(MAXINST) A adoção da Inteligência Artificial na área de manutenção está em alta. E isso está acontecendo por algumas razões:
1- Em muitas empresas, o conhecimento sobre a saúde dos equipamentos pertence a alguns poucos funcionários. E, como nesse caso o conhecimento acompanha uma grande dose de experiência, pode-se imaginar que esse time de especialistas não tem pouca idade – e está envelhecendo. A Inteligência Artificial absorve esse conhecimento, garantindo a continuidade.
2- Há uma crescente quantidade de ativos, que são cada vez mais complexos e geram grande volume de dados operacionais. Tem sido mais difícil gerenciar tudo. Um trabalho hercúleo, que somente uma plataforma de inteligência artificial é capaz de executar, monitorando ativos e processando volumes inimagináveis de dados. Assim, pode-se garantir que nada passará despercebido.
3- Há um aumento nos custos de manutenção e pressão para que sejam contidos, algo nada fácil de se ter como meta.
4- Manutenção está se tornando estratégica para as empresas.
Pesquisa de A.T. Kearney, publicada na Industry Week, ouviu 558 empresas que atualmente usam plataformas de gerenciamento de manutenção (EAM). Ela revela o impacto da manutenção preditiva na rentabilidade e na qualidade dos serviços entregues. E explica porque as plataformas estão em alta.
Em média, as empresas ouvidas registram:
- Aumento de 28,3% na produtividade na área de manutenção.
- Redução de 20,1% no tempo de inatividade de equipamentos.
- Economia de 19,4% no custo de materiais.
- Redução de 17,8% em estoques de manutenção e reparos.
- Tempo de retorno do investimento de 14,5 meses.
Um melhor gerenciamento dos ativos reduz ao mínimo o tempo de inatividade dos equipamentos, garantindo que a disponibilidade esteja alinhada aos cronogramas cada vez mais exigentes de entregas da cadeia de suprimentos.
Em outra pesquisa, conduzida pela IBM, foram ouvidas indústrias sobre como faziam sua manutenção, sem o uso de EAM. Em 73% dos casos, ela era feita seguindo um cronograma. Porém, somente 18% dos ativos apresentam problemas relacionados à idade ou tempo de uso, que podem ser corrigidos conforme um cronograma. Os demais 82% dos problemas parecem ser problemas randômicos.
Análises mais profunda dos dados podem ser feitas por plataformas EAM associadas aos recursos de inteligência artificial do IBM Watson. É aí que a computação cognitiva do Watson revela que o randômico não é tão aleatório como se imagina. Análises mais profundas, levando em conta um número maior de variáveis, desembocam na previsão de problemas e antecipam a manutenção quando de fato precisa acontecer.
A computação cognitiva tem como pilares a inteligência artificial e machine learning. A tecnologia foi projetada para interpretar uma grande quantidade de dados não estruturados, analisar essas informações em contextos e situações diferentes e apresentar soluções e direcionamentos automaticamente.
Quando usada no gerenciamento de ativos, é possível conseguir um aumento de produtividade em grande escala, com uma tomada de decisão mais assertiva e com menor risco de erro. Empresas em todo o mundo já utilizam a tecnologia e você também pode. Fale com nossos especialistas. Nós podemos ajudar.
via MAXINST
Texto: Segunda edição publicada na Revista Manutenção sob licença Creative Commons
Imagens: As imagens possuem licenças específicas, consulte as respectivas legendas
Manutenção cognitiva disponibilizada por MAXINST sob licença grátis com atribuição
