PdM Manutenção Preditiva

Manutenção preditiva é um termo amplamente utilizado pelos grupos de confiabilidade, manutenção e operação. A proposta da Shape para modelos preditivos considera o desenvolvimento de ferramentas de inteligência artificial, ingerindo sinais gerados por sensores de campo.

GERENCIAMENTO DE CONDIÇÕES

Integrar dados disponíveis em uma única fonte.

Transformar dados em insights que direcionam para as necessidades dos negócios.

Fechar a lacuna entre soluções digitais e a linha de frente.

A partir da identificação de padrões e sua correlação com eventos passados de anomalias e falhas, os modelos preditivos fazem inferências sobre o estado de saúde dos equipamentos monitorados. O módulo PdM tem uma visão geral da planta em um mapa de calor, monitorando tanto a integridade do ativo quanto a qualidade do sinal. Essa visualização filtra os sinais para que engenheiros e operadores direcionem a atenção para os equipamentos e modos de falha que efetivamente requerem.

A central de alarmes reúne todas as notificações de anomalias geradas por modelos preditivos, em cockpits otimizados para a tomada de decisão eficiente dos grupos de engenharia de confiabilidade, manutenção e operação. Nessa mesma tela, o usuário pode retroalimentar os modelos de aprendizado de máquina para que eles permaneçam sempre com o melhor desempenho possível.

A central de alarme concentra:

Alarmes ativos que requerem atenção da confiabilidade das equipes de manutenção e operação;

Alarmes que estão em processo de análise quanto à identificação da causa raiz e ações a serem tomadas;

Alarmes já fechados, que constituem uma base de lições aprendidas. A central de alarmes reúne todas as notificações de anomalias geradas por modelos preditivos, em cockpits otimizados para a tomada de decisão eficiente dos grupos de engenharia de confiabilidade, manutenção e operação. Nessa mesma tela, o usuário pode retroalimentar os modelos de aprendizado de máquina para que eles permaneçam sempre com o melhor desempenho possível.

A TOMADA DA FORMA NA EVOLUÇÃO PdM

Os modelos de manutenção preditiva (PdM) visam detectar problemas precocemente, quando ainda são menores. Oferecendo um grande tempo de reação e mínimo desgaste do equipamento.

PdM 1.0 | Manutenção baseada em condição

PdM 2.0 | Previsões baseadas em equações

PdM 3.0 | Suíte de análise adequada à finalidade

PdM 4.0 | Sistema de análise de todo o ativo

APRENDIZADO DE MÁQUINA E IA

O modelo é treinado com uma abordagem supervisionada durante um período, ele aprende o que é comportamento pré-falha e o que não é.

Em seguida, é testado – teste cego – em outro período, alarmando a falha dos acontecimentos daquele período.

OBJETIVO

Antecipar eventos de falha, para dar tempo suficiente para a manutenção das equipes agirem e evitarem o tempo de inatividade.

MÃOS NO PRODUTO

A possível interface do painel de monitoramento de condição do nível de equipamento estão todos incluídos na solução PdM.

MAPA DE CALOR

A tela do mapa de calor fornece aos gerentes uma visão panorâmica da situação atual

condição de múltiplas plantas, ajudando-as a alocar recursos para diagnóstico e tratamento.

GERENCIADOR DE ALARMES

O gerenciador de alarme permite que os usuários identifiquem rapidamente equipamentos com modo de falha de alto risco e agir para evitá-lo. As notificações são enviadas para partes interessadas para garantir a ação a tempo.

PAINEL DE ATIVOS

O painel de nível de ativo é o balcão único para todas as informações sobre cada ativo, incluindo os alarmes gerados por todos os sistemas preditivos e modelos de simulação.

ATUAÇÃO

Visualização integrada do valor capturado pelas soluções em tempos de inatividade evitados historicamente. Inclui benchmarking de desempenho de ativos e detalhamento de eventos de falha.

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