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Machine Learning e IoT na manutenção Industrial

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Apresentação realizada no evento Workshop Internacional de Manutenção Industrial.

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Machine Learning e IoT na manutenção Industrial

  1. 1. Machine Learning e IoT na Manutenção Industrial Kenio Carvalho CognIO
  2. 2. InteligênciaArtificial É a inteligência similar à humana exibida por um hardware ou software. O termo foi criado por John MacCarthy e ele a definiu como sendo “a ciência e engenharia de produzir máquinas inteligentes”.
  3. 3. MachineLearning “Campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados” Arthur Samuel - 1959 Explora o estudo e construção de algoritmos que podem aprender de seus erros e fazer previsões sobre dados.
  4. 4. ComputaçãoCognitiva Sistemas cognitivos entedem expressões humanas: textual, verbal, visual, por raciocínio sobre a intenção real ou problema que está sendo abordado. Eles aprendem a reconhecer padrões de significado através de exemplos e feedbacks, interagindo com os seres humanos em seus próprios
  5. 5. Internetof Things-IoT A Internet das coisas é um estado onde as coisas se conectam à Internet e começam a falar umas com as outras. As coisas aqui podem ser objetos eletrônicos, elétricos, mecânicos, ou eletro-mecânicos. Os dados enviados pelas coisas são analisados e novas idéias e modelos de negócio podem surgir desta análise.
  6. 6. A Revolução da Internet Industrial 6 Primeirotearmecânico,1784 Primeira RevoluçãoIndustrial Introdução de equipamentos de produção mecânica impulsionado por água e vapor de energia. 1800 1900 2000 Primeira esteiratransportadora, matadourodeCincinnati,1870 Primeirocontroladorlógico programável (PLC)Modicon084, 1969 HOJE Terceira RevoluçãoIndustrial Uso de eletrônicos e de TI para automatizar ainda mais a produção. Segunda RevoluçãoIndustrial Produção em massa alcançada pela divisão do conceito trabalhista e pelo uso de Energia. Quarta RevoluçãoIndustrial Baseado no uso de sistemas Cyber-físicos Grau de Complexidade Primeira Segunda Terceira Quarta Dados, Código, Cognição … Industria 4.0
  7. 7. Industrial Internet ofThings A Internet Industrial das Coisas, ou IIoT, é o uso da Internet das coisas para melhorar a fabricação e processos industriais. Também conhecido como Internet Industrial ou Indústria 4.0. IIoT incorpora tecnologias de Machine Learning e Big Data para aproveitar os dados de sensores, comunicação M2M( Machine- to-Machine) e tecnologias de automação existente. Dados de Sensores Armazena mento Big Data Machine Learning Inteligência Artificial
  8. 8. IIoT na Manutenção Industrial
  9. 9. Adoção dos programas de Manutenção 55% Reativa 31% Preventiva 12% Preditiva “Muitas empresas erroneamente acham que a manutenção consiste apenas em aguardar a falha de um ativo e, em seguida, consertá-lo ou substituí-lo.” Reid Paquin, Research Analyst, Manufacturing and Product Innovation & Engineering
  10. 10. "verdades" fundamentais sobre a gestão de ativos hoje Aproximadamente 11% dos componentes de um ativo complexo falham ao longo do tempo. 89% falha aleatoriamente ao longo do tempo Tempo Performance Operação normal Primeiros sinais de falha Falhando Falha
  11. 11. Dados da máquina PLCs, e sistemas Dados do Equipamento Tempo, social e outros tipos de dados Dados Externos Imformação de sensores Dados de Sensores EdgeAnalytics&Ecosystem Cognitivo Analytics Análise preditiva utilizada e modelos de indústria pré-construídos para detectar anomalias ou padrões de falhas, melhorar a qualidade, determinar o risco e tomar medidas preventivas Manutenção Preditiva e Prescritiva Análise de Qualidade Análise de Performance da Planta  Evitar atrasos de produção e melhorar o desempenho da linha de produção com melhor visibilidade de ativos  Reduzir o tempo ocioso do equipamento e aumentar a eficiência do processo com modelos  Agilizar os reparos de equipamentos através de análises preditivas e cognitivas Plataforma de IoT Açoes recomnadadas que inicie uma ordem de trabalho ou atualize uma ordem de trabalho existente Fornecendo dados EAM como ativos históricos e dados de manutenção EAM Utilizar as capacidades cognitivas para mineirar dados estruturados e não-estruturados para colher idéias e fornecer ações prescritivas Ativo e Equipamento inteligente Melhorar a confiabilidade e o desempenho de seus equipamentos e ativos através de uma melhor visibilidade, previsibilidade e operações Inspeção Visual e Qualidade
  12. 12. 12 A aprendizagem da máquina analisa variáveis para correlacionar o grau de uso/abuso com a falha 12 Usar Fadiga Stress térmico Dano físico Acúmulo de material Corrosão Uso Abuso Tempo • Identificar métricas que são indicativas de falha do equipamento • Descubra como os padrões de uso influenciam padrões de falha • Traduzir métricas em "dias restantes antes da falha" • Atribuir classificação de manutenção – mais/menos/bem Dados
  13. 13. 75% Redução do custo de Manutenção Pesquisas mostram que em áreas específicas, pode-se conseguir até 10x o retorno sobre o investimento. 30% Redução no tempo de parada O programa de manutenção preditiva reduz o tempo de parada do ativo. 45% Redução de Falha Um programa bem orquestrado de manutenção preditiva tende a eliminar as falhas dos equipamentos. Aumento de produção A redução de falhas implica em aumento da produção. 25% Fonte: Roland Berger Strategy Consultants Manutençao Preditiva + IIoT
  14. 14. Benefícios para manutenção, fabricação & operações 97% capacidade de prever atrasos e cancelamentos dentro de 12 semanas aviação -análise de terabytes de dados de desempenho de turbina 87% de exatidão dentro de 48 horas em relação às falhas potenciais do equipamento exploração de petróleo e gás - identificar situações que levam a paralisações de equipamentos; melhorar a previsão de produção 45,5% de redução em manutenção não planejada aço – analise os dados de produção e detectar avarias iminentes da máquina; $44m + em economia de manutenção aviação - reduzir # dos procedimentos de manutenção da engrenagem do rotor da cauda 34% precisão na previsão de falhas da máquina 2 + horas de antecedência Automotive - analisar dados de falha de linha de montagem robótica eficiência do refrigerador de 30% eletrônica – avalie os parâmetros operacionais que elevam o desempenho
  15. 15. BrownfieldtoGreenfield Uma fábrica nova, construída “do zero” tem um custo muitas vezes proibitivo. Usando o princípio “factory within factory” você pode investir dentro de uma fábrica já existente. Considere um projeto de escopo gerenciável que pode ser efetivamente auto-suficiente e operar independentemente do resto da fábrica.
  16. 16. Obrigado Kenio Carvalho CognIO

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