A manutenção 4.0 é sustentada por alguns pilares, como a manutenção
preditiva, a internet das coisas, o Big Data Analytics, a Edge Computing, a Inteligência
Artificial e as manutenções prognóstica e prescritiva.
A manutenção preditiva é um método de manutenção que age na prevenção de
falhas nos ativos da organização através do monitoramento constante de
variáveis, como vibração, temperatura e índice de contaminação. A Internet das
Coisas (IoT) é a conexão entre dispositivos e a internet, suportando os
processos de manutenção preditiva, análise de dados em tempo real, métricas de
desempenho, recomendações de reparo, gestão de inventário e monitoração de
ativos. A obtenção de dados através do Big Data Analytics é muito relevante para
gerenciar as condições e prever falhas em máquinas e equipamentos.
A computação de borda (Edge Computing) processa dados no local físico do
usuário ou da fonte de dados, permitindo que a análise ocorra no local de
trabalho, sem a necessidade de uma conexão à internet. As aplicações de
Artificial Intelligence utilizam modelos inteligentes de otimização de
manutenção como, por exemplo, obtenção de orçamentos de custos de projetos e
seleção de métodos técnica e economicamente ideais de reparo.
A manutenção prognóstica fornece informações sobre a previsibilidade de
desempenho de máquinas ou equipamentos, apresentando dados sobre a data na qual
estes não mais desempenharão suas funções conforme especificadas. A manutenção
prescritiva une todas as demais técnicas de manutenção citadas, pois tem por
finalidade responder tecnicamente às necessidades da manutenção, utilizando
Machine Learning, neural fuzzy systems, IoT, Big Data, Edge Computing e AI.
O processamento de dados com essa complexidade de processos envolvidos
apresentará o máximo desempenho que um sistema poderá oferecer, compondo a
Manutenção da 4ª Revolução Industrial.
Edgard Gonçalves Cardoso é engenheiro
de Produção Mecânica e Segurança do Trabalho e também é diretor adjunto da
Associação dos Engenheiros e Agrônomos de Mauá – ASSEAM
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