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O impacto da análise de dados para
manutenção preventiva no ambiente da
Indústria 4.0
Cases e aplicações em planos de manutenção
preventiva
Apresentação feita em Maio de 2018 em evento em parceria com o US Commercial Services em São Paulo, Brasil.
© 2018 Minitab, Inc.
2
Agenda
 Quem Somos
 Indústria 4.0
 Cases de Manutenção Preventiva utilizando análise de dados
 Potencial da Manutenção Preditiva
 Considerações Finais
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Quem Somos
3
Osmar Codo
Gerente de Vendas
Brasil
Marilyn
Weathley
Especialista
Suporte Técnico
© 2018 Minitab, Inc.
Sobre a Minitab
4
Presente no Mercado por mais de 40 anos, nosso principal software é utilizado por milhares de companhias
em todo o mundo. Das empresas listadas na Fortune 100, 90% utilizam Minitab para melhorar a qualidade
de seus produtos e processos.
Nossas soluções ajudam organizações a:
• Identificar insights valiosos em dados
• Resolver problemas através de soluções em análise estatística e ferramentas para
melhoria de processos
• Promover a redução de custos
• Melhorar a qualidade de produtos e processos
• Aumentar a efetividade
• Aumentar a satisfação dos clientes
Aprendendo com o passado. Descobrindo o presente. Prevendo o futuro.
Estabelecendo diretrizes de ação.
© 2018 Minitab, Inc.
Nossos clientes estão em diversos setores
5
• Seguros & Financeiro
• Saúde
• Indústria
• Pesquisa
• Farmacêutico & Médico
• Setor Público / Defesa
• Telecomunicações
• Transporte & Armazenagem
• Acadêmico
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Alguns de nossos clientes
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Weyerhaeuser
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O conjunto de ferramentas da Minitab
7
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Analise seus dados e
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As ferramentas e relatórios
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Solução de aprendizagem on-
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em qualquer lugar
Plataforma rápida e altamente
precisa para a mineração de
dados e análise preditiva
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Conheça o Minitab 18 e o Companion em
primeira mão assistindo aos treinamentos
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Consultoria
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qualquer desafio estatístico que precise
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Produtos
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implementação e atualização de
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© 2018 Minitab, Inc.
A evolução em direção ao conceito de Indústria 4.0
8
Desde as primeiras máquinas a
vapor até a invenção do tear
mecânico, o poder da água e do
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PRODUÇÃO MECÂNICA
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A energia elétrica permitiu que as
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PRODUÇÃO
INTELIGENTE
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reduzir os custos no desenvolvimento de produtos
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9
A Indústria 4.0 utiliza as informações para criar valor
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11
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Histórias de sucesso com Minitab e SPM
*Todos os resultados e cenários se baseiam em experiências reais dos autores.
As unidades de dados, nomes de variáveis, etc. foram modificadas para manter a
confidencialidade.
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Manutenção preventiva
12
Desafio
Um fabricante de
aeronaves precisa definir
a confiabilidade de uma
mangueira flexível
específica do motor a jato
para determinar um
programa de manutenção
preventiva
ANÁLISE
A análise de distribuição paramétrica do Minitab calcula o tempo esperado para
que 1% das mangueiras flexíveis falhe, e os outros 99% continuem funcionando;
a substituição da mangueira flexível será programada para antes desse momento
Quando agendar a substituição de peças?
© 2018 Minitab, Inc.
Desafio
Um fabricante de
aeronaves precisa definir
a confiabilidade de uma
mangueira flexível
específica do motor a jato
para determinar um
programa de manutenção
preventiva
Manutenção preventiva
13
SOLUÇÃO
• Temos 95% de confiança que os 99%
das mangueiras durarão pelo menos
282.414 dias.
• A substituição programada para antes
deste tempo assegura enorme
economia de tempo e custos
(manutenção não programada).
Quando agendar a substituição de peças?
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Tempo entre as falhas em uma turbina
14
Desafio
As falhas das turbinas são
rastreadas ao longo do
tempo pelas usinas eólicas.
Uma companhia elétrica
necessita de um modelo
preditivo para programar a
manutenção e remoção de
cada turbina.
