Os benefícios da tomada de decisão orientada por dados

Tomar decisões com base em dados, e não em projeções ou resultados esperados, pode produzir resultados muito mais precisos e eficientes em relação ao seu equipamento. Os dados do sensor podem ser coletados e transformados em informações úteis muito além do escopo restrito da presença ou ausência de peças. Essas informações podem ser usadas para ajudar os usuários a tomar decisões críticas de forma objetiva, como quando pedir materiais, programação de funcionários, produção e manutenção, determinar se e quando as linhas de produção precisam de atualizações e muito mais.

Considere, por exemplo, uma operação de estamparia de metais com recursos limitados de inteligência de dados. Os componentes podem ser adicionados ao equipamento existente para coletar e interpretar informações anteriormente inacessíveis para entender a disponibilidade, o desempenho e a qualidade da máquina, que são os elementos essenciais do OEE. A qualidade e o desempenho podem ser monitorados pelos sensores fotoelétricos contando as peças boas que saem da prensa e, em seguida, comparando esse número com o número total de peças produzidas. A disponibilidade da máquina é facilmente monitorada por meio de sensores de monitoramento de corrente instalados nos cabos de alimentação do motor.

Os dados de monitoramento de corrente também criam a capacidade de rastrear o uso de energia nos equipamentos. Combinando a medição de corrente com a tensão de alimentação e monitorando esse resultado ao longo do tempo, os gerentes de fábrica podem entender com mais precisão os custos de funcionamento dos equipamentos. Esses dados não apenas mostram qual equipamento é mais econômico para operar, mas também podem informar futuras decisões sobre equipamentos, comparando os custos de manutenção e operação dos equipamentos existentes com os custos de novos equipamentos que usam menos energia.

Tradicionalmente, os grandes fabricantes contam com um especialista em vibração para analisar motores e rolamentos mensal ou trimestralmente, acompanhando as leituras e tentando corrigir proativamente os problemas antes que as falhas ocorram. Outras empresas realizam manutenção em intervalos programados com base nas necessidades estimadas de serviço ou simplesmente substituem o equipamento quando ele falha. Outras empresas estão aproveitando os dados para a manutenção preditiva, que envolve o aprendizado de máquina analisando os dados dos sensores de vibração do site para determinar quando a manutenção é necessária e alertar os operadores para que eles possam resolver os problemas de forma proativa antes que o equipamento quebre.

Outro exemplo é o uso de dados para melhorar a eficiência e o tempo de atividade dos sistemas de ar comprimido. Ao adicionar sensores de vibração, temperatura e corrente ao motor do compressor, juntamente com sensores de pressão e ponto de orvalho a jusante, os dados podem ser analisados ao longo do tempo para rastrear tendências. Se os sensores reconhecerem que a temperatura do motor está começando a subir de forma anormal, um técnico poderá ser enviado imediatamente ao compressor para verificar a situação. Ou, se o motor começar a funcionar com mais frequência e a pressão do sistema variar muito, isso pode ser um sinal de vazamento de ar. Os técnicos podem rastrear o problema imediatamente e evitar o consumo excessivo de energia e despesas.

A capacidade de coletar, analisar e usar dados para aumentar a eficiência da produção e aproveitar ao máximo os recursos finitos pode levar a automação não apenas para o próximo nível, mas para níveis além.