De acordo com o 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 de IoT públicos, automotivo, logística, infraestrutura e agricultura, estão usando ativamente a manutenção preditiva habilitada para IoT em seus equipamentos e sistemas.
Os fornecedores de manutenção preditiva estão se desenvolvendo globalmente, com os principais participantes mencionados na tabela:
Fornecedor | Localização | Website |
|---|---|---|
IBM | Estados Unidos | |
Schneider Electric | França | |
General Electric | Estados Unidos | |
Honeywell | Estados Unidos | |
ABB | Suiça | |
Rockwell Automation | Estados Unidos | |
PTC | Estados Unidos | |
Bosch | Alemanha | |
Fluke Corporation | Estados Unidos |
Observação: a lista não está completa
A função da IoT no monitoramento preditivo implica os seguintes aplicativos:
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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