Adaptando o gerenciamento de ativos e a manutenção preditiva para agregar real valor

O papel dos modelos de ativos, algoritmos orientados à manutenção, experiências práticas e paixão para obter o melhor do desempenho dos ativos industriais

Por Eduardo Ingegneri  LinkedIn
Global Product Manager
ABB Ability™ Asset Vista Condition Monitoring

Sobre o autor
Eduardo é responsável globalmente por uma das soluções mais interessantes da Indústria 4.0. Uma tecnologia revolucionária para monitorar e prever falha de ativos valiosos da indústria. Com experiência em indústrias como energia, automação e serviços, já passou pelas áreas de gerenciamento de produtos, comercial, engenharia e aplicação. Gerenciando equipes com multi qualificações, já atuou nas indústrias de mineração, química, petroquímica, papel & celulose, metalúrgica, água e automotiva.

De uma paixão para a atual profissão - e sem atalhos

Quando as pessoas me perguntam como eu cheguei até meu atual cargo na ABB, usualmente respondo do ponto de vista profissional. Mas, sendo honesto, a paixão pelo trabalho que eu faço começou nos dias de domingo da minha infância. 

Eu me lembro de toda a euforia para assistir aos Grandes Prêmios de Fórmula Um com meu pai e tios. Ayrton Senna sempre estava entre os primeiros colocados, pilotando de maneira única, e de repente, eu fui fisgado. Mas isso era mais do que apenas uma empolgação momentânea das corridas - eu fiquei obcecado sobre como os carros funcionavam.

Desde então, minha missão tornou-se entender cada detalhe sobre o funcionamento das partes internas de um carro. Eu queria saber tudo: desde como os pneus rolavam no asfalto até como o motor gerava potência, com todos os sistemas e suas unidades de controle. Como isso foi numa era pré-internet, minhas fontes de dados eram muito limitadas, então eu lia tudo que eu podia e tinha em mãos. Quando esgotadas estas fontes, eu buscava ainda mais informações com os amigos do trabalho do meu pai, que eram, em sua maioria, pessoal da indústria automotiva. E para entender tudo isso, precisei construir os primeiros modelos lógicos na minha cabeça. E essa minha curiosidade e forma de compreensão foram estendidos para outros tipos de máquinas como aviões, trens, navios, e finalmente, equipamentos industriais.

Avançando para hoje, tudo sobre minha função na ABB faz uso genuíno dessa curiosidade natural. Agora, meu foco está no funcionamento interno das instalações de nossos clientes e, uma das minhas principais responsabilidades, é o desenvolvimento da solução de gerenciamento de ativos industriais chamada ABB Ability™ Asset Vista Condition Monitoring.

De fato, a forma que eu explico a solução para as pessoas também usa a Fórmula Um - os operadores, mantenedores e gerentes são como as equipes nos boxes, mantendo suas máquinas em máximo desempenho. Eles têm, em seus dashboards complexos de monitoramento, dados de telemetria vindos de muitas fontes diferentes, colocados em contexto e usados para informar a tomada de decisão melhor e mais rápida.

Assim, quando as pessoas me perguntam por que manutenção de ativo é tão crucial para os processos industriais, eu peço para eles compararem as instalações industriais à complexidade de uma corrida de carros de F1. Todos sabemos que se não houver o suporte preciso de uma equipe especialista tomando as decisões corretas nas horas certas, as chances de catástrofes aumentam consideravelmente. Como qualquer um que seguiu a carreira de Ayrton Senna sabe, tomar decisões erradas de manutenção pode levar a consequências graves.

No entanto, com muito mais ferramentas digitais avançadas à mão, os times da indústria de hoje podem tomar decisões muito mais precisas sobre o melhor momento de aumentar a potência, "trocar os pneus" ou realizar manutenção. E meu papel nisso tudo? Entender as necessidades de nossos clientes e transformá-las em soluções que realmente agreguem valor.

Obtendo o que você precisa nos seus próprios termos

Então, vamos falar sobre o que este valor significa.

Quando eu olho para o meu carro ou meu computador, eu não consigo mantê-los com as configurações ou características originais. Sempre acabo modificando ou ajustando para necessidades muitos específicas para obter o máximo de seu desempenho (ou pelo menos mais do que a maioria das pessoas percebem que seja possível).

Quando eu olho para a variedade de novas soluções digitais disponíveis para gerentes de manutenção & confiabilidade, não vejo outra empresa no mundo fazendo melhor do que a ABB - de forma holística e sob medida para a indústria. Nós temos uma longa história em criar não somente equipamentos ou sistemas complexos que podem suportar o uso industrial pesado, mas também na realização de atividades de manutenção, trabalhando muito próximo ao pessoal de nossos clientes. Isso nos permite ir além e realizar "ajustes finos" que levam em consideração as características únicas dos ativos em todo o seu conjunto (quando comparado às soluções focadas em componentes individuais ou disciplinas específicas dos equipamentos). O principal objetivo? Transformar extensas camadas e camadas de dados dos ativos em torno de seus sites em algo profundo. A informação que economiza tempo, dinheiro e salva vidas.

