A importância da manutenção planejada com Analytics

A importância da manutenção planejada com Analytics

A manutenção planejada com analytics é essencial para estender a vida útil de ativos, maximizar seu ROI, evitar falhas e reparos dispendiosos.

De acordo com a Harvard Business Review este é um dos terrenos mais férteis para o uso de analytics e big data. Da mesma forma que os projetos de precificação dinâmica e predição de demanda.

Neste artigo apresentamos: um dos cenários no qual trabalhamos, os principais benefícios do uso de analytics e recomendações para gestores alinhados aos bases da indústria 4.0.

Manutenção planejada na área de Ar Condicionado

Antes de tudo, tomamos como exemplo a área de HVAC (sigla em inglês para “heating, ventilating and air conditioning“) que em português se refere a “aquecimento, ventilação e ar condicionado”.

As manutenções de HVAC, por sua vez, exigem cuidados recorrentes já que são equipamentos de uso intensivo e com impactos diretos na operação e nos custos. 

No Brasil, uma das principais referências neste mercado é o Grupo São Carlos que, em parceria com a Aquarela, desenvolveu os modelos de inteligência artificial embutidos nos planos de manutenção 4.0.

Os serviços de manutenção incluem, mas não se limitam a:

  • limpeza do condensador refrigerado do ar;
  • limpeza do filtro de água;
  • substituição da correia, do gás e do filtro de ar;
  • reparo de componentes eletrônicos e;
  • outros.

A complexidade dos cenários de manutenção planejada

Para dar uma ideia da complexidade da gestão dos ativos HVAC, vale citar a grande variação do número de equipamentos em operação e a variação de modelos. 

Isso significa que:

estamos falando de um cenário de alta complexidade (alto potencial de exponencialização) devido a combinação da quantidade, variedade e tempo de uso dos equipamentos. Que, por sua vez, estão expostos à fatores climáticos que atuam de forma distinta em diferentes regiões.

Além disso, é preciso lembrar que para cada equipamento existe também um conjunto de peças de reposição que exigem combinações específicas para funcionar. 

Em muitos casos, situações de emergência decorrentes de uma abordagem puramente reativa dos equipamentos resultam em paralisações temporárias, fazendo com que a produtividade diminua ou mesmo pare completamente.

É recomendado que o trabalho de reparo deva ser realizados por técnicos profissionais qualificados tanto na parte técnica de refrigeração como na parte analítica para a parametrização e treinamento dos modelos preditivos. Já que, muitas das regras da manutenção dos equipamentos estão baseadas na experiência profissional dos operadores.

Desenho dos modelos de manutenção com IA

É durante o processo inspeção que surgirem as primeiras evidências de falhas futuras de componentes, permitindo que o sistema receba manutenção antes que a falha ocorra.

Com a captura do estado das máquinas usando dispositivos de IOT, essa informação pode ser automatizada e se tornar um ativo para a companhia antes mesmo da visita dos técnicos.

São os dados dos sensores que formam a base para a criação dos modelos de análises descritivas, preditivas, prescritivas e de cenarização (mais detalhes destes tipos de análises neste artigo). 

Em parceria com o grupo São Carlos, usamos a experiência de 60 anos e dados de equipamentos para treinar um sistema de IA que monitora, prevê e evita falhas antecipadamente, elevando a maturidade gestão de ativos e reduzindo custos de forma alinhada à Indústria 4.0.

Na imagem abaixo, elaboramos um breve descritivo de uma arquitetura avançada para a obtenção de informações que levam a atividades proativas e planejadas de manutenção.

modelo hvac
Modelo analítico HVAC com inteligência artificial embutida.
Fonte (Aquarela Analytics)

Estimamos que mais de 40% das chamadas de emergência poderiam ter sido evitadas com manutenção adequada. Neste sentido, é perceptível impacto financeiro na operação entre uma manutenção reativa e planejada.

Os benefícios gerais da manutenção planejada incluem

Com a utilização de uma estratégia dados adequada tanto do ponto de vista metodológico como tecnológico, vários benefícios podem ser alcançados:

Abaixo levantamos alguns dos mais importantes:

  • Melhor eficiência operacional.
  • Vida operacional estendida do equipamento.
  • Custos de reposição de capital diferidos.
  • Uso reduzido de energia / economia de energia.
  • Identificação precoce de problemas potenciais (identificação de outliers).
  • Menos reparos de serviços de emergência (são mais custosos).
  • Tempo de inatividade do sistema menos frequente.
  • Diminuição das interrupções nas operações de construção.
  • Maior conforto / redução das reclamações dos ocupantes.
  • Segurança aprimorada / riscos mitigados.
  • Maximizar a confiabilidade, o desempenho e a eficiência dos equipamento.

Conclusões e recomendações

Neste artigo, abordamos um contexto bastante comum de manutenção e seus benefícios.

