A manutenção 4.0 é sustentada por alguns pilares, como a manutenção preditiva, a internet das coisas, Big Data Analytics, edge computing, inteligência artificial e as manutenções prognóstica e prescritiva.
A manutenção preditiva é um método de manutenção que age na prevenção de falhas nos ativos da organização através do monitoramento constante de variáveis, como vibração, temperatura e índice de contaminação.
A Internet das Coisas (IoT) é a conexão entre dispositivos e a Internet, dando suporte essencial aos processos de manutenção preditiva, análise de dados em tempo real, métricas de desempenho, recomendações de reparo, gestão de inventário e monitoração de ativos.
A obtenção de dados através do Big Data Analytics é muito relevante para gerenciar as condições e prever falhas em máquinas e equipamentos.
A computação de borda (edge computing) processa dados no local físico do usuário ou da fonte de dados, permitindo que a análise ocorra no local de trabalho, sem a necessidade de uma conexão à Internet.
As aplicações de Artificial Intelligence utilizam modelos inteligentes de otimização de manutenção como, por exemplo, obtenção de orçamentos de custos de projetos e seleção de métodos técnica e economicamente ideais de reparo.
A manutenção prognóstica fornece informações sobre a previsibilidade de desempenho de máquinas ou equipamentos, apresentado dados sobre a data na qual estes não mais desempenharão suas funções conforme especificadas.
A manutenção prescritiva une todas as demais técnicas de manutenção citadas, pois tem por finalidade responder tecnicamente às necessidades da manutenção, utilizando Machine Learning, neural fuzzy systems, IoT, Big Data, edge computing e AI.
O processamento de dados com essa complexidade de processo envolvidos apresentará o máximo desempenho que um sistema poderá oferecer, compondo a Manutenção da 4ª Revolução Industrial.
Considerando as tecnologias citadas que compõem aquilo que se convencionou denominar “Manutenção 4.0”, pode-se claramente verificar que manutenção vive um novo período de disrupção em suas bases e, devido a isso, pode-se verificar a importância da coleta e tratamento de dados para a obtenção de resultados mais assertivos no processo de gestão e execução da manutenção industrial.