Não é apenas uma questão de ter muita capacidade de processamento, mas tem a ver com ter a expertise para saber como contextualizar conhecimento muito específico e criar ferramentas que tornam os processos produtivos de nossos clientes mais gerenciáveis, previsíveis e intuitivos.

O que eu penso: você pode confiar na informação porque você pode confiar nas pessoas por detrás dos modelos de dados e algoritmos. E isso requer comunicação no mais alto nível.

Criando uma linguagem comum

Mesmo uma interface intuitiva sendo crucial, ela não é o todo. Parte da minha função quando estou no campo com clientes é remover silos, não somente quando se trata de dados, mas também entre diferentes especialistas industriais.  

Por exemplo, enquanto o operador de controle do processo pode receber um alarme sobre o equipamento em condições precárias, essa informação é só um detalhe se eles não estiverem conectados via sistema integrado de manutenção ou se não há algum tipo de painel por meio do pessoal de manutenção.

Por outro lado, se o pessoal de TI estiver coletando dados e inserindo-os em algum modelo ou algoritmo genérico, mas eles não tiverem aquele background de manutenção "mão na massa". E somente quando esses departamentos estão realmente conectados - de todas as formas - que os clientes começam a ver resultados.

Esse tipo de problema de comunicação só se torna óbvio quando você estabelece um relacionamento de longo prazo com o cliente. Durante as visitas aos nossos clientes de longa data descobri que a falta deste tipo de experiência é que estava impedindo alguns de nossos clientes de entender o que seus dados realmente significam. E as soluções para esse tipo de problema não precisam ser complexas. Em alguns casos avaliados, a solução era algo que nós poderíamos implementar facilmente, como por exemplo, adicionar alguns sensores ou simplesmente monitorar informações de temperatura ou vibração. Esse tipo de avaliação holística é onde eu acho que a ABB realmente brilha.

Desenvolvendo o contexto

Para mim, o contínuo desenvolvimento para a contextualização de dados é onde muitos clientes perceberão mais valor. Isso significa combinar a sofisticação da AI/ML e análise digital com análise mais tradicional e teórica, complementada pelo conhecimento dos especialistas. Para esse método - do qual eu chamo de "a abordagem oráculo" - nós precisamos ter dados que são mais estruturados e integrados entre sistemas e precisamos também levar em consideração que a formatação de dados pode muitas vezes ser tão única quanto a instalação de onde veio. A partir deste ponto, nós podemos construir algoritmos e criar correlações que são aplicadas para cada modelo e usadas para aplicação genérica. Esse é o grande desafio do Asset Vista. 

Nós construímos modelos para serem reutilizáveis e facilmente aplicáveis para os dados disponíveis. E quando colocamos os algoritmos para trabalhar no mundo real conectando cada um dos sinais disponíveis à rede de controle nosso objetivo é identificar o que está por vir e recomendar a melhor decisão. E, claro, os dados estão vindo de novas tecnologias - nós estamos vendo um enorme desenvolvimento na parte de nanotecnologia. Assim, como podemos coletar mais informações na parte de processamento, nós estamos desenvolvendo formas novas e melhores para coletar dados e realizar análise dos ativos - é um período empolgante para soluções preditivas e prescritivas. E são tempos empolgantes para estar na ABB.
70 algoritmos orientados para manutenção projetados com RCA, FTA, FMEA, FMECA e RCM que exigem conhecimento de processo & da indústria vs. monitoramento geral & análise estatística

Asset model Libraries Suite

Afinando o futuro

Se o meu eu mais jovem pudesse ver o que eu estou fazendo hoje, acredito que ele ficaria bem feliz. Me sinto extremamente capaz para lidar com desafios que vão a fundo em cada área do negócio, colaborando para criar soluções que fazem diferenças consideráveis para a eficiência, produtividade e segurança do cliente.

Na ABB nós temos o comprometimento de entender os “pain points” de nossos clientes de dentro para fora. Estar perto do usuário e dos problemas de seus ativos, para então usar nossa expertise para conectar diferentes histórias, dados históricos e pontos de vista - isso é como a ABB faz negócio. E, como qualquer boa equipe de boxes de F1, nós trabalhamos com total transparência, total colaboração e 100% com foco em vencer. Isso é o que valor significa para mim.


O que valor significa para você? Vamos para a parte prática do assunto  >> https://new.abb.com/mining/digital


Veja em primeira mão

Da próxima vez falaremos sobre entregar valor com otimização de processo....

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