ANÁLISE
• A curva de crescimento paramétrico do Minitab prediz a média acumulada de falhas em uma
usina eólica em função do número de horas que a turbina está em funcionamento
• A remoção e substituição das turbinas são programadas em função do número previsto de
falhas e dos custos associados.
Quando devemos agendar a manutenção e/ou substituição?
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Desafio
As falhas das turbinas são
rastreadas ao longo do
tempo pelas usinas eólicas.
Uma companhia elétrica
necessita de um modelo
preditivo para programar a
manutenção e remoção de
cada turbina.
Quando devemos agendar a manutenção e/ou substituição?
15
SOLUÇÃO
• O número médio de reparos necessários
aumenta rapidamente quando o tempo
de execução excede aproximadamente
16.000 horas.
• O custo de aumentar as necessidades
de reparo deve ser equilibrado com o
custo de substituição do equipamento.
Tempo entre as falhas em uma turbina
© 2018 Minitab, Inc.
Análise de risco de uma aeronave de combate
16
Desafio
Um tipo específico de erro
causou várias falhas no motor
em uma frota de aeronaves
F-15 e F-16.
Os engenheiros precisam
prever o risco para a frota a fim
de determinar quais motores
específicos apresentam maior
risco e, portanto, priorizar a
manutenção deles.
Qual equipamento apresenta o maior risco de falha?
ANÁLISE
• A regressão com os dados de vida útil do Minitab modela a relação entre
tempo até a falha e os preditores; como o tipo de aeronave, a localização e o
número de horas de funcionamento
• O modelo preditivo resultante identifica a aeronave específica com maior risco
de falha. Ela será reparada primeiro.
© 2018 Minitab, Inc.
17
SOLUÇÃO
• Para cada mecanismo na frota,
foi usado o modelo preditivo para
calcular o risco associado de
falha do componente dentro de
determinado número de ciclos.
• As aeronaves com maior risco
foram priorizadas para reparo
imediato.
Análise de risco de uma aeronave de combate
Desafio
Um tipo específico de erro
causou várias falhas no motor
em uma frota de aeronaves
F-15 e F-16.
Os engenheiros precisam
predizer o risco para a frota a
fim de determinar quais motores
específicos apresentam maior
risco e, portanto, priorizar a
manutenção deles.
Qual equipamento apresenta o maior risco de falha?
© 2018 Minitab, Inc.
Manutenção com base em condições para turbinas a gás
18
Desafio
Uma turbina a gás deteriorada
reduz a potência disponível e a
vida útil do equipamento, além
de aumentar o consumo de
combustível.
Uma companhia elétrica
precisa determinar quais
condições são determinantes
para a degradação da turbina.
ANÁLISE
• O modelo CART do SPM estabelece as condições que determinam a
deterioração da turbina.
Quais condições indicam a degradação de uma turbina?
© 2018 Minitab, Inc.
Desafio
Uma turbina a gás
deteriorada reduz a potência
disponível e a vidá útil do
equipamento, além de
aumentar o consumo de
combustível.
Uma companhia elétrica
precisa determinar quais
condições são determinantes
para a degradação da turbina.
19
Probabilidade de falha = ALTA
Condições atuais
► Paradas da turbina > 1
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► Descarga > -2
SOLUÇÃO
• Utilize as regras do modelo
CART pra criar alertas de
possíveis falhas em tempo
real.
Manutenção com base em condições para turbinas a gás
Quais condições indica a degradação de uma turbina?
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O aproveitamento do potencial da Manutenção Preditiva
Começa e termina com os Dados
20
DADOS
Desenvolver sistemas para aproveitar, analisar e converter dados em ações que gerem mudanças
Fechar a lacuna entre o físico e o digital
Oportunidade da
Indústria 4.0
Automatizar a análise de
dados, construir a capacidade
prescritiva
 Custos menores de
desenvolvimento de produtos
 Custos de produção mais baixos
 Aumento das margens brutas
 Obtenção de uma diferenciação
competitiva
© 2018 Minitab, Inc.
21
Superação das barreiras em direção à
manutenção preventiva e preditiva
• Falta de preparação e
conhecimento da ciência
dos dados
• Dados armazenados em
sistemas de TI legados
• Ceticismo sobre o impacto
e o ROI
A utilização de dados para a transformação de seu produto ou processo pode ser feita hoje e não
necessita de investimentos tão robustos como a total troca do seu maquinário produtivo. Comece
agora mesmo com a implementação de análise dos dados já existentes em seu processo e colha
os benefícios da Indústria Inteligente e competitividade produtiva.
