Predictive Analytics
Tópico

Manutenção e Análises preditivas

Identifique componentes falhos e tome ações preventivas

Por que um item específico do equipamento apresentou mau funcionamento e quando isso pode vir a acontecer novamente?

  • Reduza a inoperância por meio de manutenção preventiva
  • Monitore equipamentos a fim de detectar anomalias
  • Planejamento de bom custo-benefício para serviços e reparos
  • Identifique tendências por meio de análise de previsão
  • Potencialize tecnologias como SAP HANA e Hadoop

Operações preditivas para uma logística simplificada

Quedas imprevistas podem atrapalhar significativamente a produção e causar a insatisfação do cliente. Elas aumentam custos e ferem reputações – não apenas na indústria de manufatura, mas em logística e transporte de cargas e passageiros. Na Alemanha, por exemplo, aproximadamente um quarto dos trens chega atrasado. Isso é uma grande inconveniência para passageiros e clientes de empresas de transporte. Sem falar que atrasos em horários extremamente exatos e redes congestionadas possuem um efeito cascata, afetando agendamentos por todo o sistema. Estudos mostram que mais de um terço dos atrasos iniciais decorrem de defeitos em componentes de infraestrutura; em outras palavras, eles crescem durante falhas imprevistas no metrô, trem, carretagem rodoviária e ônibus.

Manutenção preventiva: serviços e monitoramento direcionados

Contra esse pano de fundo, as empresas de transporte estão procurando por novas e melhoradas formas de reduzir a inoperância, aprimorando assim o uso de recursos disponíveis. A manutenção periódica e agendada, onde os equipamentos são revisados dentro de janelas pré-definidas de tempo, possui limitações. Ela é direcionada para a experiência comum, com uma margem generosa de segurança, não para os reais limites de uso e desgaste. Uma resposta eficaz é a manutenção preventive – o monitoramento de componentes e o serviço direcionado para responder a anomalias detectadas.
Solução de Manutenção Preventiva (LPMS)
A solução Locomotive Predictive Maintenance permite que empresas ferroviárias antecipem possíveis interrupções de serviço em tempo bastante antecipado. Isso permite que elas planejem de forma preventiva a manutenção em seus equipamentos com o mínimo de impacto em suas atividades diárias.

A prevenção é melhor do que uma cura mais cara

A manutenção preventiva utiliza sensors nos veículos e outros equipamentos. Esses sensores capturam dados de componentes individuais, transmitindo essa informação para um sistema central de software. Por sua vez, o sistema analisa essas informações em tempo real, exibindo os resultados em um painel online de controle. Como resultado, qualquer deterioração pode ser localizada e remediada antes que ela cause uma inoperância não planejada. A manutenção preventiva abre caminho para um planejamento de melhor custo-benefício para serviços e reparos de rotina. Por exemplo, a Union Pacific, uma das grandes empresas ferroviárias dos EUA com cerca de 8 mil locomotivas em operação, estima que a manutenção preventiva traz economias de aproximadamente US$ 100 milhões por ano.

Análise de previsão

A análise de previsão pode ser aplicada a processos de logística e manufatura – na verdade, qualquer cenário onde grandes volumes de dados de componentes individuais são continuamente capturados. Esses dados podem ser aproveitados para identificar tendências e prever eventos – além de refinar e uniformizar processos operacionais em tempo real. Para essa finalidade, a oferta end-to-end da T-Systems inclui soluções para sensores, conectividade, ciência de dados e plataformas em nuvem para big data, além de uma enorme expertise de indústrias específicas de atuação. 

Análise de big data via cloud segura

A T-Systems faz uso de ponderosas tecnologias como SAP HANA e Hadoop para a análise de dados. Quando necessário, esses serviços podem ser fornecidos diretamente da nuvem. Como resultado, as empresas não mais precisam medir os custos de construir e operar seus próprios data centers ou infraestrutura de software. Isso é particularmente atraente onde cargas flutuam de forma marcada, exigindo recursos altamente escaláveis. Mais além, todos os serviços em nuvem da T-Systems para manutenção preventiva e análise de previsão são hospedados em data centers alemães, altamente seguros e com extensa certificação, em concordância com os padrões rígidos de proteção de dados do país.