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  • Foto do escritorEdgard Gonçalves Cardoso

Manutenção 4.0 - Conceitos

“A questão para todas as indústrias e empresas, sem exceção, não é mais: ‘haverá ruptura em minha empresa?’, mas: ‘quando ocorrerá a ruptura, quanto irá demorar e como ela afetará a mim e a minha organização?’”. Essas são as palavras do Ph.D. professor Klaus Schwab*, fundador e presidente executivo do Fórum Econômico Mundial (World Economic Forum – WEF), uma organização internacional de cooperação público-privada, sem fins lucrativos, com sede em Genebra.

E é com base na frase do professor Klaus que a palavra disrupção se encaixa. E disrupção é o que está movendo a manutenção tradicional para a manutenção 4.0, a manutenção baseada na tecnologia, na análise de dados, na robotização, na manufatura aditiva.



A manutenção 4.0 é sustentada por alguns pilares tecnológicos, 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, tais como, vibração, temperatura e índice de contaminação. Softwares dotado de alta capacidade de processamento compilam os dados obtidos e fornecem relatórios gerenciais para a tomada de decisão da engenharia e da equipe técnica ou, em alguns casos, realizam a auto adaptação da máquina ou sistema às melhores condições de funcionamento, aumentando a disponibilidade e a confiabilidade.

A Internet das Coisas (IoT) é a conexão entre dispositivos e a Internet. No processo de gerenciamento da manutenção, a IoT dará suporte essencial aos processos de manutenção preditiva, análise de dados em tempo real, métricas de desempenho, recomendações de reparo automático, gestão de inventário e monitoração remota de ativos da organização.



A obtenção de dados através do Big Data Analytics é muito relevante para gerenciar as condições e prever falhas em máquinas e equipamentos. Além disso, com a utilização do Big Data é possível a obtenção de estratégias de manutenção e fornecimento de insights para a gerência resolver problemas de manutenção, sendo essas estratégias denominadas proativas. Além disso, também são viabilizados processos analíticos, que, bem projetados, reduzem consideravelmente o tempo de resposta da manutenção e melhoram substancialmente a disponibilidade do sistema produtivo.

A computação de borda (Edge Computing) é aquela na qual o processamento acontece no local físico (ou próximo) do usuário ou da fonte de dados (máquinas e equipamentos). A importância da computação de borda na implantação da manutenção preditiva na Indústria 4.0 permite que a análise e o processamento de dados sejam executados no local, sem a necessidade de uma conexão à Internet, ou seja, o acesso aos dados pode ser realizado também remotamente. Para a transição dos sistemas de computação comumente utilizados nas organizações para a Edge Computing faz-se necessário um gerenciamento centralizado, interoperabilidade e a garantia de atualizações de segurança.

Em termos básicos e objetivos, o uso de Artificial Intelligence (Inteligência Artificial, IA) é uma ação com o objetivo de substituir a inteligência humana pela inteligência das máquinas. As aplicações de IA na manutenção são embasadas pela utilização de modelos inteligentes de otimização de manutenção, especificação de administração como, por exemplo, a obtenção de orçamentos de custos de projetos e seleção de métodos tecnicamente e economicamente ideais de reparo.

A manutenção prognóstica tem por princípio fornecer ao responsável técnico informações sobre a previsibilidade de desempenho de máquinas ou equipamentos, apresentando dados sobre a impossibilidade, no período de tempo, onde estes não mais desempenharão suas funções conforme especificado, baseando-se nas análises preditivas. Esta técnica faz uso de Machine Learning, Neural Networks e Neural Fuzzy Systems.



Por fim, a manutenção prescritiva, a qual concatena tudo o que as demais técnicas de manutenção da Indústria 4.0 apresentam, tem por finalidade dar respostas tecnicamente assertivas, objetivando resultados otimizados, ou seja, com altíssimos rendimentos e curtos intervalos de tempo. O princípio de atuação da manutenção prescritiva é baseado no desempenho que o usuário pretende alcançar com determinada máquina, equipamento, conjunto ou sistema e, esta técnica de manutenção irá proporcionar os parâmetros ideais para que este desempenho seja atingido. Para isso, a manutenção prescritiva, faz uso de Machine Learning, Neural Networks, Neural Fuzzy Systems, IoT, Big Data Analytics, Edge Computing e Artificial Intelligence. O processamento de dados com essa complexidade de processo envolvidos apresentará o máximo desempenho que um sistema poderá oferecer.

Assim, podemos ter a certeza de que as palavras do professor Klaus Schwab realmente fazem muito sentido, ou seja, a questão não é se haverá ruptura dos processos de manutenção da organização, mas sim quando ocorrerá e como irá afetar o modo de trabalho dos profissionais e a maneira como as organizações empresariais funcionarão no futuro, futuro este que podemos chamar de presente.


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