Como a IA de manutenção preditiva transforma o gerenciamento de instalações

Embora o mundo de hoje pareça muito online com o aumento do trabalho remoto e uma enorme quantidade de avanços tecnológicos, não há como negar que os nossos espaços físicos ainda são preciosos.

Dada a enorme perturbação na vida quotidiana durante uma pandemia global, a importância das instalações presenciais continua a ser primordial.

Desde hospitais a aeroportos, parques e edifícios residenciais, milhares de instalações devem ser mantidas seguras, higiénicas e em boas condições de funcionamento. Muito trabalho é realizado regularmente para manter os espaços físicos públicos bem conservados, não apenas em termos de reparos e manutenção, mas também de agendamento meticuloso de atividades de manutenção de rotina para evitar futuras avarias potenciais desastrosas e dispendiosas.

Embora a ideia de equipas de manutenção a trabalhar possa evocar imagens de trabalhadores que utilizam ferramentas e equipamentos para manter as máquinas e os espaços a funcionar sem problemas, já não é o caso.

O setor de manutenção tem adotado cada vez mais a tecnologia para auxiliar no cumprimento de ordens de serviço e no uso de avanços como software de manutenção preditiva para manter as instalações operando com eficiência máxima.

O papel da IA ​​na manutenção preditiva

A gestão da manutenção e das instalações sofreu uma grande evolução na última década, graças à automação e às ferramentas digitais, como o software informatizado de gestão da manutenção (CMMS) .

O que antes era um setor operado por meio de solicitações de ordens de serviço em papel e planilhas, tornou-se mais simplificado e econômico.

Existem diversas estratégias de manutenção diferentes que os gerentes de instalações e suas equipes podem implementar dependendo do tipo de tarefa – reativa, preventiva e preditiva.

A manutenção preditiva é uma das áreas mais significativas onde os avanços tecnológicos como a inteligência artificial (IA) entram em ação.

Ao prever as necessidades de manutenção antes que elas surjam, as empresas podem otimizar os cronogramas de manutenção, reduzir o tempo de inatividade e evitar dispendiosas avarias não planejadas.

Esta abordagem é crucial por vários motivos.

A manutenção preditiva ajuda a prolongar a vida útil de um ativo, abordando os problemas em seus estágios iniciais, minimizando assim o desgaste. Melhora a eficiência operacional e reduz os custos gerais de manutenção à medida que os recursos são utilizados de forma mais eficaz. Aumenta a segurança no local de trabalho, mitigando os riscos associados a falhas de equipamentos.

Nos últimos anos, a integração da IA ​​transformou vários setores, muitos dos quais exigem de alguma forma a manutenção das suas instalações.

A manutenção preditiva orientada por IA está a redefinir a forma como as indústrias gerem os seus ativos, garantindo operações tranquilas através da análise de dados históricos e informações em tempo real para antecipar problemas nos equipamentos, permitindo a manutenção proativa e reduzindo a necessidade de reparações de emergência.

A tecnologia já desempenha um papel significativo na implementação da manutenção preditiva nas instalações e continuará a tornar-se mais significativa. Dispositivos e sensores IoT estão sendo implantados para monitorar o desempenho dos equipamentos e coletar dados em tempo real.

Algoritmos de aprendizado de máquina analisam esses dados e identificam padrões indicativos de possíveis falhas. Além disso, plataformas baseadas em nuvem e ferramentas de análise de dados facilitam o armazenamento, o processamento e a visualização dos dados coletados, permitindo que as equipes de manutenção tomem decisões mais bem informadas.

A necessidade de IA de manutenção preditiva em todos os setores

Uma ampla gama de indústrias se beneficia do planejamento antecipado de atividades de manutenção, do uso da tecnologia para atribuir tarefas associadas aos técnicos e do acompanhamento de sua conclusão. O espaço de fabricação é aquele onde a detecção e o diagnóstico precoce de falhas são vitais.

A produção de bens de consumo é considerada um sector intensivo em activos, e um estudo da McKinsey de 2023 mostra que 99% dos líderes seniores do sector transformaram as suas estratégias de manutenção nos últimos cinco anos.

As práticas tradicionais de manutenção muitas vezes dependiam de inspeções periódicas ou de cronogramas de manutenção predeterminados.

