IIoT transforma indústrias e manutenção preditiva

IIoT nas indústrias: já começou a nova era focada na análise, digitalização de processos e consequentemente processamento de dados em massa (big data). E, claro, na indústria não seria diferente.

A verdade é que a indústria 4.0 chegou para revolucionar as mais diversas áreas da economia. Assim, tem transformado cenários no que tange a digitalização, a distribuição e tratamento de dados, inclusive na indústria.

Essa revolução silenciosa tem gerado um crescimento expressivo para aqueles que investiram em inovação e na implementação da IoT (Internet das Coisas). Ela conecta máquinas, sistemas e operadores, agregando interatividade de informações em dispositivos conectados à rede. Transformando, assim, as operações e facilitando técnicas de manutenção preditiva.

Desta forma, o controle dos equipamentos ocorre de forma integrada e autônoma. E, portanto, pode dar vazão para a implementação futura de uma inteligência artificial e machine learning.

Continue lendo para saber mais sobre o IIoT nas indústrias!

lloT para indústrias

A IoT inclui aplicativos voltados para o cliente, como dispositivos usáveis, tecnologia para casas inteligentes e carros autônomos. A partir dela, existe uma subcategoria da Internet das Coisas (IoT), a lloT (Internet Industrial das Coisas). Esta que, por sua vez, se refere a dispositivos, máquinas e a infraestrutura de sistemas integrados. Aqui, pode-se enquadrar a IIoT para as indústrias.

Aliás, a IIoT, na indústria, visa a geração de uma maior eficiência operacional. Desenvolvendo, assim, modelos de negócios completamente novos. Esta subcategoria trabalha, portanto, para aumentar a segurança e a eficiência das instalações de produção. A comunicação entre dispositivos ocorre via Bluetooth, Ethernet, Wifi e radiofrequência.

Confira exemplos de como a tecnologia de IIoT pode estar presente nos mais diversos setores industriais:

Produção

A verdade é que esse é o setor que mais aplica a IIoT. Por sua vez, os equipamentos e máquinas podem ter monitoramento de forma autônoma, além de prever problemas em potencial. O que significa, portanto, menos paradas, uma manutenção e produção mais eficiente de forma geral.

Cadeia de suprimentos

Os almoxarifados agora possuem sensores e etiquetas de radiofrequência (RFiD). Possibilitando, assim, o mapeamento de suprimentos antes de os estoques acabarem, diminuindo consideravelmente o desperdício e também a necessidade de reposição.

Gerenciamento de instalações

O gerenciamento das instalações industriais e suas aplicações deverão ser mais simples e seguras com a chegada a IIoT. Isto é, com controles de clima feito por dispositivos e o monitoramento de pontos de entrada e saída das operações.

Manutenção

Com dispositivos que monitoram os equipamentos de forma remota e sem fio, centralizando os dados na nuvem, há a notificação dos responsáveis pela manutenção das máquinas. Sinalizando prontamente o status de falhas e pontos críticos. Assim, a tendência é que isso nos leve para, num futuro próximo, a sinalização das causas da falha, permitindo que os técnicos ajam de forma mais rápida e eficiente.

Conceitos e ferramentas da IIoT para indústrias

Alguns conceitos norteiam a aplicabilidade de tecnologias à realidade industrial. São eles:

Gêmeos digitais

Esta prática almeja criar um modelo computadorizado baseado em dados coletados de um determinado equipamento, projeto ou máquina. Com este conceito, as indústrias poderão usar os dados para simular testes antes de qualquer fabricação ou manutenção, reduzindo tempo e aumentando a eficiência da ação.

Dispositivo de registros eletrônicos (ELD)

Sensores integrados que monitoram velocidade, tempo de percurso e com que frequência os motoristas acionam os freios, por exemplo. Ajudando, assim, a economizar combustível, a melhorar a segurança do motorista e a reduzir os recursos ociosos.

Se o motorista fizer uma manobra perigosa ou estiver dirigindo há muito tempo, receberá o alerta e o controlador, a notificação. Essa tecnologia pode, portanto, substituir os registros em papel que os motoristas precisavam preencher todos os dias.

Intelligent Edge

Este é o “lugar” de geração, análise, interpretação e tratamento dos dados. Dessa forma, ele se destinada ao monitoramento inteligente, sustentabilidade e rastreabilidade de produtos e equipamentos industriais.

Identificação de radiofrequência (RFID)

Um sistema que envolve etiquetas e leitores, como uma versão mais inteligente da tecnologia de códigos de barras.

Os leitores identificam tags RFiD usando ondas de rádio, o que quer dizer que as etiquetas podem ser lidas por vários leitores de uma vez e a uma distância maior do que os repetidores tradicionais. As etiquetas de RFiD permitem rastrear e monitorar facilmente as coisas às quais estão fixadas.

Sensores, câmeras e sistemas

Um sistema que envolve uma máquina ou componente com sensores que coletam e transmitem dados e, depois, analisam-no e os armazenam em um banco de dados.

Esse banco de dados, então, oferece pontos de comparação para os eventos, conforme eles ocorrem. O sistema elimina a manutenção desnecessária e aumenta a probabilidade de evitarem falhas. Outra realidade são as câmeras e demais sistemas que monitoram o processo produtivo industrial, avaliando o desempenho dos equipamentos. 

IIoT e as técnicas de manutenção nas indústrias

Algumas técnicas utilizadas para medir se as máquinas estão em perfeitas condições ou se possuem algum fator crítico incomum, que evidencie a necessidade de uma intervenção de manutenção (corretiva planejada) e que podem estar interligadas a uma Central de Monitoramento de Ativos. Confira algumas delas: 

Análise de vibração

Método mais antigo que permite a detecção de falhas potenciais como desbalanceamento, desalinhamento, empenamento de eixos e desgaste em engrenagens e mancais. Além, da má fixação da máquina ou componentes internos, abrasão, folga, desgaste em rolamentos, problemas elétricos, entre outros.

Análise de óleo

Usada para detectar desgaste em peças móveis em maquinários e a presença de substâncias contaminantes. Há quatro tipos de análise de óleo: análise físico-química; análise de contaminações; espectrometria e ferrografia.

Ferrografia

Na quantificação e análise da morfologia das partículas de desgaste (limalhas), encontradas em amostras de lubrificantes, são determinados, entre outros, os tipos de desgaste, os contaminantes e o desempenho do lubrificante.

Termografia

Técnica não destrutiva para a medição da temperatura e observação da distribuição de calor a partir da radiação infravermelha.

Ultrassom

Método pelo qual são detectadas descontinuidades internas pelo modo de propagação das ondas sonoras por meio de um componente de maquinário.

Análise estatística de série temporal

O uso de dataloggers com sensores de temperatura e aceleração permitem conhecer a assinatura comportamental de uma máquina, identificando a sua tendência para a saúde ou falha. Conheça aqui as vantagens de monitorar a vibração.

Enquanto a análise espectral gera uma fotografia de alta resolução, a análise estatística de série temporal gera um filme de baixa resolução, que por sua riqueza de dados, permite criar um verdadeiro prontuário da máquina.

Todas essas técnicas são utilizadas para a detecção de possíveis defeitos que podem impedir o funcionamento dos equipamentos. A Dynamox atua diretamente com sensores de vibração e temperatura que, quando aplicados aos equipamentos, conseguem identificar falhas e a necessidade de uma manutenção preventiva ou corretiva, ainda em estágios iniciais.

A Solução Dynamox pode identificar a tendência de falha inicial em máquinas e componentes monitorados, bem como realizar a análise espectral, com moderna tecnologia sem fio.

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