© 2018 Minitab, Inc.
Esperamos continuar a
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  • 1. O impacto da análise de dados para manutenção preventiva no ambiente da Indústria 4.0 Cases e aplicações em planos de manutenção preventiva Apresentação feita em Maio de 2018 em evento em parceria com o US Commercial Services em São Paulo, Brasil.
  • 2. © 2018 Minitab, Inc. 2 Agenda  Quem Somos  Indústria 4.0  Cases de Manutenção Preventiva utilizando análise de dados  Potencial da Manutenção Preditiva  Considerações Finais
  • 3. © 2018 Minitab, Inc. Quem Somos 3 Osmar Codo Gerente de Vendas Brasil Marilyn Weathley Especialista Suporte Técnico
  • 4. © 2018 Minitab, Inc. Sobre a Minitab 4 Presente no Mercado por mais de 40 anos, nosso principal software é utilizado por milhares de companhias em todo o mundo. Das empresas listadas na Fortune 100, 90% utilizam Minitab para melhorar a qualidade de seus produtos e processos. Nossas soluções ajudam organizações a: • Identificar insights valiosos em dados • Resolver problemas através de soluções em análise estatística e ferramentas para melhoria de processos • Promover a redução de custos • Melhorar a qualidade de produtos e processos • Aumentar a efetividade • Aumentar a satisfação dos clientes Aprendendo com o passado. Descobrindo o presente. Prevendo o futuro. Estabelecendo diretrizes de ação.
  • 5. © 2018 Minitab, Inc. Nossos clientes estão em diversos setores 5 • Seguros & Financeiro • Saúde • Indústria • Pesquisa • Farmacêutico & Médico • Setor Público / Defesa • Telecomunicações • Transporte & Armazenagem • Acadêmico
  • 6. © 2018 Minitab, Inc. Alguns de nossos clientes 6 3M Accenture Adidas Adobe Allianz Amazon.com American Express Anheuser-Busch Apple ArcelorMittal Archer-Daniels Midland Company Avon Products Bank of China BASF Berkshire Hathaway BHP Billiton BMW BP Bridgestone Canon, Inc. Cartier Chevron Cisco Systems Citigroup Colgate-Palmolive Credit Suisse CRH Daimler Danone Dell Deutsche Telekom DuPont E.On AG Electricité de France Exxon Mobil Fannie Mae Ford Motor GAP General Electric Gillette Goodyear Tire & Rubber Google H.J. Heinz Hitachi Honda Motor HSBC Holdings Hyundai Motor IBM IKEA ING Group J.P. Morgan John Deere & Co. Kellogg's Kia Motors Kimberly-Clark Kroger MasterCard McDonald's McKesson Medco Health Solutions Mercedes-Benz Metro Microsoft Mohawk Industries Nestlé Nike Nissan Motor Oracle Panasonic PDVSA Pemex Penske Automotive Group PepsiCo Petrobras Peugeot S.A. Pfizer Pizza Hut Procter & Gamble R.R. Donnelley & Sons Royal Dutch Shell Saint-Gobain Samsung Electronics SAP AG Siemens Sony Starbucks Telefónica Thomas Reuters Tiffany & Co. Toyota Motor U.S. Army United Parcel Service UnitedHealth Group Veolia Environnement Verizon Communications Visa Volkswagen Walt Disney Weyerhaeuser
  • 7. © 2018 Minitab, Inc. O conjunto de ferramentas da Minitab 7 Produtos Serviços Analise seus dados e apresente os resultados com confiança As ferramentas e relatórios necessários para garantir a excelência dos processos e produtos Solução de aprendizagem on- line para dominar as estatísticas e o Minitab® a qualquer hora, em qualquer lugar Plataforma rápida e altamente precisa para a mineração de dados e análise preditiva Treinamento Conheça o Minitab 18 e o Companion em primeira mão assistindo aos treinamentos públicos ou elaborados especialmente para você em suas instalações, de acordo com suas necessidades Consultoria Estatística Obtenha ajuda personalizada para qualquer desafio estatístico que precise enfrentar, como coletar os dados corretos, interpretar suas análises, e muito mais Suporte a Produtos Assistência na instalação, implementação e atualização de versões, uso do software e interpretação de resultados