Por outro lado, a IA pode detectar mudanças sutis no comportamento e desempenho dos equipamentos, mesmo em sistemas complexos com inúmeras variáveis. Ao detectar estes primeiros sinais de falhas, as equipas de manutenção podem resolver os problemas de forma proactiva, evitando avarias catastróficas e prolongando significativamente a vida útil do equipamento.

O transporte é outro espaço onde o tempo é essencial. O tempo de inatividade pode fazer com que cargas e entregas preciosas não cheguem aos seus destinos a tempo, e os atrasos podem ter um efeito dominó, levando, no mínimo, à insatisfação.

Com a manutenção preventiva e preditiva, as organizações podem programar a manutenção da sua frota ou de outros veículos durante o tempo de inatividade planeado ou quando for mais conveniente para as operações, minimizando as interrupções na produção.

Como resultado, a eficiência global das instalações aumenta, levando a uma maior produtividade e a uma melhor utilização dos recursos.

A implementação da IA ​​na manutenção preditiva pode exigir um investimento inicial, mas os benefícios a longo prazo superam os custos. Isto é especialmente importante em indústrias que enfrentam cortes orçamentais contínuos e recursos minimizados.

O setor de educação vem à mente aqui. Os distritos escolares e as universidades podem economizar significativamente em despesas de manutenção, otimizando as tarefas de manutenção. Prolongar a vida útil do equipamento e manter o controle do estoque significa reduzir custos de reposição, gerando um alto retorno do investimento.

A manutenção preditiva alimentada por IA aumenta a segurança no local de trabalho, reduzindo a probabilidade de acidentes resultantes de falhas de equipamentos. Inspeções regulares e práticas de manutenção proativas ajudam a mitigar riscos potenciais e a garantir a conformidade com regulamentos de segurança essenciais nos setores de saúde, assistência a idosos e governo.

Ao manter os equipamentos, as empresas podem criar um ambiente de trabalho mais seguro para seus funcionários, residentes e visitantes.

Automação em operações de manutenção

Os sistemas de IA otimizam os fluxos de trabalho de manutenção, melhoram a utilização de recursos e aumentam o tempo de atividade dos equipamentos, aproveitando a análise de dados em tempo real, a manutenção preditiva e o aprendizado contínuo.

A coleta e análise de dados em tempo real é onde o software de manutenção já utiliza IA e automação. Essa coleta de informações ajuda os gerentes e a liderança das instalações a tomar decisões informadas sobre a alocação de orçamento, atribuições de tarefas aos membros da equipe, métricas de desempenho e muito mais.

A manutenção preditiva habilitada por IA depende muito da coleta contínua de dados em tempo real, que podem ser coletados de sensores físicos e dispositivos IoT. Os sensores monitoram parâmetros cruciais nos espaços de uma instalação, como temperatura, vibração, pressão e umidade.

Os dados são então enviados para algoritmos de IA capazes de processar rapidamente grandes quantidades de informações. Ao analisar esses dados, a IA pode identificar anomalias, padrões e possíveis sinais de degradação ou falha de equipamentos muito antes de se tornarem problemas críticos.

5 soluções impactadas pela IA na manutenção preditiva

A IA está sendo lentamente incorporada ao espaço de manutenção de maneiras que vão além de como outras indústrias a aproveitam.

Gerar conteúdo ou oferecer atendimento ao cliente através de chatbots não são prioridades normalmente associadas à manutenção e reparação de edifícios e seus equipamentos.

Olhando para o futuro da IA ​​na esfera da manutenção, existem várias soluções importantes onde a aprendizagem automática e até mesmo a robótica podem impactar o futuro dos espaços públicos.

A IA terá impacto na manutenção de várias maneiras, mas é vital observar especificamente como ela será usada no contexto de um CMMS. Prevê-se que o mercado global de software CMMS cresça a um CAGR de 8,81% , ou até US$ 1,7 milhão, até 2028.

O impacto da IA ​​centrar-se-á em cinco oportunidades previsíveis dentro desse período de tempo.

1. Melhorias no gerenciamento de tarefas

Observar as tendências de melhor desempenho com base no gerenciamento de tarefas anteriores permitirá que a IA processe dados históricos e forneça sugestões para lidar melhor com tarefas semelhantes.

