A manutenção preditiva (PdM) é um tipo de manutenção que utiliza dados de monitoramento de condições e análise preditiva para identificar o melhor momento para a manutenção. Ao utilizar a manutenção preditiva, as organizações podem planejar a manutenção em torno do tempo de inatividade do equipamento, em vez de de acordo com um cronograma. Isso pode ajudar a reduzir o tempo de inatividade, melhorar a utilização do equipamento e prolongar a vida útil do equipamento.
A manutenção preditiva pode ser usada para uma variedade de equipamentos, incluindo equipamentos de fabricação, sistemas HVAC e veículos. Para implementar a manutenção preditiva, as organizações precisam ter dados de monitoramento de condições e uma solução analítica preditiva. Os dados de monitoramento da condição são usados para treinar a solução de análise preditiva, que é então usada para prever quando a manutenção é necessária.
A manutenção preditiva é um tipo de aplicação da Indústria 4.0 ou Internet das Coisas (IoT). A Industry 4.0 é a quarta revolução industrial, e é caracterizada pelo uso de tecnologias digitais na manufatura e em outras indústrias. A Internet das Coisas (IoT) é uma rede de dispositivos físicos, veículos, eletrodomésticos e outros itens que são incorporados com eletrônicos, software, sensores e conectividade de rede que permitem que esses objetos coletem e troquem dados. Quais são os três tipos de manutenção preditiva? 1. Monitoramento baseado em condições: Este tipo de manutenção preditiva usa sensores para monitorar a condição dos equipamentos em tempo real. Os dados coletados pelos sensores são analisados para identificar potenciais problemas e prever quando o equipamento precisará de manutenção.
2. 2. Previsão da vida útil dos componentes: Este tipo de manutenção preditiva usa dados de falhas passadas para prever a probabilidade de falhas futuras. Os dados são usados para identificar quais componentes têm maior probabilidade de falhar e quando é provável que falhem.
3. previsão do desempenho do equipamento: Este tipo de manutenção preditiva usa dados do desempenho passado para prever o desempenho futuro. Os dados são usados para identificar qual equipamento tem maior probabilidade de precisar de manutenção e quando é provável que precise dela.
Como se calcula a manutenção preditiva?
A manutenção preditiva é uma técnica que usa dados coletados de sensores para prever quando o equipamento irá falhar. Estas informações podem ser usadas para programar a manutenção antes que o equipamento falhe, prevenindo paradas e reduzindo custos.
Para calcular a manutenção preditiva, os dados dos sensores são coletados e analisados para detectar padrões que indicam quando é provável que o equipamento falhe. Estes dados são então usados para criar um modelo que prevê quando é provável que a falha ocorra. Este modelo é constantemente actualizado à medida que novos dados são recolhidos, e pode ser utilizado para programar a manutenção antes que o equipamento falhe.
O que é manutenção preditiva?
A manutenção preditiva é um ramo da análise preditiva que lida com a previsão de falhas futuras de sistemas ou componentes. É baseado na ideia de que é possível prever quando um equipamento vai falhar, e tomar medidas para evitar as consequências dessa falha.
A manutenção preditiva tem sido utilizada em uma variedade de indústrias, incluindo manufatura, automotiva, aeroespacial e de saúde. Em cada uma dessas indústrias, existem peças críticas de equipamento que devem ser mantidas para evitar paradas ou acidentes dispendiosos.
A manutenção preditiva depende de uma variedade de fontes de dados, incluindo dados históricos sobre falhas passadas, dados de sensores do próprio equipamento e dados de outras fontes, como dados meteorológicos. Estes dados são então analisados usando técnicas analíticas preditivas para identificar padrões que possam indicar uma falha iminente.
Uma vez identificado um padrão, um sistema de manutenção preditiva pode tomar uma variedade de ações para evitar as conseqüências da falha. Por exemplo, o sistema pode enviar uma notificação para a equipe de manutenção para que ela possa tomar medidas para corrigir o problema antes que ele leve a uma falha. Em alguns casos, o sistema pode até ser capaz de tomar medidas para evitar a falha, por exemplo, desligando o equipamento antes que ele tenha a chance de falhar.
A manutenção preditiva é uma ferramenta poderosa que pode ajudar a evitar tempos de paragem e acidentes dispendiosos. No entanto, é importante notar que a manutenção preditiva não é uma ciência perfeita, e há sempre uma chance de que
Como a IA é usada na manutenção preditiva?
A manutenção preditiva é um campo da IA que lida com a manutenção pró-ativa de sistemas e equipamentos. O objetivo da manutenção preditiva é prever quando uma falha no equipamento pode ocorrer, e tomar medidas corretivas para evitar que a falha ocorra.
Os sistemas de manutenção preditiva usam técnicas de IA, como aprendizagem de máquinas e modelagem estatística para analisar dados de sensores e outras fontes para detectar padrões que indicam uma falha iminente do equipamento. Os dados usados para manutenção preditiva podem vir de uma variedade de fontes, incluindo sensores que monitoram o desempenho do equipamento, registros de manutenção e dados de produção.
Uma vez que um sistema de manutenção preditiva tenha sido treinado para detectar padrões que indicam uma falha iminente do equipamento, ele pode fornecer alertas ao pessoal de manutenção para que ele possa tomar medidas corretivas. Em alguns casos, o sistema de manutenção preditiva pode ser capaz de tomar ações corretivas por conta própria, como desligar um equipamento antes que ele falhe.