Antecipar o futuro com dados
Os padrões históricos são usados para fazer uma estimativa fundamentada do que poderá acontecer a seguir.
Utilize dados dos ativos para planear a manutenção com mais antecedência e precisão.
A manutenção programada pode ocorrer demasiado cedo ou demasiado tarde, enquanto as avarias inesperadas perturbam as operações. As organizações nem sempre utilizam os dados disponíveis sobre os ativos no seu planeamento. A manutenção preditiva utiliza dados para prever as necessidades de manutenção ou possíveis anomalias.
Uma aplicação só ganha sentido quando corresponde a uma tarefa concreta e à informação disponível para a realizar.
A viabilidade depende dos dados disponíveis e de uma capacidade de previsão demonstrável. Por isso, definimos antecipadamente o que a solução deve e não deve fazer, como os resultados serão verificados e quem continua a ser responsável.
Os padrões históricos são usados para fazer uma estimativa fundamentada do que poderá acontecer a seguir.
Os resultados ajudam os colaboradores a ponderar as necessidades futuras de capacidade, stock ou manutenção.
As previsões são avaliadas e continuam a ser uma ferramenta de apoio à tomada de decisões.
Definimos o que prever e com que antecedência.
Avaliamos a qualidade e a previsibilidade dos dados históricos.
Começamos por um método simples e comparamos o desempenho.
Testamos as previsões em períodos históricos e com especialistas.
Integramos os resultados no processo e monitorizamos o desempenho do modelo.
Este serviço é relevante para organizações com elevada intensidade de ativos. A configuração específica depende do processo, dos dados disponíveis e dos riscos da sua aplicação.
Por isso, começamos com uma aplicação bem delimitada e só a alargamos quando a configuração inicial funciona na prática.
Este serviço responde ao seguinte desafio: a manutenção preditiva utiliza dados para prever necessidades de manutenção ou possíveis anomalias. A forma exata como funciona depende do processo e dos dados disponíveis.
O serviço pode ser relevante para organizações com uso intensivo de ativos. Uma necessidade concreta e informação utilizável são mais importantes do que a dimensão da organização.
Depende da aplicação escolhida. Começamos pela questão a que é preciso dar resposta e depois determinamos que dados ou fontes são necessários e adequados para esse fim.
Não. Para tarefas fixas e previsíveis, a automatização convencional pode ser suficiente. Escolhemos a abordagem mais simples que responde adequadamente ao desafio e só acrescentamos complexidade quando é necessário.
Definimos o âmbito da aplicação, validamos os resultados com os utilizadores e estabelecemos controlos adequados. Após a entrada em funcionamento, acompanhamos o seu desempenho e ajustamos a solução quando os dados, a utilização ou o contexto mudam.
Quer perceber por onde faz sentido começar com a manutenção preditiva? Em conjunto, analisamos o desafio, a informação disponível e as condições necessárias.