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Na Omron, ajudamos as empresas a enfrentar estes desafios, migrando da manutenção preventiva para estratégias de manutenção preditiva mais eficazes. Diferentemente da manutenção preventiva, que é executada de acordo com uma programação, a manutenção preditiva monitora a condição do ativo em tempo real e solicita intervenções antes que as falhas interrompam a produção.
Os avanços em sensores, análises e tecnologias de comunicação estão tornando a manutenção preditiva cada vez mais prática e acessível para pequenas, médias e grandes empresas de produção. Vamos verificar quatro casos de uso que demonstram o valor desse tipo de estratégia.
Componentes desgastados são a principal causa de falha do motor elétrico trifásico. Uma empresa de bebidas inspecionou manualmente seus motores da linha de engarrafamento em intervalos de 3 e 6 meses e revisou os motores uma vez por ano. Embora os funcionários substituíssem as peças com frequência, essa abordagem era cara e ainda não conseguiu eliminar o tempo de inatividade não planejado.
A modernização do motor com um sensor de corrente permite que uma IA de monitoramento execute uma análise de distorção em tempo real, detecte anormalidades e analise o modo de falha. Com essa percepção, a empresa conseguiu eliminar inspeções demoradas e contar com alertas que sinalizaram uma necessidade de serviço.
As bombas de recirculação industriais funcionam quase continuamente. Um fabricante de semicondutores fazia inspeções manuais para verificar um motor em sua estação de tratamento de água, mas a realização de inspeções precisas era difícil sem desligar a bomba. A programação da manutenção sempre foi desafiadora devido às necessidades de produção contínua.
A modernização da bomba de recirculação com um sensor de vibração permite que a IA de monitoramento meça vibrações de alta frequência, detecte anormalidades e analise o modo de falha. Os alertas permitem que os engenheiros de manutenção monitorem a integridade da bomba remotamente, julguem o possível impacto de anormalidades e solucionem problemas sem estar no local.
As válvulas hidráulicas são essenciais para o funcionamento normal de muitas máquinas industriais. Um fabricante líder de automóveis dependia de inspeções térmicas manuais para monitorar a condição das válvulas em suas prensas hidráulicas do painel da carroceria. Como os engenheiros de manutenção não podiam monitorar a temperatura da válvula continuamente, às vezes ocorria um tempo de inatividade não planejado que durava dias ou semanas.
A modernização de prensas com sensores de imagem térmica permite que a IA de monitoramento meça continuamente a temperatura da válvula, detecte anormalidades e analise o modo de falha. Aumentos na temperatura da superfície geram alertas automáticos que permitem que a equipe de manutenção tome medidas imediatas, se necessário.
Os engenheiros de manutenção de um fabricante automotivo estavam usando voltímetros digitais para verificar as fontes de alimentação quanto às condições fora das especificações. Essas inspeções eram demoradas e imprecisas, pois os componentes às vezes se degradavam entre as inspeções. Para limitar o tempo de inatividade, o fabricante frequentemente precisava substituir as fontes de alimentação, independentemente da integridade do dispositivo.
A modernização de painéis de controle com fontes de alimentação inteligentes trouxe a funcionalidade de IA para o chão de fábrica. Cada fonte de alimentação calcula seu próprio serviço restante e envia uma classificação de integridade em tempo real para um monitor integrado. A rede integrada também suporta o monitoramento remoto de várias fontes de alimentação a partir de um local central.
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Um dos principais focos da Omron em relação à inovação dos sensores é incorporar mais "inteligência", ou seja, mais formas de reunir dados significativos, nas nossas mais recentes linhas de sensores.
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