CategoriesImprensa

Linked intelligence

Brazil-based Atech (Hall 5A, Stand K387), part of Embraer, is presenting its Arkhe line, a full range of products and services for defence and public security.

Arkhe Intelligence contributes to the processing of large amounts of data and information for military or civilian missions. By supporting pattern identification, it contributes to better mission planning. In turn, Arkhe Data Analysis uses high-performance solutions for storage, distribution and analysis of data from a range of sources, such as videos, cameras, sensors, network messages and radars. An example is analysing data on regions with a high incidence of non-identified flights, cross-referenced with data on regions showing high volumes of clandestine narcotics sales, to then prompt a criminal investigation.

Fonte: Janes

Link: https://www.janes.com/article/81062/linked-intelligence-es18d5

CategoriesGestão de Ativos,  Pro

Automatização na manutenção: conheça as principais tendências

O conceito de Indústria 4.0 já deixou de ser uma utopia e, pouco a pouco, está assumindo posição de destaque na conquista de maior vantagem competitiva em empresas de alta performance, integrando sistemas, a supply chain e reduzindo custos com a automatização na manutenção, garantindo a operação da planta e evitando paradas não programadas.

Essa nova estratégia, fazendo uso da automatização na manutenção, não está mais baseada em por quanto tempo um ativo está em uso, mas sim em indicadores que mostram as condições em tempo real dos componentes. Assim, os reparos são realizados quando necessários, não com base em uma programação. Com isso, é possível reduzir paradas desnecessárias, identificar e eliminar falhas que podem não ser percebidas em uma programação baseada em tempo de uso, permitindo uma melhor gestão dos recursos de manutenção.

Uma das principais tecnologias que permitem a implantação da Indústria 4.0 é a Internet das Coisas (Internet of Things – IoT), conectando todos os sistemas e máquinas. Segundo a consultoria Gartner, até 2022, a IoT será responsável por uma economia de até US$ 1 trilhão por ano, e uma de suas maiores promessas é a redução do custo com manutenção. O desafio, segundo os analistas, está em oferecer uma implementação segura e robusta, que poderia, por exemplo, ser um sistema de monitoramento de baixo custo baseado em sensores simples que reportam características definidas aos servidores analíticos. O Analytics é então usado para encontrar padrões nos dados brutos e recomendar a manutenção baseada no uso e nas condições reais, e não no tempo transcorrido ou nas condições estimadas.

E como estimativas indicam que até 2020 o número de dispositivos conectados, compartilhando informações de todos os tipos, deve chegar a 50 bilhões, quando pensamos em automatização na manutenção a previsão é de que em todas as plantas industriais os ativos estarão conectados, fazendo com que seja muito mais fácil prever e identificar falhas com a IoT.

Transformando dados em inteligência com a automatização na manutenção

Segundo a consultoria McKinsey, em princípio o uso de Analytics na manutenção parece um processo simples: reunir dados, usá-los para prever a probabilidade de um ativo falhar e então usar essas previsões para direcionar as atividades de manutenção aos ativos que mais necessitam delas. Esse tipo de manutenção, segundo a consultoria, promete uma maior precisão e confiabilidade, a um custo mais baixo.

Mas problemas com a qualidade dos dados, na arquitetura de TI, nos recursos de Analytics e nas estratégias de manutenção impedem que as empresas aproveitem todos os benefícios, aumentando a disponibilidade e confiabilidade de seus ativos.

Quando bem implantada, uma estratégia de automação na manutenção com o uso de Big Data e Analytics pode se tornar cada vez mais voltada para prever as deficiências e falhas nos ativos. Assim, garantirá que as decisões sobre investimentos, manutenção e depreciação sejam mais acertadas e com menores riscos, baseadas em uma avaliação profunda do estado dos ativos.

Ao lado do uso de Analytics, outra tendência na automação na manutenção é o uso da tecnologia de aprendizado de máquina, monitorando os ativos e ao mesmo tempo aprendendo com o seu funcionamento. Assim, é muito mais fácil prever em quanto tempo o desempenho de um ativo será afetado ou mesmo em quanto tempo irá apresentar uma falha. Isso fará com que a manutenção preventiva seja mais eficiente, resolvendo possíveis problemas antes que eles se tornem uma realidade.

E todos esses dados estão a um clique nas telas dos smartphones. Atualmente não é possível pensar em automação na manutenção sem mobilidade, quando as equipes acessam dados em tempo real a qualquer hora, em qualquer lugar, agilizando a tomada de decisões, a partir de uma plataforma única, que integra todas as informações, como a solução OKTO, desenvolvida pela Atech.