A manutenção preditiva na indústria 4.0 é um dos pilares da gestão industrial moderna, sendo essencial e indispensável para um setor que visa otimizar processos, aumentar a eficiência e reduzir custos. Isso é possível porque ela permite que a indústria antecipe possíveis falhas de equipamentos e evite paradas não planejadas na produção, gerando ganhos na produtividade. Desse modo, conceitos como Inteligência Artificial (IA) e Internet das Coisas (IoT) surgem na indústria 4.0 como oportunidades para aprimorar a eficácia e a eficiência desse processo. Neste artigo, iremos explorar a forma como tecnologias avançadas — como a IA e a IoT — estão revolucionando a manutenção preditiva neste setor. 

Serviço impulsionado

A manutenção preditiva na indústria 4.0 foi impulsionada diretamente por elementos de transformação digital, como a IA e a IoT. Mas, antes de falarmos sobre como estas tecnologias ampliaram a ação da manutenção preditiva, vamos entender melhor o conceito de indústria 4.0.

O setor industrial passou por uma transformação significativa com o início da indústria 4.0, que reinventou a forma como as empresas gerenciam o processo de produção. Nesse cenário, a IA e a IoT surgem como protagonistas no modo como a indústria projeta, fabrica e distribui seus produtos.

Também chamada de Quarta Revolução Industrial, a indústria 4.0 é um movimento que tem no sistema de tecnologias de ponta a base da transformação do processo de produção e gestão industrial.

Um artigo publicado pelo G1 enfatiza que tecnologias como a IA e a IoT — entre outras — “estão mudando as formas de produção e os modelos de negócios no Brasil e no mundo”. Com isso, as chamadas “fábricas inteligentes” deram um grande passo, conseguindo aumentar a produtividade e a qualidade dos produtos. Desse modo, a manutenção preditiva não poderia ficar de fora dessa mudança, certo?

O que é manutenção preditiva na indústria 4.0? 

A manutenção preditiva é um processo que tem o objetivo de prever potenciais falhas e se antecipar a elas, evitando assim que ocorram. É isso que faz com que a manutenção preditiva esteja sempre um passo à frente. Isso é possível porque este tipo de manutenção tem uma perspectiva mais dinâmica e eficiente ao utilizar dados em tempo real e análises avançadas para prever as falhas antes que elas ocorram.  

Através da coleta de dados contínua, a manutenção preditiva executa um monitoramento constante das máquinas e equipamentos. Além disso, esse processo baseia-se no estado real dos equipamentos, permitindo intervenções mais precisas e oportunas. Dessa forma, isso é o que diferencia a manutenção preditiva da preventiva, já que esta segue um cronograma fixo e tem como principal característica ser planejada e programada com antecedência.

Manutenção preditiva e preventiva: qual a diferença? 

Tanto a manutenção preditiva quanto a preventiva visam evitar falhas e a parada forçada da produção industrial dos equipamentos para a indústria pesada. A diferença está, principalmente, na forma como cada processo é executado: a preventiva faz isso de forma programada, enquanto a preditiva se baseia na condição real dos equipamentos.  

Destacamos outras diferenças importantes entre cada um dos processos:

• Redução de custos: Essa característica é bem mais eficiente na manutenção preditiva, isso porque o processo evita a substituição prematura de peças e realiza manutenção somente quando necessário;
• Intervenção nas máquinas e equipamentos da indústria pesada: Manutenções desnecessárias são características da manutenção preventiva, o que pode levar a gastos financeiros não planejados. Por outro lado, a preditiva intervém apenas quando há indicações claras de possíveis falhas e a troca de máquinas e equipamentos é limitada;
• Uso de tecnologia e IA: O uso de tecnologias avançadas e análise de dados é o que coloca a manutenção preditiva como uma das principais bases da indústria 4.0. A manutenção preditiva depende fortemente da tecnologia de ponta, enquanto a preventiva utiliza métodos mais tradicionais e baseados no tempo. 

Para que você tenha uma ideia mais clara, vamos conferir como funcionam os dois tipos de manutenção, no dia a dia de uma empresa. Em uma fábrica, por exemplo, a manutenção preventiva prevê a substituição dos rolamentos de uma máquina a cada seis meses. Essa troca é feita, independentemente do estado das peças, para evitar falhas durante a operação. Por outro lado, vemos a seguinte situação em uma fábrica que adota a manutenção preditiva: Sensores monitoram a vibração e a temperatura dos rolamentos em tempo real. Enquanto isso, algoritmos de IA analisam esses dados e indicam quando um rolamento específico apresenta sinais de desgaste, recomendando a substituição antes de falhar.

