Machine learning: como a análise de dados auxilia nas manutenções preditivas de máquinas?
Em diferentes setores industriais, o aprendizado de máquina (Machine Learning) é uma tecnologia cada vez mais demandada. Com ela, a tomada de decisões é mais rápida, fornecendo respostas instantâneas, sobretudo na área de manutenção preditiva.
A manutenção preditiva com machine learning ajuda indústrias a adquirirem maior eficiência operacional no chão de fábrica, reduzindo custos, erros e atrasos no processo produtivo.
Para isso, essa técnica realiza a análise de uma infinidade de dados que permitem antecipar problemas e planejar intervenções de manutenção com uma eficiência muito maior, evitando paradas não programadas e reduzindo custos.
Neste artigo, convidamos você a entender o que é machine learning e qual é a sua participação nas manutenções preditivas realizadas dentro do ambiente industrial.
Machine learning: capacidade de aprender com os dados consumidos
Subconjunto da inteligência artificial, o Machine Learning é uma técnica que se concentra na construção de sistemas que aprendem, ou melhoram seu desempenho gradualmente, com base nos dados que consomem.
Ou seja, o machine learning permite que os sistemas de computador se ajustem e se aprimorem à medida que acumulam “experiências”. Assim, quanto mais dados para alimentar os sistemas, mais precisos serão os resultados.
Além disso, nas últimas duas décadas, os avanços tecnológicos em armazenamento e capacidade de processamento possibilitaram a criação de diversos produtos inovadores baseados em machine learning. Podemos citar o exemplo do mecanismo de recomendação dos streamings e os veículos autônomos.
Passo a passo para aplicar o aprendizado de máquinas
Para se obter bons resultados na utilização do machine learning há a necessidade de aplicação de um processo, que funciona como um passo a passo.
Essas etapas do processo são baseadas em:
- Definir qual é o problema/necessidade – Qual é o problema? Por que o problema precisa de uma solução?
- Conhecer os dados – Quais são os dados disponíveis que vão respaldar a tomada de decisão futura?
- Preparar os dados – os dados brutos ainda não podem ser apresentados a um algoritmo de machine learning, exigindo a preparação prévia deles, por meio da seleção, pré-processamento e transformação.
- Escolher o método de medição de desempenho – essa etapa é responsável por definir o método de medição de desempenho que será utilizado, permitindo a comparação entre os resultados de cada algoritmo.
- Verificar os melhores algoritmos – repetimos os mesmos testes em diferentes algoritmos, definindo o melhor.
- Encontrar os melhores resultados – Cada algoritmo possui seus próprios parâmetros, e para obter o melhor desempenho precisamos variar o ajuste desses parâmetros, com o objetivo de encontrar a combinação que apresenta o melhor resultado.
- Apresentar os resultados finais – é fundamental que os resultados sejam apresentados de uma maneira que qualquer pessoa possa entendê-los.
Dito isso, um dos processos que mais podem se beneficiar da análise de dados e machine learning é a manutenção preditiva de máquinas industriais.
Responsável pelo monitoramento contínuo de parâmetros de funcionamento das máquinas, como pressão, temperatura e vazão, os algoritmos de manutenção preditiva podem detectar anomalias e prever falhas iminentes, resultando em uma abordagem mais proativa.
Manutenção preditiva: uso de dados para identificar padrões e tendências
Como já destacado, a manutenção preditiva é um método de monitoramento que usa tecnologias de aprendizado de máquina para antecipar a ocorrência de falhas. Entre muitas possibilidades, ela prediz o tempo de vida útil de uma máquina, sistema ou componente.
Ou seja, por meio da análise de dados, essa solução permite identificar sintomas iniciais de um problema, antes que se tornem potenciais falhas, e agir para que isso não ocorra.
Em outras palavras, esse é um método de manutenção proativo, que busca identificar padrões e tendências de, por exemplo, uma falha, evitando um caso de parada não programada e ajudando a aumentar a disponibilidade do equipamento.
Consequentemente, o setor industrial será beneficiado de diversas formas ao aplicar a manutenção preditiva de suas máquinas e equipamentos. Veja:
- Evita paradas forçadas por falhas não identificadas;
- Aumenta a confiabilidade no maquinário e reduz custos;
- Elimina a necessidade de manutenção corretiva (menos eficiente e mais cara);
- Maximiza o tempo disponibilidade do maquinário;
- Potencializa a vida útil de máquinas e equipamentos;
- Evita a necessidade de reparos ou desmontagem de equipamentos de forma recorrente;
- Reduz os riscos de acidentes, preservando a integridade e elevando a segurança dos profissionais;
- Detecta potenciais falhas que possam interromper a produção, agindo de forma proativa.
Além destes pontos, um estudo da McKinsey destacou que a manutenção preditiva pode reduzir o tempo de inatividade da máquina de 30% a 50%. Também aumenta a vida útil da máquina de 20% a 40%.
