Este documento discute o impacto da análise de dados para manutenção preventiva e preditiva no contexto da Indústria 4.0, apresentando casos de sucesso. Apresenta a Minitab e seu papel em ajudar empresas a extrair insights de dados para melhorar processos de manutenção e reduzir custos por meio de análises estatísticas. Discute como a manutenção preditiva, baseada em modelos, pode identificar equipamentos com maior risco de falha e necessidade de reparo imediato.

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.
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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
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Osmar Codo
Gerente de Vendas
Brasil
Marilyn
Weathley
Especialista
Suporte Técnico

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Sobre a Minitab
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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.

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Nossos clientes estão em diversos setores
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• 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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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
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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
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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
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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
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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.
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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
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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
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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
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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.
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?
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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
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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.
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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
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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.
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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
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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.
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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!