Inteligência Artificial

Inteligência Artificial

Duas aplicações iniciais de inteligência artificial para ambientes industriais
Dentro do escopo de manufatura discreta e de processo, a manutenção de ativos é um dos métodos industriais que está surgindo como uma área inicial de aplicação para IA.

Mais especificamente, as organizações estão começando a misturar o conceito de manutenção “preditiva” dentro de suas abordagens mais tradicionais de manutenção “preventiva” e de “quebra/conserta”.

A definição de manutenção preditiva do ARC Advisory Group envolve a aplicação de técnicas de monitoramento baseadas em condições para coletar e analisar dados de ativos para melhor entender o desempenho do ativo e executar a manutenção adequada antes que problemas iminentes possam afetar adversamente o desempenho, a disponibilidade ou a segurança da planta.

Um exemplo comum envolve um inversor de velocidade (VSD – do inglês variable speed drive) que é conectada a um motor.

A inteligência dentro da VSD reúne dados relacionados a qualquer comportamento anormal na operação desse motor e então sinaliza o equipamento para reparo ou substituição, antes que alguma falha aconteça.

Sendo assim, ao invés de esperar pela manutenção “preventiva” agendada acontecer, a manutenção pode agora ser gerenciada com base nas condições. É algo que tanto reduz o custo quanto aumenta a produção, pois um ativo somente é substituído quando realmente necessário e qualquer tempo de parada não antecipado é evitado.

Do mesmo modo, a machine learning (aprendizagem de máquina) pode ajudar na identificação precoce de outros danos como na lâmina da turbina de geração de energia, na válvula de alimentação de água da bomba, na aproximação do acoplamento do motor da planta e na pressão diferencial do selo de rolamento.

Uma segunda área de aplicação da Inteligência Artificial envolve o uso de uma combinação de sistemas existentes e novas tecnologias para controlar a rentabilidade de operação da planta.

Quando os princípios do controle de lucro são sobrepostos ao controle de processo, emerge uma estratégia de eficiência rentável.

A contabilidade em tempo real (RTA), que utiliza uma combinação de dados baseados em sensores do processo e dados financeiros para calcular os pontos de custo e lucro das etapas industriais, é a direcionadora que permite que os operadores ganhem acesso aos dados de rentabilidade.

Com isso, algoritmos podem ajudar os operadores na tomada de melhores decisões, partindo de uma perspectiva segura e rentável.

Independentemente da aplicação, ao utilizar inteligência artificial, as partes interessadas da indústria devem primeiro focar no problema principal do negócio que estão escolhendo resolver. Uma vez que o problema é analisado, então os fornecedores de tecnologia podem ajudar a determinar se as ferramentas podem oferecer uma solução que seja capaz de resolver o problema.

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