Sobre o autor

DJP Automação
DJP Automação
A DJP possui 20 anos de experiência na área de automação industrial. Através do blog compartilha com você um pouco do conhecimento adquirido em todos esses anos, principalmente na área de CLPs, sensores e pneumática industrial.

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