Quando as máquinas sussurram ...

... ouça nossos especialistas! Descubra como a LANXESS utiliza a manutenção baseada em IA para evitar paradas de planta, economizar milhões — e tornar suas operações ainda mais digitais.

Às vezes, é apenas uma pequena queda de pressão no sistema de óleo lubrificante, um leve aumento na velocidade do ventilador ou uma discreta elevação de temperatura em um rolamento da bomba. Desvios sutis do comportamento normal dos sinais, quase imperceptíveis, mas que podem significar muito. Bastian Höfer, Chefe de Manutenção Preditiva, e sua equipe na Group Function PTSE aprenderam a “ouvir” precisamente esses sons sussurrantes. Com software apoiado por IA, tecnologia moderna de sensores e análise profunda dos dados das máquinas e do processo, eles conseguem detectar problemas antes mesmo que surjam. Após cerca de um ano de implementação, já é evidente que essa escuta antecipada vale a pena.

Sr. Höfer, a LANXESS está atualmente lançando uma ferramenta para manutenção preditiva. Qual é a nossa posição atual? 
Bastian Höfer: Cerca de um terço de todos os componentes particularmente críticos da fábrica estão agora conectados ao nosso sistema de monitoramento - cerca de 100 objetos em todas as unidades de negócios e em quase todas as regiões. No momento, estamos nos concentrando em grandes máquinas rotativas, como centrífugas, compressores e agitadores, pois os danos podem se tornar rapidamente muito caros. Atualmente, estamos descobrindo uma média de um problema emergente por semana - e a tendência é aumentar.

O que você conseguiu alcançar até agora?
Bastian Höfer: Muito: já detectamos cerca de 40 perdas potenciais em tempo hábil. Sem nossas análises, muitas delas não teriam sido notadas até que já tivessem tido sérias consequências. De danos em rolamentos e vazamentos a cabos bloqueados ou sensores defeituosos, tudo foi incluído. E é exatamente essa diversidade que mostra a força do sistema: ele não apenas reconhece padrões de falhas individuais, mas também atua como uma rede de monitoramento de malha fina. No geral, estamos falando agora de economias na faixa de sete dígitos, sem mencionar as falhas de entrega evitadas e os clientes irritados.

Como exatamente funciona o monitoramento?
Bastian Höfer: Antes de mais nada: nada funciona sem um ambiente de software robusto e uma infraestrutura de dados confiável. Ambos são fornecidos por nossos colegas da GF IT, com quem trabalhamos em estreita colaboração. Nossa ferramenta analisa a interação dos valores de, por exemplo, corrente, pressão, temperatura e vibrações de nosso arquivo de dados central (AVEVA PI) e conhece o "comportamento normal" de uma máquina, por assim dizer. Se os valores se desviarem disso, o sistema soa o alarme e nos mostra precisamente quais sinais desencadearam a anomalia. Em seguida, começa o verdadeiro trabalho em equipe: verificamos os dados, discutimos com nossos especialistas nas fábricas e decidimos juntos se e quais medidas são necessárias. O importante aqui é que a IA não toma nenhuma decisão. Ela fornece indicações. A experiência de nossos funcionários continua sendo a medida de todas as coisas.

Após a conclusão da implementação, você vê algum potencial adicional?
Bastian Höfer: Com certeza! No momento, estamos investigando várias aplicações. Um dos focos é o monitoramento de válvulas de controle. Elas são encontradas em grande número em nossos sistemas, e o software projetado para essa finalidade pode não apenas reconhecer os tipos de erro, mas também calcular a vida útil restante esperada. Isso nos permite evitar inspeções desnecessárias nas válvulas e paradas não planejadas no futuro. O monitoramento de purgadores de vapor também é uma aplicação muito escalável. Se um purgador de vapor estiver com defeito, o vapor pode escapar sem ser notado por semanas, levando a perdas consideráveis de energia. Graças ao monitoramento contínuo, reconhecemos esses defeitos em um estágio inicial. O investimento geralmente é amortizado em poucos meses. Ao mesmo tempo, fazemos uma contribuição tangível para a eficiência energética e, portanto, para uma maior sustentabilidade.

Nossos sistemas já são digitais o suficiente para isso?
Bastian Höfer: Em muitos casos, sim. Atualmente, temos acesso a dados de cerca de 600.000 sensores no arquivo central - uma excelente base. Entretanto, para algumas aplicações especiais, precisamos instalar sensores adicionais para nos tornarmos ainda mais transparentes. Para isso, usamos uma tecnologia moderna e sem fio que pode ser facilmente integrada, sem grandes intervenções e altos custos. Cada sensor adicional expande e fortalece a rede ao mesmo tempo: não apenas obtemos acesso aos dados relevantes para o monitoramento, mas também damos um poderoso impulso à digitalização na produção e na manutenção.