Você já ouviu as palavras “manutenção preventiva” ou “manutenção preditiva”? Com relação à manutenção de equipamentos em linhas de produção, a Internet das Coisas (IoT) tem recentemente atraído a atenção. Além disso, estas duas palavras parecem ser semelhantes e têm significados diferentes. Esta seção explica a definição geral das atividades de conservação, como manutenção preventiva e manutenção preditiva, a diferença entre manutenção preventiva e manutenção preditiva, os benefícios da manutenção preditiva e a relação entre manutenção preditiva e edge computação.
O que são atividades de Conservação?
O que é uma atividade de conservação? JIS (Japanese Industrial Standard) define atividades de manutenção como “um termo geral para atividades que eliminam falhas e mantêm o equipamento em condições normais e boas, incluindo planejamento, inspeção, ajuste, reparo, substituição, etc.”.
Em outras palavras, pode ser considerado como uma influência humana na linha de produção para manter o desempenho da linha de produção. Como definido no JIS, as atividades de conservação são divididas em atividades de manutenção e atividades de melhoria.
As atividades de manutenção são atividades para manter a qualidade dos produtos e o desempenho dos equipamentos de produção, ou seja, atividades para manter o perfeito estado das instalações de produção. Isto inclui a manutenção preventiva e reativa. Por outro lado, as atividades de melhoria referem-se a atividades como “manutenção de melhoria” que revisa as máquinas para prevenir a recorrência quando elas se avariam, e “prevenção de manutenção” que substitui as máquinas e equipamentos para prevenir avarias e erros.
A manutenção preventiva é a prevenção de falhas através de inspeções diárias e a substituição de peças deterioradas antes que elas ocorram. Ela inclui manutenção preditiva e periódica. A manutenção de acompanhamento refere-se à restauração da função do equipamento quando uma falha é descoberta no equipamento devido a um mau funcionamento ou algo semelhante. Em outras palavras, assume-se que será “reparado” quando o equipamento for quebrado.
A manutenção periódica é o ato de determinar o ciclo com base em registros de falhas e características do equipamento, e substituir e inspecionar peças para cada ciclo. Também pode ser reformulado como manutenção realizada com base no tempo transcorrido. Geralmente, “manutenção preventiva” refere-se à manutenção periódica.
Por outro lado, a manutenção preditiva é detectar ou prever a deterioração a partir do estado do equipamento medido continuamente, e tomar as melhores medidas no momento ótimo antes que ocorra uma falha. Ela se baseia no estado do dispositivo.
A principal diferença entre manutenção periódica e manutenção preditiva é que a manutenção preventiva é realizada em um determinado ciclo de tempo independentemente da condição do equipamento, enquanto a manutenção preditiva monitora constantemente a condição do equipamento e responde quando são detectados sinais de falha.
Atividades de conservação até o momento
As atividades convencionais de conservação incluem principalmente manutenção periódica, manutenção preditiva e manutenção post-mortem. Atividades de melhoria (tais como modificações e atualizações) podem ser realizadas para estender a vida útil do equipamento, mas a resposta é limitada, como no caso de equipamentos caros.
A manutenção periódica, como já mencionado, envolve a substituição de peças regularmente, independentemente do estado do equipamento. Além disso, a manutenção preditiva foi realizada por trabalhadores e engenheiros no local, confiando na intuição cultivada através de muitos anos de experiência de que “já é hora de substituir essa peça”.
Os intervalos de tempo de manutenção periódica são adaptados às peças mais importantes e de vida mais curta, mas outras peças são frequentemente substituídas durante esta substituição. A razão é que a vida útil das peças varia dependendo do tipo, portanto, se o equipamento for parado e substituído cada vez, a taxa de operação do equipamento se deteriorará. Por esta razão, as peças que ainda não atingiram o final de sua vida útil também serão substituídas, e há um problema de que há um grande desperdício na manutenção periódica.
Manutenção preditiva
As condutas de manutenção preditivas baseiam-se nos sinais entre a antecipação de uma falha e a falha real. Isto significa que você pode pensar em um plano de manutenção no estágio esperado e agir, como a substituição de peças antes que uma falha ocorra. Isto minimiza a condição de que a máquina esteja em uma parada de emergência devido a uma falha.
