AIQuatro para Manutenção Prescritiva

Nós da AIQuatro prezamos muito pela transparência com nosso cliente e confiamos em nossa tecnologia validada, tanto de software e Inteligência Artificial, quanto de hardware e sensores de alta qualidade, por isso, compartilhamos cada etapa de funcionamento, para que entendão a solução oferecida. Sabemos que a qualidade do serviço e a robustez de nossa solução é considerada benchmark mundial em sensoriamento e manutenção preditiva, por isso optamos por competir abertamente dado a opção de você, cliente, ficar conosco pelo serviço e não porque é refém de um solução fechada.
Importante e sempre gostamos de frisar, é que toda a tecnologia e sensores foram desenvolvidas e são todas fabricados no Brasil, com muito orgulho, pois desejamos colocar o Brasil novamente como referência global em áreas de tecnologia.
O funcionamento da Manutenção Prescritiva da AIQuatro é explicada em 4 etapas: Etapas de funcionamento

Etapa1: Definição de Equipamentos e Sensores

O primeiro passo, é definir o equipamento a ser monitorado. Você pode seleciona-lo através de diversas métricas; equipamentos críticos para produção, equipamentos com alto custo de manutenção, equipamentos com alto tempo para obtenção de peças de reposião, equipamentos relacionados a itens de segurança, equipamentos com maior valor agregado, entre diversos outros critérios.
Uma vez escolhido o equipamento, o passo seguinte é a definição de quais sensores serão instalados, assim como onde esses sensores serão instalados.
Nós da AIQuatro temos um corpo técnico que pode fazer todas essas definições para você e sua empresa, mas, caso queria participar da conversa e discussão, também podemos fazer a quatro mãos. Quando pensar nos seus equipamentos, importante considerar:
  • Não importa a idade do equipamento, qualquer tipo de equipamento pode ser sensorizado.
  • Não importa a tecnologia do equipamento, nem o que ele já possui (ou não) embarcado.
  • Ao selecionar o equipamento, nos informe quais falhas estão buscando monitorar se houver alguma específica. Temos diversos tipos de sensores e tecnologias disponíveis.
  • Não precisa desconsiderar um equipamento por estar em uma área erma ou em área classificada, podemos atende-los sem problema.
  • Considere o que você irá ganhar, prevendo falhas e antecipando ações de manutenção, assim você terá resultados mais espressivos
  • Se quiser, podemos através de nossa API aberta, receber sinais de sensores de outros fabricantes para você concentrar toda a informação em um só local. Esses sinais também podem entrar na análise de Inteligência Artificial se assim desejar.

Etapa2: Monitoramento Intensivo

Com os sensores prontos e instalados, inicia-se o processo remoto de análise, cujo primeiro passo é o Monitoramento Intensivo.
Nesta primeira etapa os sensores são configurados remotamente para uma medição de alta frequência utilizando Análise Espectral de alta resolução. O objetivo é mapear detalhadamente o comportamento do equipamento em diversos momentos de seu funcionamento.
O período desta etapa depende da natureza do equipamento e do processo de fabricação.
Todas as Análises de Espectro do equipamento são sobrepostas e a Inteligência Artificial irá analisar o comportamento, comparar com os modos de falhas conhecidos. Dados de FFT acumulado do Monitoramento Intensivo

Etapa3: Comportamento Supervisionado

Comunicação fechada de Inteligência Artificial e os sensores em campo
Todas as Análises de Espectro do equipamento são sobrepostas e a Inteligência Artificial irá analisar o comportamento, comparar com os modos de falhas conhecidos.
Identificadas as Bandas de Seleção de Frequências mais relevantes para o processo, a Inteligência Artificial comunica para o sensor (de forma remota e autônoma), as seguintes informações:
  • Muda o comportamento de aquisição do sinal, diminuindo o consumo de energia aumentando o intervalo entre leituras densas como a Análise Espectral, geralmente a frequência utilizada é de uma medição diária de Análise Espectral de alta resolução.
  • Informa o sensor quais as Bandas de Seleção de Frequência (BSF) são críticas, de modo que o sensor passa a monitora-las em tempo real.
  • O valor de pico dessas bandas é registrado e enviado diariamente para a Inteligência Artificial utilizar como dado de avaliação de comportamento.
  • Em alguns casos são também definos pontos de alarmes para as BSF, de modo que o sistema é avisado imediatamente caso algum evento extraodrinário acontecer. Isso tem como objetivo evitar falhas que possuem o progresso extremamente rápido, evitando que a falha ocorra entre leituras.
Dados de FFT acumulado do Monitoramento Intensivo As Bandas de Seleção de Frequências comunicadas para o sensor realizam o monitoramento em tempo real dos modos de falhas específicos que atuam naquela faixa de trabalho, tendo assim maior precisão do diagnóstico e também maior antecipação no alerta de falha.

Etapa4: Análises e Diagnósticos Dinâmicos

Esta etapa acontece simultaneamente a etapa de Comportamento Supervisionado, sendo ambas um ciclo infinito que se repetem se autocorridingo e se autoajustando durante toda a vida do equipamento.
Nesta etapa a Inteligência Artificial, identifica padrões de comportamento, traça curvas de tendências e compara com os comportamentos já conhecido dependendo da natureza da falha, do equipamento e da operação.
Outra grande vantagem muito notória nesta etapa, é que usando a Análise Espectral, não só podemos antecipar com maior precisão a falha, mas podemos identifica não só a principal falha mas a progressão de outras diversas falhas menores que estão ocorrendo, mas são ainda pouco significativas para serem observadas na simples aceleração global RMS. Comunicação fechada de Inteligência Artificial e os sensores em campo
Existem várias vantagens da abordagem que a AIQuatro utiliza para fazer a Manutenção Preditida e prescrição
  • A manutenção pode programar a parada do equipamento e já considerar a troca de componentes que possuem modos de falha em progresso, otimizando a quantidade de paradas e aproveitando mais a mão de obra
  • A predição antecipada permite que falhas sejam mitigadas antes que prejudiquem componentes secundários e ou danos colaterais.
  • Também a predição antecipada permite uma visão a médio e longo prazo, permitindo a compra de componentes com grande leadtime de entrega, importados e/ou especiais.