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Saiba como resolver os principais problemas de produtividade na manutenção em óleo e gás
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Saiba como resolver os principais problemas de produtividade na manutenção em óleo e gás

O setor de óleo e gás é uma indústria complexa, com demandas desafiadoras. Juntamente com o fato de profissionais e instalações operarem em ambientes remotos e hostis, está se tornando cada vez mais caro e difícil extrair energia. As organizações foram forçadas a procurar oportunidades para maximizar investimentos, reduzir custos e mitigar riscos.

As últimas tendências digitais em manutenção de equipamentos industriais permitem que os fabricantes simplifiquem essa tarefa. Graças aos dados de monitoramento de condições e análises preditivas, as falhas podem ser antecipadas e a manutenção agendada apenas quando necessário. Sem ter a opção de cometer erros relacionados aos acidentes de segurança e ambientais dos funcionários, o setor de óleo e gás (juntamente com geração de energia e aeroespacial) foi um dos primeiros a adotar a manutenção preditiva. O retorno financeiro é reduzido no tempo de inatividade não programado e no aumento da eficácia do equipamento, juntamente com tarefas automatizadas de alto custo e perigosas.

A era do campo de petróleo inteligente

Com o surgimento das mais recentes tecnologias, criar um campo de petróleo inteligente não é muito difícil. Novas tecnologias inovadoras podem ajudar as empresas a monitorar remotamente e automaticamente poços e campos e, consequentemente, tomar medidas preventivas para ajudar a evitar o tempo de inatividade da produção. Agora, grandes quantidades de dados provenientes de sensores instalados nos equipamentos podem ser armazenadas e pesquisadas usando a avançada tecnologia de visualização. Visualização, modelagem e análise estão facilitando aos tomadores de decisão o entendimento da riqueza de informações complexas, levando a um gerenciamento aprimorado do reservatório.

O mau funcionamento ou a confiabilidade do equipamento é outro grande desafio que a indústria de óleo e gás está enfrentando. Qualquer desaceleração na fase de exploração ou produção resultará em uma grande perda de receita. Os empregadores não podem responder proativamente ao equipamento que mostra desgaste ou que foi relatado como apresentando um mau funcionamento. A manutenção pode demorar ou até ser desconsiderada. Por sua vez, isso pode afetar adversamente a segurança dos trabalhadores em campo. Negligência do fabricante ou defeitos de design e pode resultar em responsabilidade estrita. A falta de treinamento, procedimentos inseguros, pressão para cumprir as metas de produção e redução de custos de manutenção contribuem para a falha do equipamento. Em tempos de fornecimento restrito de produtos, esses problemas de manutenção tornam-se exacerbados ao ponto de uma quebra de segurança abrangente.

As operações de óleo e gás tornam-se mais complexas, especialmente em locais remotos no mar ou em águas profundas. Além disso, a inspeção de equipamentos em locais remotos é cara. Essa falta de visibilidade pode levar a manutenção não programada cara e tempo improdutivo ou derramamentos de óleo ou acidentes resultantes de falhas no equipamento. Muitas empresas usam sensores de campo petrolífero para monitorar dados em tempo real das operações, mas os dados não são frequentemente armazenados e analisados ​​para ajudar a prever possíveis problemas no equipamento. Além disso, eles não têm uma melhor política de rastreamento de ativos e manutenção preditiva.

Empresas que trabalham no segmento de óleo e gás têm o desafio de gerenciar cada ativo com eficiência – especialmente considerando que os ativos tendem a ser muito caros e altamente regulados, além de uma falha ser capaz de provocar desastres que podem custar muitas vidas e destruir o meio ambiente. Veja como aumentar a produtividade na manutenção:

Etapa 1. Coletando dados da Internet das Coisas (IoT)

A manutenção preditiva, que gera maior produtividade aos processos, começa com a coleta dos dados dos pontos de falha em potencial do equipamento (por exemplo, rolamentos de eixo de bombas de vácuo) com a ajuda de sensores. É bom ter um conjunto de dados que ilustre a saúde e o desempenho do equipamento durante toda a sua vida útil e mostre falhas identificáveis. Os cientistas de dados usarão esse conjunto de dados como base para criar modelos preditivos.

Etapa 2. Adicionando contexto

Para melhor confiabilidade e precisão de futuros modelos preditivos, os dados da IoT são combinados com os metadados do equipamento (modelo, configuração, configurações operacionais etc.), histórico de uso do equipamento e dados de manutenção. Esses dados podem ser buscados na plataforma de gestão de ativos OKTO, desenvolvida pela Atech, que ajudam a melhorar o uso dos recursos de manutenção por meio da integração de dados operacionais ao longo de toda a cadeia, oferecendo visibilidade e novas possibilidades de automação e ganho de confiabilidade.

Etapa 3. Procurando padrões

Os cientistas de dados examinam o conjunto de dados combinados de IoT e dados de contexto para identificar dependências e fazer suposições técnicas sobre os possíveis sinais de falha e padrões de uso que levam a falhas.

Etapa 4. Criando modelos preditivos

A essência do estágio se resume à execução do conjunto de dados combinado por meio de algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões de falha do equipamento e, com base neles, criar modelos preditivos. Os modelos são testados quanto à precisão e, uma vez aprovados, usados ​​para prever a probabilidade de falha do equipamento. À medida que mais dados se tornam disponíveis, os modelos são atualizados, reciclados e testados novamente, para que sejam precisos e representativos da realidade.

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