Além disso, se a manutenção preditiva for automatizada usando o IoT, um alarme é emitido quando há um sinal de falha. Como só é possível pensar na resposta quando um alarme é emitido, não é preciso tempo e esforço, e isso leva a uma redução nos custos de mão-de-obra neste aspecto.
Exemplos específicos de manutenção preditiva
Nos equipamentos de fabricação, os motores são freqüentemente utilizados. Há um componente chamado “rolamento” que suporta o “eixo” (eixo de acionamento) que transmite a potência deste motor. Se o rolamento falhar, o eixo não pode girar ou a carga sobre o eixo não pode ser distribuída, o que pode levar a acidentes graves. Portanto, este mancal é muito importante.
Os rolamentos em si são inerentemente altamente confiáveis, mas quando é necessária maior confiabilidade, por exemplo, no processo de estiramento de ferro aquecido em uma usina siderúrgica (processo de laminação), o monitoramento dos rolamentos é freqüentemente realizado.
O sistema de monitoramento de rolamentos instala um sensor de vibração no rolamento para detectar a forma de onda, freqüência e condições de amplitude da vibração. Em seguida, um alarme é emitido quando o estado de vibração indica um sinal de falha.
Por exemplo, se um rolamento é danificado em um lugar, a carga aplicada ao rolamento muda. medida que a carga muda, a distância entre o sensor de vibração e o rolamento muda, mas o sensor de vibração detecta uma pequena mudança na distância. Então, como a parte rotativa do mancal gira em um período constante, a mudança na distância ocorrerá a cada rotação. Isto causa vibração, e é possível detectar esta vibração e torná-la um sinal de falha. Engenheiros especializados retiraram esta vibração das mudanças no som da máquina e a utilizaram como sinal de dano.
Este exemplo é simplificado para maior clareza, mas prever falhas a partir do som requer experiência porque não há mudança na vibração mesmo que vários lugares sejam danificados ou danificados. Por este motivo, não foi possível fazer tal julgamento, a menos que tenha sido feito por um engenheiro especializado. Infelizmente, o número de técnicos especializados está diminuindo. A inteligência artificial (IA) é considerada como uma solução. A inteligência artificial, que vem atraindo a atenção nos últimos anos, permite que o “aprendizado profundo” aprenda por si só, através de uma estrutura modelada em ações humanas. É claro que, embora seja necessário ter aprendizado primeiro, a inteligência artificial pode aprender e executar como humanos que capturaram sinais de fracasso a partir da experiência. Com o número de engenheiros qualificados diminuindo, pode-se dizer que é um meio eficaz para responder à escassez de recursos humanos.
Manutenção preditiva e edge computação
Desta forma, a automação da manutenção preditiva é um meio eficaz para eliminar a escassez de recursos humanos e otimizar as atividades de manutenção. No entanto, há algumas coisas a serem observadas quando se automatiza a manutenção preditiva.
A estrutura que imita as ações humanas de inteligência artificial descritas anteriormente é chamada de “rede neural” e contribui muito para a realização de um aprendizado profundo. Entretanto, as redes neuronais são um mecanismo muito complexo. Portanto, é uma questão prática realizar a manutenção preditiva, mantendo a velocidade necessária para a manutenção preditiva.
Há também um método chamado “neurochip” que realiza redes neurais com hardware, mas não é um método muito comum. O problema aqui é a velocidade, portanto a computação em nuvem, que sempre envia e recebe de servidores na Internet, é impraticável. Então, vamos pensar em implantar edge computação e colocar inteligência artificial em servidores edge . Isto é chamado edge AI. Como resultado, pode-se dizer que a melhor resposta neste momento é automatizar a manutenção preditiva, mantendo a velocidade o máximo possível.
Possibilidade de manutenção preditiva e inteligência artificial
Este documento descreve principalmente a diferença entre manutenção preditiva e manutenção preventiva, e os méritos da manutenção preditiva. Com o desenvolvimento da inteligência artificial, as possibilidades de manutenção preditiva estão em grande expansão. E permitir a manutenção preditiva usando inteligência artificial com edge computação é a figura mais ideal no momento.
