A manutenção de equipamentos é uma tarefa importante na produção industrial. Se as avarias da máquina puderem ser encontradas antes que se tornem obstáculos, o risco de interrupção da produção pode ser totalmente eliminado. Tradicionalmente, os operadores julgam o estado das máquinas com base na sua intuição e experiência, o que não é tão confiável. Outro método comum é realizar a manutenção de rotina em estrita conformidade com o manual de operações e manutenção.. Requer uma grande quantidade de mão de obra e recursos materiais, e com baixa eficácia.
no entanto, se você esperar até que haja algo errado com a máquina, e, em seguida, realizar manutenção e reparos passivamente, os prejuízos causados podem ser ainda maiores. É possível monitorar e avaliar o estado da máquina de forma mais ativa, oportuno, e com precisão? Como a tarefa de manutenção pode ser realizada adequadamente? Essa sempre foi a preocupação da pesquisa das pessoas. Nesta postagem, discutiremos como LoRaWAN pode ajudar a otimizar soluções de manutenção preditiva industrial.
Antes de mergulhar no que é manutenção preditiva, vamos aprender várias estratégias de manutenção diferentes primeiro. Em geral, a estratégia de manutenção de equipamentos industriais é dividida em manutenção reativa, manutenção preventiva, e manutenção preditiva.
Manutenção reativa: Resolva o problema quando ele realmente acontecer
Manutenção reativa também conhecida como manutenção corretiva, ou manutenção de avaria, é uma forma de manutenção baseada em falhas. Esta é a definição mais antiga de manutenção, o que significa que quando ocorre uma falha, técnicos correm para o local para reparo e recuperação urgentes. Este tipo de manutenção só acontece após uma falha repentina ou até mesmo catastrófica. É o método de manutenção mais caro.
Manutenção preventiva: Corrija tudo dentro de um cronograma
Manutenção preventiva, também conhecida como manutenção programada, é a manutenção baseada no tempo. De acordo com o plano de produção e experiência, realiza inspeção de desligamento, desmontagem e substituição de peças em intervalos especificados para evitar danos, destruição secundária e perdas de produção. Aplicações de manutenção preventiva são extremamente comuns, especialmente no setor industrial.
Manutenção preditiva: Não conserte o que não está quebrado
Manutenção preditiva (PDM) é a manutenção baseada em condições. Quando a máquina está funcionando, as principais partes da máquina são monitoradas e diagnosticadas regularmente ou continuamente para determinar o estado do equipamento, de modo a prever sua tendência de desenvolvimento futuro. Dependendo das tendências e possíveis padrões de falha, um plano de manutenção preditiva pode ser desenvolvido com antecedência, que determina o tempo, contente, método, e suporte técnico e material necessário da máquina a ser reparada.
A manutenção preditiva é uma estratégia de manutenção emergente que integra o monitoramento das condições da máquina, diagnóstico de avaria, previsão de estado, insights de manutenção atividades de suporte e manutenção. Desempenha um papel importante na chegada da Indústria 4.0.
Em essência, manutenção preventiva é a manutenção programada com base na condição esperada do equipamento, e a condição do equipamento é determinada pela tecnologia de monitoramento de condição e controle estatístico do processo, que pode ser manutenção regular, testes de função regulares, etc. no entanto, isso pode levar a manutenção desnecessária e manutenção passiva, bem como reparos após determinada falha do equipamento além de diagnóstico de falhas.
A diferença entre manutenção preventiva e preditiva reside no fato de que a solução de manutenção preditiva aplica vários sensores inteligentes de monitoramento de condição como registradores de dados para coletar dados de pré-processamento dentro do dispositivo e identificar padrões de desgaste e fornecer maneiras mais precisas de prever falhas. Modelos preditivos incluem monitoramento estatístico, e com a popularização e o progresso da inteligência artificial e da computação de ponta, redes neurais e algoritmos de aprendizado de máquina também são usados para identificar dados e fazer previsões. Os dados medidos são comparados com os parâmetros do estado de funcionamento saudável do equipamento para determinar se a manutenção é necessária e como organizar o trabalho de manutenção de forma pertinente..
A manutenção preditiva é baseada em grandes quantidades de dados coletados por vários sensores IoT inteligentes. Tipicamente, esses sensores coletam informações como temperatura, umidade, som, pressão, e potência para indicar a vibração ou desgaste da máquina. Claro, há muitas maneiras de conectá-los, e LoRa é uma das opções mais comuns para conectar vários dispositivos IoT. É um protocolo de comunicação sem fio amplamente adotado que alcança transmissões de longo alcance e baixa potência. além disso, sua baixa largura de banda de transmissão permite que dispositivos LoRa penetrem em materiais densos e transmitam sinais por longas distâncias.
Tecnologias alternativas de conectividade sem fio, como WiFi e Bluetooth, também têm suas vantagens. Comparado com a alta largura de banda de WiFi e celular, A baixa largura de banda do LoRa permitiu transmissões de cargas maiores, como arquivos de vídeo e áudio. O Wi-Fi costuma ser o mais adequado para aplicações IoT de consumo, onde há menos pontos de conexão e um menor alcance de comunicação. A baixa largura de banda do LoRa é mais eficiente em aplicações industriais porque a pequena carga útil significa que os servidores conectados ao LoRaWAN podem processar mensagens de alta capacidade de uma só vez – milhões de mensagens por gateway único usando LoRaWAN.
LoRa é o novo amanhecer de um futuro brilhante no campo da tecnologia de comunicação inteligente. Ao implementar uma solução de manutenção preditiva que consiste em sensores e gateways incorporados em LoRa e rede de área ampla inteligente de baixo consumo de energia baseada no protocolo LoRaWAN, informações como temperatura, potência e som da máquina podem ser coletados. Quaisquer discrepâncias serão transmitidas para ajudar a identificar o estado defeituoso da máquina. Assim, a máquina pode ser mantida mesmo à distância com a ajuda de uma comunicação LoRa alimentada por IoT. A manutenção preditiva IoT baseada em LoRa pode ser dividida em quatro partes na tentativa de estudar sua arquitetura.