Assim, quando a estratégia de manutenção preditiva é aplicada de maneira eficiente e contínua, as chances de intervenções que prejudiquem a produtividade tornam-se muito baixas.
Manutenção preditiva com machine learning e treinamento de algoritmos
Basicamente, a manutenção preditiva com machine learning foca no processamento de grandes volumes de dados gerados pelas máquinas, equipamentos e sistemas em operação industrial.
Especificamente na indústria, esses dados são coletados por meio de sensores e outros dispositivos de monitoramento, como:
- Análise de vibrações,
- Ultrassom,
- Termografia,
- Análise de óleo,
- Monitoramento de ruídos,
- Alinhamento a laser de eixos,
- Monitoramento de condição de máquinas (por medições na planta com visitas programadas e/ou on-line),
- Endoscopia industrial.
Posteriormente, os dados são analisados por algoritmos de machine learning que identificam padrões e tendências, dando a possibilidade de implantação da manutenção preditiva.
Porém, o sucesso desse processo depende principalmente do treinamento dos algoritmos de machine learning.
Para isso, além dos dados da máquina, há a necessidade de alimentá-los com um conjunto de dados históricos, que contenham informações sobre o desempenho do equipamento ao longo do tempo e a ocorrência de falhas.
Tal etapa é essencial para que os algoritmos tenham a capacidade de aprender os padrões que indicam uma possível falha futura.
Uma vez treinados, os algoritmos podem ser aplicados em tempo real para monitorar continuamente o desempenho dos equipamentos. Eles analisam os dados em tempo real e comparam os padrões observados com os padrões aprendidos durante o treinamento.
Assim, se forem identificados desvios significativos, os algoritmos emitem alertas e recomendações de manutenção, permitindo ações preditivas antes que a falha ocorra.
Construindo uma solução de manutenção preditiva do zero
A construção de uma solução personalizada de manutenção preditiva baseada em aprendizado de máquina engloba todo um processo e deve se basear em um modelo de detecção e um modelo de previsão, integrando-os em uma solução completa.
Para treinar esses modelos, a indústria deve seguir as seguintes etapas:
- Reunir dados suficientes para treinar os modelos
Esses dados podem ser obtidos por sensores conectados às máquinas, registros de manutenção, dados ambientais e demais dados relevantes.
- Processamento de dados
Essa é uma etapa essencial que envolve uma série de técnicas, desde o tratamento de valores ausentes até a remoção de valores discrepantes. Para isso, conhecer a faixa de frequência dos dados é essencial para “ensinar as máquinas” a identificarem desvios.
- Engenharia de recursos
Essa etapa é usada para transformar dados brutos em recursos que ajudam a distinguir entre comportamento normal e defeituoso. O objetivo dessa etapa é extrair informações relevantes dos dados, facilitando a identificação de padrões e relacionamentos pelos algoritmos de aprendizado de máquina.
- Seleção e treinamento de modelo
Na etapa seguinte, há a escolha de um modelo de aprendizado de máquina ideal, treinando-o com base nos dados coletados.
Diferentes modelos têm vários pontos fortes e fracos. A seleção dependerá de fatores como a natureza dos dados, a complexidade do problema e o nível desejado de interpretabilidade.
Já o treinamento desse modelo envolve o uso de dados históricos para ensinar o modelo de manutenção preditiva de machine learning a reconhecer padrões e relacionamentos entre recursos e a variável alvo, como falha de equipamento.
- Integração e implantação
Com o modelo certo identificado, treinado e capacitado para gerar previsões precisas, é hora de colocá-lo em ação integrando-o ao sistema da indústria. Essa etapa pode ocorrer de diferentes formas:
Implementação na nuvem
Recomendado para grandes volumes de dados armazenados na nuvem. Ao executar os algoritmos de aprendizado de máquina diretamente na nuvem, elimina-se a necessidade de transferir dados entre máquinas locais e a nuvem para prognósticos e monitoramento de integridade.
Isso agiliza o processo de manutenção e aumenta a eficiência.
Implementação de borda
Outra alternativa é executar o algoritmo em dispositivos embarcados localizados mais próximos do equipamento. Esta abordagem permite atualizações e notificações imediatas sobre o estado do equipamento, sem atrasos.
Implementação híbrida
Baseada na combinação de nuvem e borda, essa implementação tem dispositivos incorporados para pré-processamento e extração de recursos, executando o modelo preditivo na nuvem.
Com essa forma, obtêm-se a eficiência associada à implantação de borda e o poder de processamento baseado em nuvem.
Por fim, o uso de algoritmos, sensores e sistemas de machine learning permitem que os equipamentos e máquinas sejam capazes de agir de forma autônoma. Sobretudo, no ato de identificar e antecipar qualquer ponto de atenção que comprometa seu funcionamento e segurança operacional.
A manutenção autônoma é uma das vertentes do machine learning. Saiba mais sobre esse tipo de manutenção e saiba como implementar.
