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A manuten??o preditiva combina dados sobre hardware, software e componentes de servi?o para determinar os requisitos de manuten??o de ativos mec?nicos. O monitoramento de falhas emergentes, a previs?o de excedentes de capacidade, a identifica??o de falhas e a determina??o da vida útil restante dos ativos s?o aspectos da manuten??o preditiva. AIOps, o uso de Artificial Intelligence para opera??es de TI, às vezes é usado para manuten??o preditiva.

Antecipar-se e preparar-se para a falha há muito tempo é um fato na vida das opera??es mec?nicas. Até recentemente, a substitui??o rotineira de uma pe?a após um período de tempo específico era a forma mais comum de evitar a falha de uma pe?a em servi?o. Essa forma de manuten??o preventiva programada é útil. Mas nem todas as pe?as falham na mesma propor??o, e a substitui??o prematura é um desperdício baseado em médias e aproxima??es. Além disso, um sistema que se baseia apenas na manuten??o programada n?o detectará a falha real ou iminente de uma pe?a que esteja prematuramente defeituosa. Outra estratégia para reduzir o tempo de inatividade era substituir todas as pe?as quando uma delas falhasse, e n?o estava claro qual delas, mas essa estratégia tem uma clara desvantagem de alto custo.

O que torna a manuten??o preditiva t?o importante?

Há também outros benefícios. Dependendo do setor, os acordos contratuais de nível de servi?o (SLAs) podem exigir que as organiza??es mantenham a entrega de servi?os ou materiais em uma base estrita de 24 horas por dia, 7 dias por semana, ou enfrentar?o penalidades e até multas. Em outros casos, a falha do equipamento pode causar perda de receita devido a interrup??es nas cadeias de suprimentos, perda de estoque, rotatividade de clientes e outras consequências óbvias devido à desacelera??o operacional. A manuten??o preditiva pode ajudar a mitigar todas essas possíveis consequências do tempo de inatividade do sistema.

O uso de análise estatística, monitoramento de sensores, análise avan?ada e IA para prever com mais precis?o quando uma falha ocorrerá oferece uma grande melhoria. Com sensores monitorando continuamente a integridade de cada pe?a, um sistema de monitoramento pode alertá-lo com antecedência sobre uma falha. Esse é o principal benefício de implementar um programa de manuten??o preditiva: você substitui apenas pe?as quase defeituosas, economizando m?o de obra e despesas com a substitui??o desnecessária de pe?as e mantendo um alto tempo de atividade. Além disso, um bom sistema de manuten??o preditiva lhe dá tempo para programar a manuten??o no momento menos perturbador para a empresa.

Desafios da manuten??o preditiva

As técnicas de Big Data que envolvem aprendizado de máquina e o processamento de conjuntos de dados muito grandes evoluíram para minimizar o tempo de inatividade e o MTTR (tempo médio de recupera??o). E, embora esses benefícios sejam claros, há uma série de desafios que as organiza??es modernas enfrentam, incluindo:

Processos com uso intensivo de dados

A necessidade de treinar e manter modelos de ML em dados históricos de longo prazo em alta escala pode ser assustadora para a maioria dos bancos de dados analíticos do mercado.

Armazenamento de dados separados

O aprendizado de máquina preciso e outras formas de análise para identificar padr?es de falha exigem acesso a silos de dados remotos e/ou dados de processo. Agregar dados de diferentes tipos, ou mesmo dados de tipos semelhantes, mas n?o idênticos - como dados de séries temporais de dois dispositivos obtidos em intervalos diferentes - pode ser demorado e desafiador.

Dificuldades na operacionaliza??o do ML

As complexidades da ciência de dados e a falta de conhecimento especializado podem prejudicar a capacidade de uma equipe de usar o aprendizado de máquina como um recurso essencial na caixa de ferramentas da manuten??o preditiva.

Falsos positivos

Quando as regras para um alerta de falha s?o muito rígidas ou os padr?es do modelo s?o definidos de forma muito restritiva, pode ser gerado um grande número de alertas que, na verdade, n?o exigem a??o. Isso pode causar fadiga de alertas. A capacidade de revisar e melhorar continuamente as previs?es é um aspecto importante da manuten??o preditiva.

Simplifique as opera??es comerciais e crie valor para o cliente

• Manuten??o reativa
  Problema no sistema
  Chamada do cliente
  Despacho
  Solu??o de problemas no local
  Entrega de pe?as
  Reparo ou substitui??o
  Sistema funcional

• Manuten??o preditiva
  O monitoramento remoto prevê possíveis falhas
  Servi?o programado
  Problema evitado

Como o 好色先生TV? Vertica? coloca a manuten??o preditiva para funcionar

好色先生TV? O Vertica? pode monitorar continuamente até mesmo conjuntos de dados extremamente grandes de componentes de equipamentos à medida que os dados s?o gerados. Se uma análise estatística simples for suficiente, essa análise poderá ser feita de forma fácil e rápida em um banco de dados. Vertica tem mais de 650 fun??es integradas que podem fazer análises rápidas de muitos tipos úteis para a manuten??o preditiva, como análise de séries temporais, correspondência de padr?es de eventos e aprendizado de máquina.

Quando o aprendizado de máquina é usado para fazer manuten??o preditiva, dados como registros de manuten??o e qualquer informa??o de sensor coletada ao longo dos anos s?o acumulados em um armazenamento de dados, como em um sistema de arquivos como o HDFS ou em um local de armazenamento de objetos como o S3. Um modelo de aprendizado de máquina é treinado com esses dados para identificar os padr?es que indicam um possível problema. Em seguida, dados novos e atuais s?o transmitidos dos dispositivos e de seus componentes e s?o verificados por esse modelo treinado. Um alerta é enviado quando um possível problema é identificado. A a??o corretiva é planejada e tomada ANTES que ocorra uma falha.