Prototipação de plataforma de software para gestão e controle da manutenção de ativos de plantas industriais integrada com modelos de manutenção preditiva

• Processo: 20/13127-2
• Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Vigência: 01 de junho de 2021 - 30 de novembro de 2022
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Medidas Elétricas, Magnéticas e Eletrônicas, Instrumentação
• Pesquisador responsável: Nicolas Goulart Silva
• Beneficiário: Nicolas Goulart Silva
• Empresa: Dipsie Engenharia e Software S/A
• CNAE: Desenvolvimento de programas de computador sob encomenda ; Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis ; Serviços de engenharia
• Município: Vinhedo
• Pesquisadores principais: Douglas Castilho Mariani ; Julia Reinaldi Finassi Pinto ; Tomaz Marques Gonçalves da Silva
• Pesq. associados: Felipe Augusto Passarini
• Vinculado ao auxílio: 19/09086-1 - Modelo preditivo para detecção de falhas iminentes em máquinas elétricas industriais, AP.PIPE
• Bolsa(s) vinculada(s): 21/05705-9 - Prototipação de plataforma de software para gestão e controle da manutenção de ativos de plantas industriais integrada com modelos de manutenção preditiva, BP.PIPE
• Assunto(s): Manutenção preditiva Modelos matemáticos Modelos preditivos Automação industrial Aprendizado computacional Plataforma (computação) Softwares Indústrias Indústria 4.0

Resumo

Com o aumento da necessidade de serem mais competitivas, as indústrias se veem forçadas a incorporar a seus processos, tecnologias para otimização de custos, aumento de produtividade e eficiência. Atualmente, as empresas estão conectando seus ativos em busca de aproveitar da melhor forma possível, os seus dados para criar um novo e poderoso valor comercial. Essa grande movimentação na indústria é conhecida como a transformação digital, Indústria 4.0 e Internet industrial das Coisas IIoT (Industrial Internet of Things). Conectar os dispositivos é apenas o primeiro passo. O valor real está na informação gerada através dos dados que são transmitidos a partir desses dispositivos, como os insights de negócios que esses dados podem habilitar. Os custos de manutenção correspondem à maior parte das despesas operacionais totais das plantas industriais de manufatura e/ou processo. Dependendo do tipo de indústria, os custos de manutenção podem representar de 15% a 30% do custo dos bens produzidos. A proposta de modelos preditivos para o desenvolvimento de soluções de manutenção preditiva, tem como grande inovação o uso de técnicas de inteligência computacional que habilitam a capacidade de analisar em tempo real, parâmetros e variáveis reais de operação das máquinas, assim como, aprender vários padrões de leitura e fazer uma comparação entre os dados coletados com uma base de dados que contempla diversos estados de funcionamento da máquina. Esses modelos precisam ser combinados a soluções de software que atendam a necessidade da indústria, permitindo então, que o modelo preditivo desenvolvido no Fase 1, gere real valor combinado com uma solução de gerenciamento e controle, capaz de integrar de forma genuína o chão de fábrica e os diversos dispositivos e tecnologias existentes. (AU)