Machine Learning e IoTna Manutenção Industrial

Kenio CarvalhoCognIO

Inteligência Artificial

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”.

Machine Learning

“Campo de estudo que dá aoscomputadores a habilidadede aprender sem seremexplicitamente programados”

Arthur Samuel - 1959

Explora o estudo e construçãode algoritmos que podemaprender de seus erros e fazerprevisões sobre dados.

Computação Cognitiva

Sistemas cognitivos entedemexpressões 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

Internet of Things - IoT

A Internet das coisas é um estadoonde as coisas se conectam àInternet e começam a falar umascom as outras.As coisas aqui podem ser objetoseletrônicos, elétricos, mecânicos, oueletro-mecânicos.Os dados enviados pelas coisas sãoanalisados e novas idéias e modelosde negócio podem surgir destaanálise.

A Revolução da Internet Industrial

6

Primeiro tear mecânico,1784

PrimeiraRevolução IndustrialIntrodução de equipamentos de produçãomecânica impulsionado por água e vapor de energia.

1800 1900 2000

Primeira esteira transportadora, matadouro de Cincinnati, 1870

Primeiro controlador lógicoprogramável (PLC) Modicon 084, 1969

HOJE

TerceiraRevolução IndustrialUso de eletrônicos e de TI para automatizar ainda mais a produção.

SegundaRevolução IndustrialProdução em massa alcançada pela divisão do conceito trabalhista e pelo usode Energia.

QuartaRevolução IndustrialBaseado no uso de sistemas Cyber-físicos

Grau de Complexidade

Primeira

Segunda

Terceira

Quarta

Dados, Código, Cognição … Industria 4.0

Industrial Internet of Things

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

Armazenamento Big Data Machine

LearningInteligência

Artificial

IIoT na Manutenção Industrial

Adoção dos programas de Manutenção

55%Reativa

31%Preventiva

12%Preditiva

“Muitas empresas erroneamente acham que a manutenção consisteapenas em aguardar a falha de um ativo e, em seguida, consertá-lo ousubstituí-lo.”

Reid Paquin, Research Analyst,Manufacturing and Product Innovation & Engineering (PIE)

"verdades" fundamentais sobre a gestão de ativos hoje

Aproximadamente 11% dos componentes de um ativo complexofalham ao longo do tempo.

89% falha aleatoriamente ao longo do tempo

Tempo

Perf

orm

ance

Operação normal Primeiros sinais de falha

Falhando

Falha

Dados da máquinaPLCs, e sistemas

Dados do Equipamento

Tempo, social e outros tipos de dados

Dados Externos

Imformação de sensores

Dados de Sensores

Edge Analytics & Ecosystem

Cognitivo

Analytics

Análise preditiva utilizada e modelos de indústriapré-construídos para detectar anomalias oupadrões de falhas, melhorar a qualidade, determinar o risco e tomar medidas preventivas

Manutenção Preditiva e PrescritivaAnálise 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 atravésde análises preditivas e cognitivas

Plataforma de IoT

Açoesrecomnadadasque inicie umaordem de trabalhoou atualize umaordem de trabalhoexistente

Fornecendo dados EAM como ativoshistóricos e dados de manutenção

EAM

Utilizar as capacidades cognitivas para mineirardados estruturados e não-estruturados para colher idéias e fornecer ações prescritivas

Ativo e Equipamento inteligenteMelhorar a confiabilidade e o desempenho de seus equipamentos e ativos através de uma melhor visibilidade, previsibilidade e operações

Inspeção Visual e Qualidade

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

75%

Redução do custo de ManutençãoPesquisas mostram que em áreas específicas, pode-se conseguir até 10x o retorno sobre o investimento.

30%

Redução no tempo de paradaO programa de manutenção preditiva reduz o tempo de parada do ativo.

45%Redução de FalhaUm programa bem orquestrado de manutenção preditiva tende a eliminar as falhas dos equipamentos.

Aumento de produçãoA redução de falhas implica em aumento da produção.

25%

Fonte: Roland Berger Strategy Consultants

Manutençao Preditiva + IIoT

Benefícios para manutenção, fabricação & operações97% capacidade de prever atrasos e cancelamentos dentro de 12 semanas

aviação -análise de terabytes de dados de desempenho de turbina87% 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 planejadaaço – analise os dados de produção e detectar avarias iminentes da máquina;

$44m + em economia de manutençãoaviação - reduzir # dos procedimentos de manutenção da engrenagem do rotor da cauda

34% precisão na previsão de falhas da máquina 2 + horas de antecedênciaAutomotive - analisar dados de falha de linha de montagem robótica

eficiência do refrigerador de 30% eletrônica – avalie os parâmetros operacionais que elevam o desempenho

Brownfield to Greenfield

Uma fábrica nova, construída “do zero” tem um custo muitas vezes proibitivo.Usando o princípio “factory withinfactory” você pode investir dentro de uma fábrica já existente.Considere um projeto de escopogerenciável que pode ser efetivamenteauto-suficiente e operarindependentemente do resto da fábrica.

Obrigado

Kenio CarvalhoCognIO