Dado a criticidade associada aos equipamentos físicos na operação, complexidade dos cenários e custos envolvidos, recomendamos atenção de gestores para o tema da manutenção planejada.

Projetos de analytics podem impactar positivamente na redução de custos e no aumento da maturidade analítica da organização.

As empresas que implementaram programas de manutenção planejada descobrem que seus custos totais podem ser até 50% mais baixos do que os custos das organizações que continuam a manter o equipamento em uma gestão menos data-driven.

Enxergamos também oportunidades de negócio ao integrar os algoritmos preditivos e prescritivos em soluções tais como:

para operações com abrangências estaduais, nacionais ou até internacionais. Porém, isso ficará para outras publicações.

Nosso objetivo final é orientar gestores a obter o maior ROI possível com seu investimento substancial, utilizando as melhores práticas de manutenção planejada. Igualmente, sugerimos este outro artigo sobre a contratação de empresas de analytics.

Por meio de nossa plataforma Vortx, criamos e entregamos valor de negócios para grandes clientes na indústria e de serviços. Em parceria com o grupo São Carlos aplicamos estratégias de Data Analytics e algoritmos de Inteligência Artificial capazes de gerar recomendações acerca dos momentos ótimos para reparo.

Quem é a Aquarela Advanced Analytics?

A Aquarela Analytics é pioneira e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodologia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes como Embraer, Grupo Randon, Solarbr Coca-cola e outros.

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Onde grandes empresas utilizam Inteligência Artificial (IA)?

Onde grandes empresas utilizam Inteligência Artificial (IA)?

Quando falamos de Inteligência Artificial ou simplesmente IA, é comum pensarmos em robôs e tecnologias abstratas e distantes. Apesar de ser utilizada para tais feitos, a IA também está presente no nosso dia a dia, muito mais perto do que costumamos pensar. 

Além de facilitar nossa rotina diária, a IA também é responsável por ajudar empresas e indústrias em seus processos de tomada de decisão, precificação e manutenção, melhorando processos e aumentando o retorno financeiro. Por isso, o investimento em inteligência artificial vem crescendo mundialmente e fazendo a diferença em diversos setores da economia (Internacional Finance Corporation). 

Neste artigo vamos mostrar como a IA tem impactado algumas das maiores empresas do mundo.

Alibaba

A gigante chinesa Alibaba utiliza algoritmos baseados em IA e processamento de linguagem natural (NLP) para ajudar na recomendação de produtos aos compradores e na previsão de demanda para os varejistas (Previsão de demanda na visão da Aquarela parte 1

Além disso, ela possui também um chatbot que, de acordo com a empresa, consegue suprir 90% das solicitações dos clientes. Essas tecnologias, no primeiro ano de sua implementação, permitiram que a empresa alcançasse a marca de US$ 25 bilhões em vendas no famoso Singles Day, contra US$ 17,8 bilhões quando comparado ao ano anterior.

Netflix

A Netflix revolucionou o mercado de streaming utilizando uma estratégia de personalização com recomendações focadas no usuário. Utilizando IA e análise de dados, a Netflix consegue entregar um serviço personalizado que deixa seus assinantes mais satisfeitos por encontrarem o que precisam sem buscar muito, tornando-se, dessa maneira, a líder mundial em serviços de streaming.

American Express

 A American Express, empresa de serviços financeiros, utiliza das vantagens da IA para prevenção de fraudes, detecção de outliers (O que são outliers?) e prevenção à inadimplência. Com algoritmos de aprendizado de máquina e análise de dados embutidos em um processo de precificação dinâmica, a empresa consegue economizar milhões em perdas. Assim, consegue detectar fraudes quase em tempo real e definir o limite de crédito de acordo com o perfil de seus clientes. 

Google

Talvez não seja novidade para ninguém que o buscador do Google utiliza recursos da Inteligência Artificial para recomendações e ranqueamento de sites, mas vai muito além disso. 

Outros sistemas que também utilizam IA são: 

  • assistente virtual, o Google Assistente
  • Google Fotos para reconhecimento e agrupamento de imagens; 
  • Gmail para sugestão de textos na escrita de e-mail; 
  • Google Maps para traçar a menor rota de um ponto ao outro e diversas outras aplicações. 

Infervision

Apesar de não ser tão conhecida, a Infervision ajudou a salvar milhares de vidas na China utilizando Inteligência Artificial (IA). Por meio de aprendizado de máquina e reconhecimento de imagens, a startup de diagnóstico por imagem conseguiu treinar algoritmos capazes de captar sinais precoces de câncer de pulmão com precisão e eficácia, um problema que aflige milhares de chineses todos os anos. Com isso, além de salvar vidas, conseguiu se estabelecer no mercado.

Aquarela + Grupo São Carlos

Em parceria com o grupo São Carlos, desenvolvemos um conjunto de mecanismos inteligentes para indústria e serviços de refrigeração que envolve a prevenção a falhas e a otimização do processo de manutenção. 

