Num mercado cada vez mais competitivo as organizações procuram oportunidades para aumentar a receita com segurança e reduzir custos com o mínimo de risco e investimento de capital.
A capacidade de inovar tem-se demonstrado essencial para alcançar estes objetivos, e as organizações que lideram os seus setores têm tirado partido de novas tecnologias como a inteligência artificial e IoT para otimizarem os seus processos e decisões de forma a adquirirem uma vantagem competitiva.
A EY tem vindo a desenvolver diversos projetos focados na otimização de soluções industriais, com destaque para soluções de Gestão de Ativos com Manutenção Preditiva.
Gestão de Ativos com Manutenção Preditiva
Todos os equipamentos contribuem para a eficácia do processo de produção. Cada momento em que um equipamento não funciona, seja uma paragem programada ou inesperada, afeta negativamente a eficácia global.
No passado os custos dos sensores, da conectividade e da capacidade computacional limitavam a utilização desta tecnologia a equipamentos de ponta e de missão crítica, como motores a jato ou centrais hidroelétricas. Hoje, a disseminação da tecnologia a preços baixos permite massificar a utilização da manutenção preditiva.
Os fornecedores do equipamento disponibilizam frequentemente modelos matemáticos avançados para a simulação do comportamento dos equipamentos. Mas depois de alguns anos e de várias reparações, o modelo do fabricante deixa de espelhar o comportamento do equipamento. Nessas situações é necessária uma investigação complexa sobre a modelação matemática para reconstruir ou ajustar o modelo existente ou construir um novo.
Na abordagem estatística, o modelo de simulação do comportamento do equipamento é baseado nos dados reais recolhidos de sensores, correlacionados com o histórico de manutenção e de avarias, e utiliza redes neuronais com capacidade de aprendizagem para se adaptar à evolução do comportamento do equipamento ao longo do seu tempo de vida.
Qualquer desvio identificado indica que o equipamento se comporta de forma anormal e a necessidade de alguma forma de ação. Os problemas são detetados com antecedência e, dependo da gravidade dos alertas, são emitidas automaticamente ordens de inspeção ou de reparação, permitindo planear antecipadamente as intervenções e minimizar o impacto no plano de produção.
Temos observado impactos significativos na eficácia geral dos processos de produção, com aumentos na produtividade até 30%, redução de tempos de inatividade e de eventos de manutenção não programados até 45%, redução de custos de manutenção até 20%, e melhor previsão da necessidade de peças.