Se, por exemplo, o técnico de manutenção “A” for historicamente mais rápido na troca de lâmpadas do que seu colega de trabalho “B”, um CMMS poderá atribuir tarefas automaticamente com base nos sucessos anteriores.

Em uma escala mais ampla, a IA também permite que o CMMS utilize dados agregados de todos os clientes e forneça informações ao usuário sobre as melhores próximas etapas. Quando as equipes de manutenção esperam dois ou mais dias para lidar com problemas de encanamento, o custo potencial dos danos aumenta 25%.

Por outro lado, as equipes de manutenção que resolvem problemas de encanamento em duas horas normalmente têm custos significativamente menores com danos incorridos.

2. Melhor controle de estoque

A IA pode ajudar a definir tendências no uso de determinados itens de inventário.

Por exemplo, uma instalação pode usar 15 filtros todo mês de setembro e apenas um filtro a cada trimestre depois disso. A IA pode ajudar a encomendar itens automaticamente quando os dados anteriores oferecem a oportunidade de prever o uso futuro.

3. Obtenção de inteligência do ambiente físico usando sensores

O maior obstáculo para a IA ajudar em qualquer processo de manutenção é que ela possui poucos dados em tempo real sobre um ambiente físico.

Conforme mencionado, os sensores sem fio fornecem dados em tempo real e informam a equipe de manutenção sobre as melhores maneiras de lidar com problemas futuros. Com a ajuda de sensores de temperatura e previsões meteorológicas locais, a IA pode prever se as tubulações em espaços frios irão congelar, por exemplo.

Sensores preditivos em equipamentos monitoram viscosidade, consumo de energia, vibração e temperatura, permitindo que a IA determine quando um equipamento está prestes a falhar. Se a vibração não for igual à vibração da linha de base, a correia pode estar prestes a rasgar.

Os sensores ajudarão a conectar um CMMS ao ambiente físico e permitirão que a IA dê ao usuário uma maior compreensão de onde eles podem ter o maior impacto.

4. Ajuda para reparo e solução de problemas

Analisando suas tarefas diárias, a IA pode ser usada para sugerir as melhores áreas onde sua equipe de manutenção pode começar a solucionar problemas de determinados itens. Ele pode sugerir maneiras de ajudar a resolver problemas com base no conteúdo da web verificado e em dados históricos agregados de outros clientes.

A IA agindo como uma pesquisa direcionada do Google sobre como resolver um problema ajudará as equipes de manutenção a melhorar o tempo de resposta, reduzir o tempo de inatividade do equipamento e reduzir custos.

5. Inteligência de substituição de ativos

A IA pode ajudar a avaliar se um item deve ser substituído ou ainda pode ser consertado com base nos tipos de reparos feitos na unidade. Mesmo que o custo dos reparos possa ter sido alto no passado, eles trarão maior longevidade ao item e podem não precisar de substituição ainda.

Essa tecnologia pode ser usada como um personal shopper para ajudar a analisar os custos médios de substituições e permitir que as equipes de manutenção negociem com seus fornecedores e vendedores a melhor tarifa para um novo item.

A expectativa de vida de peças ou equipamentos novos pode ser considerada em relação ao preço de aquisição. Por exemplo, se um determinado frigorífico normalmente dura 10 anos a mais do que outra marca, o custo 20% mais elevado resulta numa poupança significativa quando se consideram esses 10 anos adicionais.

Instalações preparadas para o futuro com IA de manutenção preditiva

As soluções baseadas em IA estão revolucionando o gerenciamento de instalações em vários setores, incluindo instituições educacionais, centros de saúde, estabelecimentos comerciais e muito mais.

À medida que essas soluções se tornam mais inteligentes e evoluem, elas podem ser usadas para criar instalações mais seguras, mais confiáveis ​​e mais econômicas. O aproveitamento de tecnologias avançadas e análise de dados pode impactar positivamente cada um desses setores.

Educação

No espaço educacional, os sistemas de vigilância alimentados por IA podem monitorar os campi em tempo real, detectando possíveis ameaças à segurança e acesso não autorizado. A tecnologia de reconhecimento facial pode melhorar a segurança do campus, identificando indivíduos em listas de vigilância ou alertando os funcionários sobre atividades incomuns.

A IA pode monitorar a condição da infraestrutura escolar, como sistemas HVAC e equipamentos elétricos, prevendo as necessidades de manutenção antes que ocorram falhas graves. Essa abordagem proativa garante aos alunos e funcionários um ambiente de aprendizagem seguro e confortável.