  • 8. © 2018 Minitab, Inc. A evolução em direção ao conceito de Indústria 4.0 8 Desde as primeiras máquinas a vapor até a invenção do tear mecânico, o poder da água e do vapor marcaram a Indústria 1.0. PRODUÇÃO MECÂNICA FINAL DO SÉCULO XVIII A energia elétrica permitiu que as primeiras linhas de montagem produzissem ainda mais rapidamente no período da Indústria 2.0. PRODUÇÃO EM MASSA PRINCÍPIO DO SÉCULO XX Os computadores e a programação automatizam a fabricação em todo o mundo, inclusive com o primeiro controlador lógico programável, na Indústria 3.0. AUTOMATIZAÇÃO ELETRÔNICA ENTRE 1970 E 2010 A transformação de todo o ciclo de produção nas fábricas por meio da digitalização dos processos caracteriza o conceito de Indústria 4.0 PRODUÇÃO INTELIGENTE 2011 ATÉ O MOMENTO
  • 9. © 2018 Minitab, Inc. Se as empresas de manufatura completamente explorassem o potencial de seus dados, poderiam reduzir os custos no desenvolvimento de produtos em até 50% e custos operacionais em até 25%. - McKinsey Global Institute 9 A Indústria 4.0 utiliza as informações para criar valor
  • 10. © 2018 Minitab, Inc. Tanto a manutenção preventiva quando a preditiva reduzem os custos ao proporcionar uma estratégia de manutenção proativa 10 MANUTENÇÃO PREDITIVA MANUTENÇÃO PREVENTIVA É realizada regularmente em equipamentos para reduzir a probabilidade de falhas MANUTENÇÃO REATIVA É realizada quando o equipamento já falhou • Baseado no tempo • Baseado no desempenho • Diagnósticos para prever falhas iminentes • É realizada antes da falha do equipamento através de informações preditivas • Agir depois da falha Estratégico, Proativo, Otimizado
  • 11. © 2018 Minitab, Inc. 11 Manutenção preventiva e preditiva (PPM) Histórias de sucesso com Minitab e SPM *Todos os resultados e cenários se baseiam em experiências reais dos autores. As unidades de dados, nomes de variáveis, etc. foram modificadas para manter a confidencialidade.
  • 12. © 2018 Minitab, Inc. Manutenção preventiva 12 Desafio Um fabricante de aeronaves precisa definir a confiabilidade de uma mangueira flexível específica do motor a jato para determinar um programa de manutenção preventiva ANÁLISE A análise de distribuição paramétrica do Minitab calcula o tempo esperado para que 1% das mangueiras flexíveis falhe, e os outros 99% continuem funcionando; a substituição da mangueira flexível será programada para antes desse momento Quando agendar a substituição de peças?
  • 13. © 2018 Minitab, Inc. Desafio Um fabricante de aeronaves precisa definir a confiabilidade de uma mangueira flexível específica do motor a jato para determinar um programa de manutenção preventiva Manutenção preventiva 13 SOLUÇÃO • Temos 95% de confiança que os 99% das mangueiras durarão pelo menos 282.414 dias. • A substituição programada para antes deste tempo assegura enorme economia de tempo e custos (manutenção não programada). Quando agendar a substituição de peças?
  • 14. © 2018 Minitab, Inc. Tempo entre as falhas em uma turbina 14 Desafio As falhas das turbinas são rastreadas ao longo do tempo pelas usinas eólicas. Uma companhia elétrica necessita de um modelo preditivo para programar a manutenção e remoção de cada turbina. ANÁLISE • A curva de crescimento paramétrico do Minitab prediz a média acumulada de falhas em uma usina eólica em função do número de horas que a turbina está em funcionamento • A remoção e substituição das turbinas são programadas em função do número previsto de falhas e dos custos associados. Quando devemos agendar a manutenção e/ou substituição?