Sensores LoRa: Os dados do sensor são a base para todas as informações de diagnóstico. sensores incorporados com tecnologia LoRa são colocados no equipamento para monitorar o funcionamento do equipamento e coletar dados sobre o status do equipamento.
Gateway LoRa: Os dados coletados por sensores inteligentes são enviados contínua e periodicamente para gateways baseados em LoRa.
Servidor em nuvem: O Gateway então transmite os dados para o servidor em nuvem onde as informações serão analisadas e processadas.
Servidor de aplicação: O aplicativo recupera dados do servidor em nuvem, e os problemas podem ser identificados antes que ocorram. Com base na análise, decisões otimizadas podem ser tomadas e um alerta será enviado ao gerente da instalação através de um dispositivo móvel ou computador.
Ter um programa de manutenção conectado e completo é crucial para qualquer empresa que lida com máquinas pesadas e complexas. Com solução de manutenção preditiva aproveitando a tecnologia LoRa, as plantas são capazes de prever tendências futuras nas condições dos equipamentos e fazer correções no processo. Aqui estão alguns dos benefícios dos sistemas de manutenção preditiva habilitados para LoRa.
Vida útil prolongada do equipamento: Serão dadas oportunidades para entender por que o equipamento falhou e onde estão as possíveis falhas.. O monitoramento constante da operação do equipamento torna eficaz a previsão de falhas do equipamento, melhorando assim a confiabilidade da máquina e prolongando a vida útil do equipamento.
Aumento da produção: Quanto maior a disponibilidade da máquina, quanto maior a eficiência da produção. O gerente de produção pode efetivamente evitar paradas não programadas monitorando continuamente o desempenho do equipamento, melhorando o rendimento operacional geral.
Reduza o custo de manutenção: A manutenção preditiva habilitada para LoRa permite identificar tendências de falhas e tomar medidas para eliminar problemas antecipadamente. Afinal, a inspeção de manutenção de rotina não é uma despesa pequena. Também, os custos de manutenção podem ser reduzidos programando reparos para minimizar o tempo de inatividade.
Otimize a eficiência do trabalhador de campo: Com vários sensores coletando vários dados, os gerentes de instalações podem gerenciar os trabalhadores de campo de forma eficaz e remota. Eles podem programar atividades de manutenção e desenvolver planos para a equipe de campo reduzir o tempo de resposta para reparos.
Melhor segurança e conformidade: Através da análise de um grande número de dados de sensores, possíveis riscos de segurança, saúde e meio ambiente podem ser previstos e abordados. Uma solução adequada de manutenção LoRa pode cumprir melhor os regulamentos.
De acordo com Mckinsey, a manutenção preditiva pode economizar até 40% do custo de manutenção a longo prazo e reduzir as despesas de capital de novas máquinas e equipamentos em até 5%. Da atual situação de desenvolvimento, a tecnologia de manutenção preditiva ainda não está totalmente madura, e ainda há uma certa distância da implementação em larga escala. Exige que as empresas e os fornecedores tenham conhecimento suficiente da indústria, de modo a alcançar a implementação completa e maximizar benefícios e valor em mais indústrias.
| Empresa | O que está sob monitoramento | Tecnologias usadas para executar PdM | Benefícios relatados |
| Infrabel (Ferrovias belgas) | Faixas, dormentes ferroviários, e linhas aéreas | Medidores de consumo de energia Sensores de temperatura Câmeras Banco de dados local Mecanismo de aprendizado de máquina |
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| os mundos (grupo global de embalagens e papel) | Máquinas de produção de plástico | Sensores de pressão Sensores de temperatura Sensores de velocidade Banco de dados Oracle Mecanismo de aprendizado de máquina |
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| Kraiburgo (Usina de borracha alemã) | Tanques de óleo, motores, bombas, motores elétricos de laminadores | Sensores de pressão Sensores de temperatura Sensores de nível de óleo Sensores de vazão Conjunto IoT da Bosch Rede de diagnóstico on-line |
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Indústria 4.0 refere-se ao aumento da tecnologia de automação na indústria de manufatura. Esta revolução torna possível utilizar os dados coletados pelas máquinas para realizar uma operação mais rápida., linha de produção mais flexível e eficiente. As empresas podem produzir produtos de maior qualidade a um custo menor. A mudança não só melhora a produtividade, mas também altera a situação económica. Está promovendo a próxima revolução industrial.
No centro desta revolução, Contudo, são máquinas e equipamentos. Embora essas máquinas possam facilitar nosso trabalho, seu desastre de fracasso é uma dor de cabeça que às vezes pode se transformar em enxaquecas na produção industrial. A manutenção preditiva foi projetada para evitar esse desastre, mas requer uma grande quantidade de dados sobre o funcionamento de máquinas e equipamentos.
“Prever qualquer falha futura da máquina para que eu possa evitá-la.” Graças à ascensão da tecnologia de automação, isso agora é possível, é por isso que a manutenção preditiva pode mudar a indústria 4.0.
Com uma solução de manutenção preditiva habilitada para LoRa, você está disponível para avisar com antecedência sobre problemas iminentes, faça reparos somente quando necessário, e cronograma para evitar grandes interrupções. MOKOLoRa é uma empresa líder especializada em estratégia LoRa, inovação e desenvolvimento de produtos. Se você deseja desenvolver sua solução de manutenção de monitoramento de condição com tecnologia LoRa, fale com nosso especialista LoRaWAN IoT.
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