Conheça as principais técnicas de monitoramento com base em IoT

Manutenção preditiva é uma estratégia de inspeção de equipamentos que utiliza dados em tempo real para prever quando os componentes apresentarão falha, permitindo que ações corretivas sejam planejadas.

Um programa abrangente de manutenção preditiva compreende ações como previsão e diagnóstico de falhas, correção recomendada e sugestão de intervenções de manutenção a serem adotadas no futuro. Com isso, é possível planejar o tempo de inatividade da máquina, evitando paradas imprevistas.

Embora este conceito exista há décadas, somente nos últimos anos a tecnologia – incluindo sensores, computadores e softwares – se tornou acessível para indústrias de diversos segmentos.

Equipamentos conectados

Com a popularização da Internet das Coisas (IoT) nas fábricas, a inteligência artificial (IA) passou a ser empregada na manutenção dos equipamentos para encontrar padrões e prever falhas mecânicas antes que ocorram.

Conectadas por meio de uma plataforma de internet, as máquinas enviam atualizações contínuas sobre fatores que podem afetar seu desempenho.

As técnicas de monitoramento de condição mais comumente utilizadas são:

• Termografia: analisa o equipamento em operação para identificar áreas que estão gerando calor excessivo. As imagens termográficas ajudam a prevenir falhas devido ao superaquecimento de motores, rolamentos com excesso ou falta de aperto, falta de lubrificação, correias desalinhadas, picos de energia e componentes eletrônicos danificados, entre outros problemas.

• Análise de vibração: identifica com precisão fontes de vibração anormal que pode resultar em desequilíbrio no peso de um componente rotativo, problemas de lubrificação, rolamentos muito apertados ou soltos, desalinhamento de correias, eixos e outros componentes, danificação de peças e muitas outras anomalias.

• Análise de óleo: examina sua viscosidade e possíveis contaminantes. A qualidade do óleo pode afetar significativamente o funcionamento dos componentes móveis do equipamento.

• Análise de umidade: monitora o nível de umidade no óleo hidráulico e em lubrificantes. O excesso de umidade pode resultar em corrosão e interferir na operação dos componentes móveis.

• Análise de pressão: monitora o nível de pressão no equipamento. Por exemplo, o fluido do sistema hidráulico. Uma queda na pressão pode identificar que houve bloqueio parcial da mangueira. Em contraponto, um pico de pressão pode indicar iminência de quebra ou até mesmo de explosão.

• Monitoramento acústico: analisa e “traduz” os sons gerados por equipamentos elétricos ou mecânicos com componentes móveis para identificar se há ruídos incomuns.

Informação em nuvem

Inovações na área da manutenção preditiva passaram a permitir o monitoramento de vários fatores simultaneamente. Nesse sentido, a Parker vem desenvolvendo soluções para otimizar a manutenção de equipamentos industriais e de campo, contribuindo para que seus clientes sejam mais competitivos.

Os sensores sem fio Parker SensoNODE Blue™ captam as variações de desempenho de uma ampla gama de componentes e transmitem os dados por meio do software Voice of the Machine™ Cloud, com registro em tempo real e armazenamento em nuvem.

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