Apresentação realizada no evento Workshop Internacional de Manutenção Industrial.

1. Machine Learning e IoT
na Manutenção Industrial
Kenio Carvalho
CognIO

2. InteligênciaArtificial
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”.

3. MachineLearning
“Campo de estudo que dá aos
computadores a habilidade
de aprender sem serem
explicitamente programados”
Arthur Samuel - 1959
Explora o estudo e construção
de algoritmos que podem
aprender de seus erros e fazer
previsões sobre dados.

4. ComputaçãoCognitiva
Sistemas cognitivos entedem
expressões 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

5. Internetof Things-IoT
A Internet das coisas é um estado
onde as coisas se conectam à
Internet e começam a falar umas
com as outras.
As coisas aqui podem ser objetos
eletrônicos, elétricos, mecânicos, ou
eletro-mecânicos.
Os dados enviados pelas coisas são
analisados e novas idéias e modelos
de negócio podem surgir desta
análise.

6. A Revolução da Internet Industrial
6
Primeirotearmecânico,1784
Primeira
RevoluçãoIndustrial
Introdução de equipamentos de produção
mecânica impulsionado por água e vapor
de energia.
1800 1900 2000
Primeira esteiratransportadora,
matadourodeCincinnati,1870
Primeirocontroladorlógico
programável (PLC)Modicon084,
1969
HOJE
Terceira
RevoluçãoIndustrial
Uso de eletrônicos e de TI para
automatizar ainda mais a produção.
Segunda
RevoluçãoIndustrial
Produção em massa alcançada pela
divisão do conceito trabalhista e pelo uso
de Energia.
Quarta
RevoluçãoIndustrial
Baseado no uso de sistemas Cyber-físicos
Grau de
Complexidade
Primeira
Segunda
Terceira
Quarta
Dados, Código, Cognição … Industria 4.0

7. Industrial Internet ofThings
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
Armazena
mento
Big Data
Machine
Learning
Inteligência
Artificial

8. IIoT na Manutenção Industrial

9. Adoção dos programas de Manutenção
55%
Reativa
31%
Preventiva
12%
Preditiva
“Muitas empresas erroneamente acham que a manutenção consiste
apenas em aguardar a falha de um ativo e, em seguida, consertá-lo ou
substituí-lo.”
Reid Paquin, Research Analyst,
Manufacturing and Product Innovation & Engineering

10. "verdades" fundamentais sobre a gestão de ativos hoje
Aproximadamente 11% dos componentes de um ativo complexo
falham ao longo do tempo.
89% falha aleatoriamente ao longo do tempo
Tempo
Performance
Operação normal Primeiros sinais de falha
Falhando
Falha

11. Dados da máquina
PLCs, e sistemas
Dados do Equipamento
Tempo, social e outros
tipos de dados
Dados Externos
Imformação de
sensores
Dados de Sensores
EdgeAnalytics&Ecosystem
Cognitivo
Analytics
Análise preditiva utilizada e modelos de indústria
pré-construídos para detectar anomalias ou
padrões de falhas, melhorar a qualidade,
determinar o risco e tomar medidas preventivas
Manutenção Preditiva e Prescritiva
Análise 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 através
de análises preditivas e cognitivas
Plataforma de IoT
Açoes
recomnadadas
que inicie uma
ordem de trabalho
ou atualize uma
ordem de trabalho
existente
Fornecendo dados
EAM como ativos
históricos e dados de
manutenção
EAM
Utilizar as capacidades cognitivas para mineirar
dados estruturados e não-estruturados para
colher idéias e fornecer ações prescritivas
Ativo e Equipamento inteligente
Melhorar a confiabilidade e o desempenho de seus equipamentos e ativos através de
uma melhor visibilidade, previsibilidade e operações
Inspeção Visual e Qualidade

12. 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

13. 75%
Redução do custo de
Manutenção
Pesquisas mostram que em áreas
específicas, pode-se conseguir até 10x o
retorno sobre o investimento.
30%
Redução no tempo de
parada
O programa de manutenção preditiva
reduz o tempo de parada do ativo.
45%
Redução de Falha
Um programa bem orquestrado de
manutenção preditiva tende a
eliminar as falhas dos equipamentos.
Aumento de produção
A redução de falhas implica em
aumento da produção.
25%
Fonte: Roland Berger Strategy Consultants
Manutençao Preditiva + IIoT

14. Benefícios para manutenção, fabricação & operações
97% capacidade de prever atrasos e cancelamentos dentro de 12 semanas
aviação -análise de terabytes de dados de desempenho de turbina
87% 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 planejada
aço – analise os dados de produção e detectar avarias iminentes da máquina;
$44m + em economia de manutenção
aviação - reduzir # dos procedimentos de manutenção da engrenagem do rotor da
cauda
34% precisão na previsão de falhas da máquina 2 + horas de antecedência
Automotive - analisar dados de falha de linha de montagem robótica
eficiência do refrigerador de 30%
eletrônica – avalie os parâmetros operacionais que elevam o desempenho

15. BrownfieldtoGreenfield
Uma fábrica nova, construída “do zero”
tem um custo muitas vezes proibitivo.
Usando o princípio “factory within
factory” você pode investir dentro de
uma fábrica já existente.
Considere um projeto de escopo
gerenciável que pode ser efetivamente
auto-suficiente e operar
independentemente do resto da fábrica.

16. Obrigado
Kenio Carvalho
CognIO