  • 15. © 2018 Minitab, Inc. Desafio As falhas das turbinas são rastreadas ao longo do tempo pelas usinas eólicas. Uma companhia elétrica necessita de um modelo preditivo para programar a manutenção e remoção de cada turbina. Quando devemos agendar a manutenção e/ou substituição? 15 SOLUÇÃO • O número médio de reparos necessários aumenta rapidamente quando o tempo de execução excede aproximadamente 16.000 horas. • O custo de aumentar as necessidades de reparo deve ser equilibrado com o custo de substituição do equipamento. Tempo entre as falhas em uma turbina
  • 16. © 2018 Minitab, Inc. Análise de risco de uma aeronave de combate 16 Desafio Um tipo específico de erro causou várias falhas no motor em uma frota de aeronaves F-15 e F-16. Os engenheiros precisam prever o risco para a frota a fim de determinar quais motores específicos apresentam maior risco e, portanto, priorizar a manutenção deles. Qual equipamento apresenta o maior risco de falha? ANÁLISE • A regressão com os dados de vida útil do Minitab modela a relação entre tempo até a falha e os preditores; como o tipo de aeronave, a localização e o número de horas de funcionamento • O modelo preditivo resultante identifica a aeronave específica com maior risco de falha. Ela será reparada primeiro.
  • 17. © 2018 Minitab, Inc. 17 SOLUÇÃO • Para cada mecanismo na frota, foi usado o modelo preditivo para calcular o risco associado de falha do componente dentro de determinado número de ciclos. • As aeronaves com maior risco foram priorizadas para reparo imediato. Análise de risco de uma aeronave de combate Desafio Um tipo específico de erro causou várias falhas no motor em uma frota de aeronaves F-15 e F-16. Os engenheiros precisam predizer o risco para a frota a fim de determinar quais motores específicos apresentam maior risco e, portanto, priorizar a manutenção deles. Qual equipamento apresenta o maior risco de falha?
  • 18. © 2018 Minitab, Inc. Manutenção com base em condições para turbinas a gás 18 Desafio Uma turbina a gás deteriorada reduz a potência disponível e a vida útil do equipamento, além de aumentar o consumo de combustível. Uma companhia elétrica precisa determinar quais condições são determinantes para a degradação da turbina. ANÁLISE • O modelo CART do SPM estabelece as condições que determinam a deterioração da turbina. Quais condições indicam a degradação de uma turbina?
  • 19. © 2018 Minitab, Inc. Desafio Uma turbina a gás deteriorada reduz a potência disponível e a vidá útil do equipamento, além de aumentar o consumo de combustível. Uma companhia elétrica precisa determinar quais condições são determinantes para a degradação da turbina. 19 Probabilidade de falha = ALTA Condições atuais ► Paradas da turbina > 1 ► Última parada > há 950 horas ► Descarga > -2 SOLUÇÃO • Utilize as regras do modelo CART pra criar alertas de possíveis falhas em tempo real. Manutenção com base em condições para turbinas a gás Quais condições indica a degradação de uma turbina?
  • 20. © 2018 Minitab, Inc. O aproveitamento do potencial da Manutenção Preditiva Começa e termina com os Dados 20 DADOS Desenvolver sistemas para aproveitar, analisar e converter dados em ações que gerem mudanças Fechar a lacuna entre o físico e o digital Oportunidade da Indústria 4.0 Automatizar a análise de dados, construir a capacidade prescritiva  Custos menores de desenvolvimento de produtos  Custos de produção mais baixos  Aumento das margens brutas  Obtenção de uma diferenciação competitiva
  • 21. © 2018 Minitab, Inc. 21 Superação das barreiras em direção à manutenção preventiva e preditiva • Falta de preparação e conhecimento da ciência dos dados • Dados armazenados em sistemas de TI legados • Ceticismo sobre o impacto e o ROI A utilização de dados para a transformação de seu produto ou processo pode ser feita hoje e não necessita de investimentos tão robustos como a total troca do seu maquinário produtivo. Comece agora mesmo com a implementação de análise dos dados já existentes em seu processo e colha os benefícios da Indústria Inteligente e competitividade produtiva.
  • 22. © 2018 Minitab, Inc. Esperamos continuar a conversar! Para saber mais sobre nossos produtos ou agendar uma demonstração gratuita, por favor entre em contato com nosso gerente de vendas no Brasil, Osmar Codo. Email: ocodo@minitab.com Telefone: 11-3181-7804 Obrigado!