Predictive Maintenance

Aumente a fiabilidade do equipamento com manutenção preditiva

A demonstração seguinte é um exemplo de que a Rockwell Automation criou uma plataforma de portal integrada para transformar as suas operações.

Com muitos dos seus ativos em localizações remotas, era muito difícil e moroso monitorizar o equipamento e compreender o desempenho. Ao ligar os ativos ao Microsoft Azure, a Rockwell Automation pode agora ver informações em tempo real sobre o estado de funcionamento e o desempenho dos mesmos, monitorizar períodos de assistência e efetuar a manutenção antecipada de peças e equipamento antes de um incidente ocorrer. Os dados sobre o estado de funcionamento anteriormente não explorados permitem agora à Rockwell Automation analisar peças específicas para determinar a vida útil ou otimizar o desempenho, transformando não só forma como operavam como os seus clientes fazem negócio.

Estes serviços cloud criam uma grande diversidade de novas oportunidades de negócio. Por exemplo, o equipamento necessário à extração, ao transporte, à refinação e à venda de petróleo é dispendioso, robusto e fornecido por centenas de fabricantes. Graças à Internet das Coisas (IoT), a Rockwell Automation está a expandir os sistemas que monitorizam estes ativos valiosos e a utilizar esses dados para implementar uma manutenção preditiva e até mais preventiva. As soluções Azure IoT têm o potencial de transformar a cadeia de fornecimento do petróleo e produzir resultados ao nível da produtividade global que, em última análise, podem influenciar positivamente a rentabilidade do produto final.

Dashboard

Resumo de KPIs

Alertas e Avisos

Detalhes dos Ativos

Resolução de Alertas

Passo 1 de 3

Monitorização remota em tempo real

Agora, os operadores podem ver a localização e o estado de funcionamento de toda a infraestrutura em tempo real no dashboard.

Passo 2 de 3

Ver a localização e o estado do ativo

Compreender o estado de funcionamento dos ativos é vital dado que qualquer incidente de perda de tempo pode ser extremamente dispendioso em termos de volumes de produção e contratos de fornecimento.

Passo 3 de 3

Monitorização das localizações remotas

Anteriormente, um site era visitado semestralmente para fins de manutenção de rotina. Agora, o seu estado pode ser controlado em tempo real.

Passo 1 de 2

Controle as métricas de negócio em tempo real

Os dados críticos dos locais e de produção são agregados para resumir KPIs de negócio importantes que são controlados e comparados com metas e limiares ao longo do dia ou do período de produção.

Obtenha resultados em tempo real para ativos que tradicionalmente podiam não ser monitorizados durante dias, semanas ou meses

Passo 2 de 2

Integre com sistemas existentes

Os dados de sensores em tempo real podem ser combinados com informações de outras origens externas ou até com outros sistemas empresariais como serviços CRM ou ERP.

Passo 1 de 3

Alertas e avisos em tempo real

Os alertas são escalados em tempo real para intervenção do operador. As avarias podem ser resolvidas rapidamente através do portal personalizado ou do encerramento da maquinaria através de comandos enviados a partir do dashboard.

Passo 2 de 3

Preveja falhas antes de acontecerem

Ainda mais importante, alguns alertas são previstos. A manutenção pode ser efetuada antes da falha ocorrer quando os dados indicam uma situação ou tendência que o modelo de predição identifica como sendo problemática.

Passo 3 de 3

Resolva problemas antes de serem escalados

O operador pode selecionar o erro crítico mais prioritário que ainda não esteja a ser resolvido ou monitorizado.

Passo 1 de 3

Analise feeds de dados em tempo real

O dashboard ingere dados em tempo real. Neste nível, o desempenho da produção e o estado de funcionamento reais de um ativo podem ser monitorizados.

Passo 2 de 3

Capacite os decisores a agir

Estes dados permitem aos decisores planear intervenções agendadas (ou não agendadas), organizar períodos de manutenção ou prever capacidades de produção de ativos que possam existir em localizações remotas.

Passo 3 de 3

Realize a manutenção antes da falha do ativo

Neste exemplo, uma ventoinha tem um aviso preditivo crítico. Irá falhar dentro de alguns dias e pode resultar no encerramento do ativo. Há também indicação de que se encontra dentro do período de vida útil normal para este tipo de peça. O operador pode selecionar a peça específica para tomar as medidas necessárias.

Passo 1 de 5

Tome as medidas necessárias e resolva

Os detalhes de alerta do dashboard fornecem ao operador informações específicas sobre a peça e o problema identificado. Incluem o número de série, o número de peça e até o stock e a localização de peças sobressalentes.

Passo 2 de 5

Analise o impacto para o negócio

A falha prevista indica que a ventoinha do filtro de ar irá falhar antes da manutenção de rotina agendada para a unidade. Isto irá resultar num encerramento do ativo e em perda de tempo.

Passo 3 de 5

Analise os dados em tempo real

Os dados em tempo real são ingeridos a partir de dispositivos nas instalações e apresentados no portal. O operador pode monitorizar o feed de dados reais em tempo real para verificar se as informações e os alertas apresentados estão corretos. O limiar do alerta também é apresentado para que o utilizador possa ver facilmente a monitorização relativamente ao funcionamento normal.

Passo 4 de 5

Crie pedidos de suporte

O operador pode criar um pedido de suporte para que os técnicos de manutenção substituam a peça e mantenham o ativo operacional. Também dispõem de informações e dados que permitem realizar análises de negócio e implementar alterações nas operações com base no resultado.

Passo 5 de 5

Crie pedidos de suporte

O operador pode criar um pedido de suporte para que os técnicos de manutenção substituam a peça e mantenham o ativo operacional. Também dispõem de informações e dados que permitem realizar análises de negócio e implementar alterações nas operações com base no resultado.