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Stefanini Scala Manutenção preditiva: evite problemas no maquinário, perdas e prejuízos
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Manutenção preditiva: evite problemas no maquinário, perdas e prejuízos

Manutenção preventiva você já conhece: o fabricante passa os procedimentos mais adequados para garantir o bom funcionamento de uma determinada máquina e você segue o cronograma. Mas você não recebe nenhuma previsão sobre eventuais quebras e quando elas poderão ocorrer, até porque isso depende da intensidade de uso e de muitas outras variáveis.
Mas nós podemos ajudá-lo com previsões para que você  faça a manutenção preditiva: a partir de uma série de dados e de modelos estatísticos, determinamos quando um equipamento sofrerá uma pane, evitando que a máquina pare e gere prejuízos para a empresa.
A pedido de uma mineradora, por exemplo, aplicamos a metodologia para as esteiras que carregam minérios – uma única esteira parada por algumas horas compromete toda a produção e gera perdas enormes. Por isso, é importante identificar e correlacionar dados, apontando qual a probabilidade de uma dessas esteiras apresentar problema e agir antes que isso aconteça.
Uma mesma máquina não apresenta os mesmos dados de outra máquina, mesmo que sejam iguais, assim como um automóvel tem maior ou menor vida útil dependendo do motorista e da forma como é conduzido. É  preciso ter  modelos estatísticos, que poderão ser alimentados com novos dados ao longo dos meses, gerando alertas para os administradores. E isso vale para máquinas de fábrica, para a indústria pesada, equipamentos hospitalares etc.

IBM SPSS

A manutenção preditiva envolve dezenas de variáveis referentes ao equipamento e ao processo de produção, como velocidade, tensão elétrica, aceleração, carga horária e anos de funcionamento, e também os dados gerados pela internet das coisas (IoT) e seus sensores. Os dados permitem construir modelos estatísticos que rodam no software IBM SPSS.
Estudar e correlacionar os dados, buscando formas que permitam prever o futuro e a saúde das máquinas, é uma de nossas especialidades na área de análise preditiva.

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