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Manutenção preditiva de equipamentos com RapidCanvas AutoAI

Aumente a fiabilidade no fabrico, tirando partido da manutenção preditiva com AutoAI para minimizar o tempo de inatividade e prolongar a vida útil do seu equipamento.

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Ultrapassar as falhas de equipamento e o tempo de inatividade com a IA

Os fabricantes enfrentam períodos de inatividade não planeados devido a falhas de equipamento que perturbam os calendários de produção, diminuem a produção e aumentam os custos de manutenção.

Tempo de inatividade do equipamento que leva a perdas de produção

Com a manutenção reactiva, as falhas de equipamento ocorrem inesperadamente, causando períodos de inatividade não planeados e perdas de produção.

Calendários de manutenção ineficientes

A programação manual da manutenção com base em intervalos de tempo arbitrários não é óptima. É frequente não se efetuar a manutenção necessária, ao mesmo tempo que se efectuam algumas manutenções desnecessárias.

Custos de manutenção elevados

As práticas de manutenção reactiva, como a manutenção baseada no tempo ou a manutenção do funcionamento até à falha, conduzem a custos mais elevados devido ao tempo de inatividade não planeado e a reparações repetidas.

Manutenção não planeada

A manutenção reactiva significa agir apenas quando algo se avaria. Isto conduz a uma manutenção não planeada que perturba os calendários de produção.

Dificuldade em detetar as causas profundas

A determinação das causas profundas das falhas do equipamento requer um esforço manual extensivo e experiência especializada.

Crie e implemente facilmente a IA para manutenção preditiva

Com a IA, o RapidCanvas permite prever as falhas antes de estas ocorrerem e mudar para a manutenção proactiva

Recolha de dados

Os dados dos sensores do equipamento industrial são continuamente recolhidos e armazenados. Estes dados incluem a temperatura, a pressão, a vibração, a corrente, etc.

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Processamento de dados

Os dados brutos do sensor são limpos e processados num formato utilizável. Questões como dados em falta e valores anómalos são tratadas.

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Treinar modelos ML

Os algoritmos de ML supervisionados e não supervisionados são treinados nos dados processados para detetar padrões e anomalias.

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Implementação do modelo

Os modelos treinados são implementados na infraestrutura de ponta ou na nuvem para monitorizar o equipamento em tempo real.

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Monitorização e alertas

Os modelos geram alertas para potenciais falhas para que os problemas possam ser resolvidos antes do tempo de inatividade.

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Melhoria contínua

Os modelos são treinados novamente à medida que chegam novos dados para melhorar a precisão ao longo do tempo.

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Vantagens da manutenção preditiva habilitada para IA do RapidCanvas

Redução do tempo de inatividade

As capacidades preditivas da IA prevêem as falhas com bastante antecedência para que os problemas possam ser resolvidos antes de ocorrerem períodos de inatividade.

Custos de manutenção mais baixos

A capacidade de evitar períodos de inatividade não planeados e falhas reduz significativamente os custos de manutenção.

Melhoria do tempo de vida

A vida útil dos activos é prolongada, uma vez que os potenciais problemas são identificados atempadamente, antes de ocorrerem danos maiores.

Menos interrupções não planeadas

As interrupções não planeadas são minimizadas, uma vez que a maioria das falhas de equipamento são previstas antes de se manifestarem.

Principais indicadores do sector

Ouvir os nossos clientes

"O RapidCanvas nos ajudou a concretizar nossa visão de integrar a IA em nossos processos de previsão de demanda e gerenciamento de estoque. A transição de modelos baseados em folhas de cálculo para o sofisticado modelo de IA do RapidCanvas foi um divisor de águas. Vimos uma melhoria de 35% na eficiência operacional e uma redução de 50% no tempo gasto em ajustes manuais.

Arthur Strommer

Vice-presidente, MTE-THOMSON

Ultrapassar as falhas de equipamento e o tempo de inatividade com a IA

Tempo de inatividade do equipamento que leva a perdas de produção

Calendários de manutenção ineficientes

Custos de manutenção elevados

Manutenção não planeada

Dificuldade em detetar as causas profundas

Tempo de inatividade do equipamento que conduz a perdas de produção - Manutenção preditiva do equipamento

Programas de manutenção ineficazes - Manutenção preditiva do equipamento