Neste cenário, a plataforma Vortx identifica os fatores críticos para a manutenção preventiva e corretiva a partir de dados de operação e IoT, utilizando técnicas de Machine Learning. Por meio de painéis online, monitora-se o estado do equipamento em tempo real e recomenda-se os procedimentos de troubleshooting. Assim, é gerada uma lista otimizada de procedimentos para a prevenção de falhas.

Impactos nos negócios a partir da utilização da Inteligência Artificial (IA):

  • Aumento da segurança;
  • Redução de custos com manutenção;
  • Maior produtividade.

Conclusão

Neste artigo mostramos que a Inteligência Artificial (IA) traz impactos positivos para a sociedade e para a economia. Além disso, é um mercado que vem trazendo retornos financeiros consideráveis para as empresas e indústrias que estão investindo nesse mercado crescente. 

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Quanto uma empresa deve investir em Analytics e IA?

Quanto uma empresa deve investir em Analytics e IA?

É época de fazer os orçamentos, então: Quanto devo investir em analytics e projetos de inteligência artificial? 1, 2, 3, 5% do orçamento total?

Grandes mudanças econômicas estão ocorrendo com a digitalização da indústria, e toda essa mudança pode dificultar a determinação de prioridades em alocar os fundos de tecnologia nas empresas. Neste sentido, alguns executivos cometem o erro de usar o mesmo modelo de orçamento todos os anos, sem considerar mudanças de cenário, tais como:

  • Novas necessidades da empresa;
  • Avanços tecnológicos de processo com impacto no negócio;
  • Novos posicionamentos da concorrência.

Decidir sobre os gastos com data analytics e inteligência artificial no contexto empresarial (indústria ou serviços) requer mais do que apenas escolher números que parecem bons ou proporcionais!

“As empresas ainda não enxergam claramente como devem ser alocados fundos voltados para analytics com inteligência artificial nos seus diversos setores”.

Existem algumas questões que executivo deve considerar ao determinar seu orçamento de analytics para implementar decisões de tecnologia com eficácia. Alguns pontos cruciais são:

Devo investir em novos processos com IA que mudarão a base da concorrência no setor?

Para os dirigentes de muitos setores, a tecnologia está se tornando uma corrida armamentista. Temos visto que as empresas estão aproveitando tecnologias como mídia social e serviços baseados em localização para reinventar a experiência do cliente e conquistar participação de mercado.

Outros estão apostando em IA para fomentar para melhorias em seus produtos industriais, trabalho este do módulo Vortx – Desenolvimento de novos produtos.

É importante saber quem são seus concorrentes, emergentes ou existentes, como eles estão estruturando seus projetos IA e como sua equipe ou parceiros de analytics (como escolher um parceiro de analytics?) estão te ajudando a vencê-los, e até mesmo entrar em novos mercados.

O que é necessário investir para superar as expectativas de nossos clientes no digital?

Empresas que são líderes em comércio eletrônico como Amazon, Apple, Lojas Americanas, Magazine Luiza e Mercado Livre estão massificando, ou em outras palavras, democratizando a experiência dos negócios online. Resultando em experiências ultraconvenientes e sobretudo personalizadas.

Com essas grandes vitrines globais na distância de um clique, o trabalho da gestão é de planejar novos processos, novas análises e novas estruturas de sistemas de informação, que atendam um cliente cada vez mais informado e com expectativas mais altas.

O plano de negócio aborda o potencial da IA como uma estratégia?

Em muitas situações, os gastos/investimentos com analytics e protótipos de inteligência artificial podem ser altos, no entanto, verifique se não são relativamente pequenos em comparação com seu potencial para impulsionar o desempenho operacional de uma empresa.

Segundo a Harvard Business Review, as áreas de maior impacto ao negócio são:

Em última análise, a estratégia que surge de uma avaliação de oportunidades e ameaças deve ser um plano integrado que mostre como a empresa irá vencer a concorrência usando a automação de comportamentos inteligentes gerados por máquinas, não simplesmente um orçamento anual de tecnologia ou até marketing revisado.

Conclusões e recomendações

O tema de orçamentação é complexo por natureza e está ligado desde à estratégia até a operação do negócio.

Neste artigo levantamos algumas questões para ajudar os executivos a refletirem sobre a prioridade e a intensidade da alocação de recursos na área de analytics, big data e inteligência artificial. Neste sentido, mostramos alguns exemplos dos módulos da plataforma Aquarela VORTX que podem ajudar a aproximar processos inovadores com a operação.

Acreditamos que investir no aumento da maturidade analítica da organização é sempre importante, mesmo que retorno não seja tão direto. O fato é que os lideres dos setores estão se tornando cada vez mais maduros em analytics, e isso deve ser levado em conta.

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