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Machine Learning e IoTna Manutenção Industrial
Kenio CarvalhoCognIO
Inteligência Artificial
É a inteligência similar à humana exibida por um hardware ou software.O termo foi criado por John MacCarthy e ele a definiu como sendo “a ciência e engenharia de produzir máquinas inteligentes”.
Machine Learning
“Campo de estudo que dá aoscomputadores a habilidadede aprender sem seremexplicitamente programados”
Arthur Samuel - 1959
Explora o estudo e construçãode algoritmos que podemaprender de seus erros e fazerprevisões sobre dados.
Computação Cognitiva
Sistemas cognitivos entedemexpressões humanas:textual, verbal, visual, por raciocínio sobre a intenção real ou problema que está sendo abordado.Eles aprendem a reconhecer padrões de significado através de exemplos e feedbacks, interagindo com os seres humanos em seus próprios
Internet of Things - IoT
A Internet das coisas é um estadoonde as coisas se conectam àInternet e começam a falar umascom as outras.As coisas aqui podem ser objetoseletrônicos, elétricos, mecânicos, oueletro-mecânicos.Os dados enviados pelas coisas sãoanalisados e novas idéias e modelosde negócio podem surgir destaanálise.
A Revolução da Internet Industrial
6
Primeiro tear mecânico,1784
PrimeiraRevolução IndustrialIntrodução de equipamentos de produçãomecânica impulsionado por água e vapor de energia.
1800 1900 2000
Primeira esteira transportadora, matadouro de Cincinnati, 1870
Primeiro controlador lógicoprogramável (PLC) Modicon 084, 1969
HOJE
TerceiraRevolução IndustrialUso de eletrônicos e de TI para automatizar ainda mais a produção.
SegundaRevolução IndustrialProdução em massa alcançada pela divisão do conceito trabalhista e pelo usode Energia.
QuartaRevolução IndustrialBaseado no uso de sistemas Cyber-físicos
Grau de Complexidade
Primeira
Segunda
Terceira
Quarta
Dados, Código, Cognição … Industria 4.0
Industrial Internet of Things
A Internet Industrial das Coisas, ou IIoT, é o uso da Internet das coisas para melhorar a fabricação e processos industriais.Também conhecido como Internet Industrial ou Indústria 4.0. IIoT incorpora tecnologias de Machine Learning e Big Data para aproveitar os dados de sensores, comunicação M2M( Machine-to-Machine) e tecnologias de automação existente.
Dados de Sensores
Armazenamento Big Data Machine
LearningInteligência
Artificial
IIoT na Manutenção Industrial
Adoção dos programas de Manutenção
55%Reativa
31%Preventiva
12%Preditiva
“Muitas empresas erroneamente acham que a manutenção consisteapenas em aguardar a falha de um ativo e, em seguida, consertá-lo ousubstituí-lo.”
Reid Paquin, Research Analyst,Manufacturing and Product Innovation & Engineering (PIE)
"verdades" fundamentais sobre a gestão de ativos hoje
Aproximadamente 11% dos componentes de um ativo complexofalham ao longo do tempo.
89% falha aleatoriamente ao longo do tempo
Tempo
Perf
orm
ance
Operação normal Primeiros sinais de falha
Falhando
Falha
Dados da máquinaPLCs, e sistemas
Dados do Equipamento
Tempo, social e outros tipos de dados
Dados Externos
Imformação de sensores
Dados de Sensores
Edge Analytics & Ecosystem
Cognitivo
Analytics
Análise preditiva utilizada e modelos de indústriapré-construídos para detectar anomalias oupadrões de falhas, melhorar a qualidade, determinar o risco e tomar medidas preventivas
Manutenção Preditiva e PrescritivaAnálise de Qualidade
Análise de Performance da Planta
Evitar atrasos de produção e melhorar o desempenho da linha de produção com melhor visibilidade de ativos
Reduzir o tempo ocioso do equipamento e aumentar a eficiência do processo com modelos
Agilizar os reparos de equipamentos atravésde análises preditivas e cognitivas
Plataforma de IoT
Açoesrecomnadadasque inicie umaordem de trabalhoou atualize umaordem de trabalhoexistente
Fornecendo dados EAM como ativoshistóricos e dados de manutenção
EAM
Utilizar as capacidades cognitivas para mineirardados estruturados e não-estruturados para colher idéias e fornecer ações prescritivas
Ativo e Equipamento inteligenteMelhorar a confiabilidade e o desempenho de seus equipamentos e ativos através de uma melhor visibilidade, previsibilidade e operações
Inspeção Visual e Qualidade
12
A aprendizagem da máquina analisa variáveis para correlacionar o grau de uso/abuso com a falha
12
Usar
Fadiga
Stress térmico
Dano físico
Acúmulo de material
Corrosão
Uso
Abuso
Tempo
• Identificar métricas que são indicativas de falha do equipamento• Descubra como os padrões de uso influenciam padrões de falha• Traduzir métricas em "dias restantes antes da falha"• Atribuir classificação de manutenção – mais/menos/bem
Dados
75%
Redução do custo de ManutençãoPesquisas mostram que em áreas específicas, pode-se conseguir até 10x o retorno sobre o investimento.
30%
Redução no tempo de paradaO programa de manutenção preditiva reduz o tempo de parada do ativo.
45%Redução de FalhaUm programa bem orquestrado de manutenção preditiva tende a eliminar as falhas dos equipamentos.
Aumento de produçãoA redução de falhas implica em aumento da produção.
25%
Fonte: Roland Berger Strategy Consultants
Manutençao Preditiva + IIoT
Benefícios para manutenção, fabricação & operações97% capacidade de prever atrasos e cancelamentos dentro de 12 semanas
aviação -análise de terabytes de dados de desempenho de turbina87% de exatidão dentro de 48 horas em relação às falhas potenciais do equipamento
exploração de petróleo e gás - identificar situações que levam a paralisações de equipamentos; melhorar a previsão de produção
45,5% de redução em manutenção não planejadaaço – analise os dados de produção e detectar avarias iminentes da máquina;
$44m + em economia de manutençãoaviação - reduzir # dos procedimentos de manutenção da engrenagem do rotor da cauda
34% precisão na previsão de falhas da máquina 2 + horas de antecedênciaAutomotive - analisar dados de falha de linha de montagem robótica
eficiência do refrigerador de 30% eletrônica – avalie os parâmetros operacionais que elevam o desempenho
Brownfield to Greenfield
Uma fábrica nova, construída “do zero” tem um custo muitas vezes proibitivo.Usando o princípio “factory withinfactory” você pode investir dentro de uma fábrica já existente.Considere um projeto de escopogerenciável que pode ser efetivamenteauto-suficiente e operarindependentemente do resto da fábrica.
Obrigado
Kenio CarvalhoCognIO