Em um cenário de forte concorrência, a eficiência operacional é essencial para os fabricantes e indústrias. Por isso, detectar anomalias é tão importante para evitar falhas críticas, otimizando a manutenção das máquinas e reduzindo interrupções nos processos produtivos.
Como funciona a detecção de anomalias?
Com sensores instalados em peças críticas, as fábricas geram dados contínuos que permitem monitorar o desempenho dos equipamentos. Esses dados alimentam modelos preditivos treinados para identificar padrões normais de funcionamento. Quando ocorre um desvio — uma anomalia —, o sistema alerta os gestores antes que a falha se concretize.
Manutenção preditiva com KNIME
Através da plataforma KNIME Business Hub, um fluxo de trabalho automatizado processa os dados diariamente e aplica os modelos preditivos. Alertas de primeiro nível podem ativar ações simples, como o envio de e-mails. Já anomalias mais graves, classificadas como de segundo nível, podem gerar medidas drásticas, como a paralisação do sistema.
Quais são os Resultados?
O gerenciamento operacional pode acontecer de forma mais eficiente com a detecção de anomalias, graças a:
- Previsões precisas de falhas com até 10 semanas de antecedência
- Escalonamento de ações de manutenção, por exemplo, de um e-mail para uma paralisação do sistema
- Criação de um programa personalizado e preciso de manutenção preventiva
- Reconhecimento e resposta graduada à severidade dos alertas, com base em sua criticidade
Conclusão
Em conclusão, detectar anomalias com o KNIME Business Hub possibilita a escalabilidade necessária graças à arquitetura nativa em nuvem. Diversos recursos computacionais estão disponíveis para implementar análises preditivas nas quantidades enormes de dados de sensores.
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