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A importância da manutenção planejada com Analytics

Manutenção preditiva 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 Analytics?

A Aquarela Analytics é vencedora do Prêmio CNI de Inovação e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial corporativa na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vorteris, da metodologia DCM e o Canvas Analítico (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Scania, Mercedes-Benz, Grupo Randon (automotivo), SolarBR Coca-Cola (varejo alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Auren, SPIC Brasil (energia), Telefônica Vivo (telecomunicações), dentre outros.

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