Na Indústria 4.0, a manutenção preditiva é essencial para evitar falhas, reduzir custos e aumentar a disponibilidade dos ativos.
A Inteligência Artificial da IBM, integrada a sensores IoT, permite monitorar em tempo real a condição de máquinas e equipamentos, analisando dados de vibração, temperatura e ruído para impedir que a o evento degradante da condição do equipamento ocorra, Note que, aqui já não falamos mais em reconhecer a falha antes que ela ocorra mas, sim evitar que a condição que promova o desgaste ocorra, falamos então da proatividade.
“A Internet das Coisas (IoT) são os bilhões de dispositivos físicos ao redor do mundo que agora estão conectados à internet, todos coletando e compartilhando dados.
Ao combinar dados de IoT com tecnologias da IBM Cloud, as empresas podem extrair insights valiosos para melhorar praticamente todos os aspectos de suas operações e permitir novos modelos de negócios inovadores”. Estraído do site: IBM Watson IoT® Platform
Sensores IoT em campo:
Sensores de vibração, temperatura, pressão e vazão de óleo lubrificante instalados em mancais de rolamentos e partes críticas da máquina capturam dados continuamente.
Esses dados são transmitidos por protocolos industriais ou IoT como MQTT, OPC UA ou LoRaWAN, garantindo confiabilidade e baixa latência.
Coleta e Transmissão de Dados:
Gateways IoT consolidam as informações e enviam para a plataforma IBM Maximo Application Suite ou IBM Watson IoT, onde ocorre o pré-processamento e armazenamento em nuvem.
Análise por Inteligência Artificial:
A IA da IBM aplica modelos preditivos, aprendizado de máquina e análise de vibração para identificar padrões anormais, como:
Desequilíbrio de rotor;
Desgaste ou lubrificação inadequada em rolamentos;
Aumento gradual de temperatura indicando risco de falha.
O sistema classifica a condição do equipamento em normal, atenção ou crítico.
Emissão de Diagnóstico e Ações Preditivas:
O sistema emite alertas automáticos para a equipe de manutenção via dashboard, aplicativo mobile ou e-mail;
Recomendações de intervenção são apresentadas antes que ocorra a falha, integrando-se a sistemas SAP e CMMS para geração de ordens de serviço automáticas.
O resultado é mais segurança, menos paradas não programadas e maior confiabilidade operacional, aplicando IA e IoT em sinergia na Indústria 4.0.