Ao analisar dados de sensores e padrões históricos, a IA pode regular a iluminação, o aquecimento e o arrefecimento para reduzir o consumo de energia e diminuir os custos operacionais.

Assistência médica

Nos centros de saúde, as soluções baseadas em IA podem melhorar a segurança dos pacientes, identificando possíveis problemas ou falhas nos equipamentos e alertando as equipes quando for o momento de reparar ou substituir esses ativos críticos. Esta tecnologia também pode monitorar o desempenho de equipamentos médicos e detectar anomalias em tempo real.

Ao prever falhas nos equipamentos, os centros de saúde podem programar a manutenção de forma proativa, minimizando o tempo de inatividade e garantindo a disponibilidade de dispositivos médicos essenciais.

Espaços comerciais

A IA pode otimizar a utilização do espaço comercial monitorando os níveis de ocupação. Esses dados ajudam os gerentes de instalações a otimizar o layout dos espaços de trabalho, melhorar a eficiência energética, garantir a conformidade com os regulamentos de segurança e manter controles de custos de iluminação, temperatura e ventilação com base nos padrões de ocupação.

Hospitalidade

No setor hoteleiro, a IA pode personalizar as experiências dos hóspedes, automatizar processos de reserva e melhorar o serviço. Os sistemas de gerenciamento de visitantes baseados em IA podem agilizar o check-in, aumentar a segurança e gerenciar o acesso dos visitantes a diferentes áreas dos estabelecimentos comerciais.

Outros setores

As soluções baseadas em IA estendem-se a vários outros setores, como manufatura, transporte e hotelaria, entre outros.

A IA pode otimizar processos de produção, prever falhas de máquinas e garantir a qualidade do produto na fabricação. No transporte, a IA pode ser utilizada para gerenciamento inteligente de tráfego, veículos autônomos e otimização logística.

O futuro da IA ​​de manutenção preditiva

As poupanças de custos e as melhorias de segurança alcançadas através da manutenção preditiva orientada pela IA são revolucionárias para vários setores, abrindo caminho para um futuro mais sustentável e rentável.

O futuro da manutenção preditiva de IA para instalações tem um enorme potencial à medida que os avanços na tecnologia e na análise de dados continuam a moldar o cenário. Algumas tendências e possibilidades principais que podem ser esperadas incluem algoritmos avançados de aprendizado de máquina.

No futuro, testemunharemos o desenvolvimento de algoritmos mais sofisticados, capazes de lidar com quantidades cada vez maiores de dados complexos. Esses algoritmos serão melhores no reconhecimento de padrões e tendências, levando a melhores capacidades preditivas. Os sistemas de IA evoluirão para serem mais adaptáveis, aprendendo continuamente a partir de várias fontes para aumentar a precisão preditiva.

Os sistemas de IA não apenas preverão possíveis falhas nos equipamentos, mas também fornecerão recomendações automatizadas de manutenção.

Estas recomendações incluirão instruções precisas para tarefas de manutenção, peças sobressalentes necessárias e programação ideal. As equipes de manutenção se beneficiarão de fluxos de trabalho mais eficientes e de melhor planejamento.

À medida que a robótica e a IA evoluem, os robôs de manutenção autónomos podem tornar-se uma realidade. Esses robôs poderiam realizar tarefas rotineiras de inspeção e manutenção, reduzindo a necessidade de intervenção humana em áreas perigosas ou de difícil acesso.

Isto melhorará a segurança, economizará tempo e liberará técnicos humanos para tarefas mais complexas.

Em termos de tecnologias de manutenção que qualquer organização com instalações físicas pode implementar atualmente, um CMMS serve como um hub central para dados e processos de manutenção, permitindo que as organizações adotem e implementem estratégias de manutenção orientadas por IA de forma eficaz.

Ao aproveitar dados em tempo real, análise de tendências, alertas automáticos e geração de tarefas, o CMMS capacita as equipes de manutenção a resolver proativamente problemas de equipamentos, melhorar a confiabilidade e otimizar as operações de manutenção para maior eficiência e economia.

Saiba mais sobre a diferença entre manutenção preditiva e manutenção baseada em condições, seus benefícios e casos de uso.