Manutenção preditiva com a IoT

De acordo com a Statista, espera-se que o mercado global de manutenção preditiva atinja o valor de 64,3 bilhões de dólares americanos até 2030. O crescimento do valor de mercado, bem como do número de dispositivos de manutenção preditiva, é explicado por sua capacidade de prever quando equipamentos ou máquinas industriais podem apresentar falhas e evitá-las.

A rápida adoção da manutenção preditiva, especialmente em termos de projetos de manufatura, energia e transporte, também é comprovada pelos clientes da 1NCE. Mais de 2.000 deles operam no campo da automação industrial, onde a manutenção preditiva é um pré-requisito essencial. Além disso, quase 58% dos clientes de vários setores, incluindo serviços públicos, automotivo, logística, infraestrutura e agricultura, estão usando ativamente a manutenção preditiva habilitada para IoT em seus equipamentos e sistemas.

Principais fornecedores de equipamentos de manutenção preditiva

Os fornecedores de manutenção preditiva estão se desenvolvendo globalmente, com os principais participantes mencionados na tabela:

Fornecedor

Localização

Website

IBM

Estados Unidos

www.ibm.com

Schneider Electric

França

www.se.com

General Electric

Estados Unidos

www.ge.com

Honeywell

Estados Unidos

www.honeywell.com

ABB

Suiça

www.abb.com

Rockwell Automation

Estados Unidos

www.rockwellautomation.com

PTC

Estados Unidos

www.ptc.com

Bosch

Alemanha

www.bosch.com

Fluke Corporation

Estados Unidos

www.fluke.com

Observação: a lista não está completa

Aplicações detalhadas da IoT

A IoT é fundamental no monitoramento preditivo, sendo utilizada nos seguintes contextos:

Aplicativo

Descrição

Monitoramento das condições

Monitoramento contínuo de equipamentos para detectar desvios das condições normais, ajudando a identificar possíveis problemas antes que eles se tornem críticos.

Machine Learning

Utilização de algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados e prever falhas de equipamentos com base em padrões históricos e dados de sensores em tempo real.

Análise da vibração

Monitoramento das vibrações do equipamento para detectar padrões anormais que possam indicar falhas iminentes em máquinas rotativas.

Imagens térmicas

Uso de câmeras térmicas para detectar superaquecimento ou anomalias de temperatura em equipamentos, o que pode ser um sinal precoce de problemas.

Análise de óleo

Análise regular do óleo lubrificante para identificar contaminantes ou partículas de desgaste, fornecendo informações sobre a condição do maquinário.

Testes de ultrassom

Detecção de sons de alta frequência emitidos por equipamentos para identificar problemas mecânicos ou vazamentos que podem não ser visíveis.

Diagnóstico remoto

Permite que especialistas remotos diagnostiquem e solucionem problemas de equipamentos sem estarem fisicamente presentes no local.

Análise preditiva

Aplicação da análise de dados para prever quando a manutenção é necessária, otimizando as programações e reduzindo o tempo de inatividade.

Análise de modo e efeitos de falha (FMEA)

Avaliação sistemática dos possíveis modos de falha e suas consequências para priorizar os esforços de manutenção.

Pontuação de integridade do ativo

Atribuição de uma pontuação de integridade a cada equipamento com base em várias entradas de dados, permitindo a fácil priorização das tarefas de manutenção.

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