Deu para perceber a diferença nas abordagens do mesmo problema? Então, a manutenção preventiva adota um plano de manutenção em que são realizadas inspeções regulares, com a ideia de é “melhor prevenir do que remediar”. Já a manutenção preditiva adota a filosofia de “intervir somente quando necessário”, executando um controle contínuo dos equipamentos, baseando-se em dados reais e previsões precisas.  

Vale ressaltar que a escolha entre essas abordagens depende de alguns fatores, como: 

• Objetivos de cada empresa; 
• Recursos disponíveis; 
• Criticidade dos equipamentos envolvidos. 

Qual o papel da IoT na manutenção preditiva na indústria 4.0? 

A Internet das Coisas (IoT) é uma tecnologia que faz parte da transformação digital implementada pela indústria 4.0. É uma tendência no ambiente organizacional, onde está gerando grandes mudanças. Isso porque consegue gerar mais agilidade nas linhas de produção, além de facilitar a manutenção das máquinas e equipamentos e ainda otimizar a integração da cadeia de suprimentos da empresa.

Na indústria, a IoT é chamada de Internet Industrial das Coisas (IIoT), a qual é basicamente a IoT aplicada no setor industrial. Mas como ela funciona? Envolve a interconexão de dispositivos físicos e sistemas através da internet, permitindo a coleta e a troca de dados em tempo real.

Quando falamos no uso da IoT na manutenção preditiva, podemos perceber muitos benefícios que essa tecnologia proporciona. Vamos conferir alguns: 

• Monitoramento contínuo: O monitoramento dos equipamentos industriais, por meio de sensores IoT, verifica continuamente parâmetros como temperatura, vibração, pressão e umidade. Esse processo permite a coleta de dados essenciais para identificar sinais de desgaste ou falha iminente;
• Conectividade e comunicação: A conectividade entre dispositivos e sistemas é um dos pilares da IoT industrial. Dessa forma, dispositivos e máquinas comunicam-se entre si e com sistemas centrais, garantindo que informações críticas sejam compartilhadas em tempo real com os técnicos responsáveis pela manutenção. Assim, é possível se adiantar aos problemas e às possíveis paradas na produção.
• Automatização de processos: Com a IoT foi possível automatizar atividades industriais importantes para a produção. Assim, algumas tarefas passaram a ser realizadas de forma automática, sem a ação direta do homem. A IoT permite a automatização de alerta e relatórios, agilizando a tomada de decisões e a execução de ações corretivas. 

Como a inteligência artificial (IA) atua na manutenção preditiva? 

A IA é uma importante aliada da manutenção preditiva, gerando impactos positivos na indústria 4.0. É uma tecnologia de última geração que tem a capacidade de reproduzir o raciocínio humano. Segundo um artigo da revista Exame, “ela envolve a criação de algoritmos e modelos que permitem que as máquinas processem informações, aprendam com dados, tomem decisões, resolvam problemas e interajam com o ambiente de maneira inteligente.” Então, com sua capacidade de aprendizado de máquina (Machine Learning) e análise preditiva, a IA é fundamental para interpretar os dados coletados pela IoT.  

Dessa maneira, a IA potencializa a manutenção preditiva. Veja como: 

• Análise de dados em tempo real: O uso da IA na indústria 4.0 alavancou o sistema de produção e aumentou a produtividade. Os resultados positivos verificados na manutenção preditiva, foram possíveis porque os algoritmos de IA podem analisar grandes volumes de dados em tempo real, facilitando a prevenção de falhas de equipamentos. Além disso, essa tecnologia pode identificar padrões e anomalias que indicam problemas futuros;
• Modelagem preditiva: Uma grande colaboração da IA, é a criação de modelos preditivos que antecipam falhas com base em históricos de dados e condições operacionais. Esses modelos preditivos são continuamente ajustados e aprimorados conforme novos dados são coletados pela IA;
• Tomada de decisões informadas: As informações mais eficazes geradas pela IA, facilitam a tomada de decisões sobre quando e como realizar a manutenção. Entre os benefícios que a IA pode gerar, neste aspecto, está a redução do tempo de inatividade e os custos associados. 

Quais os principais benefícios da manutenção preditiva na indústria 4.0  

A manutenção preditiva é considerada uma estratégia eficaz que ganhou espaço na indústria 4.0. Integrada à IA e IoT, a manutenção preditiva oferece inúmeros benefícios para o setor industrial, incluindo: 

• Diminuição de custos operacionais: A redução de custos operacionais é um dos principais benefícios gerados pela manutenção preditiva. Resultados como esse são possíveis, porque ao prever falhas e realizar manutenções apenas quando necessário, as empresas reduzem os custos com reparos emergenciais e substituição de peças. Dessa forma, a empresa consegue reduzir consideravelmente o estoque de peças de reposição e, além disso, a aquisição de novas peças só é feita com uma previsão de reposição efetiva;
• Aumento da eficiência operacional: Esse é um dos maiores desafios no setor industrial que a manutenção preditiva está conseguindo vencer. Com aplicações da IA e IoT, a manutenção preditiva conseguiu reduzir o tempo de inatividade não planejado, mantendo os equipamentos em operação por mais tempo e aumentando a produtividade;
• Melhoria na gestão de ativos: A manutenção preditiva gera insights precisos sobre o desempenho dos equipamentos, possibilitando às empresas otimizarem a utilização de seus ativos e prolongar a vida útil dos mesmos. Além disso, com o aumento na disponibilidade do ativo, a empresa ganha em produtividade e redução de custos;
• Sustentabilidade: É uma importante estratégia da indústria 4.0. Então, com uma manutenção eficiente e a redução de desperdícios, a empresa contribui para práticas mais sustentáveis e amplia os cuidados com o meio ambiente. 

Aplicativos indicados para manutenção preditiva na indústria 4.0

A capacidade da manutenção preditiva de antecipar às falhas de máquinas e equipamentos é otimizada pela tecnologia de última geração. Sendo assim, a adoção de IA e IoT na manutenção preditiva é facilitada por diversos aplicativos especializados. Confira alguns dos mais recomendados:  

1. IBM Máximo: é uma plataforma considerada líder de mercado, que permite às empresas o gerenciamento de seus ativos. Sua principal característica é propiciar uma abrangente gestão de ativos que integra IoT e IA para fornecer manutenção preditiva eficiente. Além disso, permite o monitoramento em tempo real e análises preditivas detalhadas, centraliza informações sobre todos os ativos e facilita a gestão e a manutenção;
2. SAP Predictive Maintenance and Service: É uma ferramenta digital que tem o objetivo de simplificar a manutenção preditiva. Com o aplicativo é possível monitorar com mais facilidade as condições das máquinas e equipamentos da empresa. O SAP é uma solução que utiliza a IoT e aprendizado de máquina para prever falhas e otimizar a manutenção e gestão completa dos ativos;
3. GE Predix: É uma plataforma específica para a internet industrial, desenvolvida pela General Electric. O aplicativo combina IoT e análises avançadas para manutenção preditiva. O Predix também oferece ferramentas para coleta de dados, análise e visualização de insights;
4. Siemens MindSphere: Projetado para um sistema operacional IoT aberto, o Siemens MindSphere conecta produtos, plantas, sistemas e máquinas, permitindo a análise preditiva e a manutenção baseada em condições reais. A plataforma conecta os equipamentos da sua empresa à nuvem. Com isso, é possível obter novos insights, aproveitando os grandes volumes de dados que seus ativos geram. Além disso, o Siemens MindSphere possui dashboard personalizável, com interface intuitiva para visualização dos dados e geração de relatórios;
5. Uptake: Uma plataforma de IA que fornece manutenção preditiva mediante análise de dados de sensores IoT. Especializado em detectar anomalias e prever falhas antes que elas ocorram, o aplicativo ainda faz recomendações de manutenção baseadas em insights de dados. 

Desafios e considerações

Como pudemos ver ao longo deste artigo, a manutenção preditiva pode entregar muitos benefícios, sendo um dos pilares da indústria 4.0. No entanto, a implementação da manutenção preditiva baseada em IA e IoT enfrenta alguns desafios. Isso porque, a instalação de sensores IoT e a implementação de sistemas de IA requerem um investimento significativo. Além disso, o sistema requer também um alto investimento em mão de obra treinada para lidar com novas tecnologias e interpretar os dados gerados. Outro ponto importante que deve ser levado em conta é a segurança dos dados entre a interconexão de dispositivos e a transmissão de dados sensíveis, já que exigem medidas robustas de segurança cibernética.  

Contudo, é inegável o custo-benefício desse processo, pois a implementação de IA na manutenção preditiva é uma estratégia poderosa para aumentar a eficiência e a produtividade das indústrias. Com a capacidade que a manutenção preditiva tem de prever falhas antes que elas ocorram, as empresas podem reduzir significativamente o tempo de inatividade e os custos operacionais. O que não apenas melhora a eficiência de suas operações, mas também contribui para práticas industriais mais sustentáveis.   

*Imagem de capa: Depositphotos.com