Como o IIoT Está Mudando o Monitoramento de Condição

A internet industrial das coisas (IIoT) e a Indústria 4.0 já estão gerando enormes benefícios em plantas ao redor do mundo. Parece que a força de trabalho jovem e digital de hoje é a energia que impulsiona essa mudança. Esforços anteriores foram, no mínimo, lentos.

Produtos modernos de consumo colocaram dispositivos conectados em nosso bolso, pulso, ouvido, carro e casa. O IoT projeta gerar entre US$ 1,9 e 4,7 trilhões em valor econômico até 2025. No caso do IIoT para monitoramento de ativos, espera-se um impacto econômico de US$ 200 a 500 bilhões até 2025. A manutenção baseada em condição (CBM), que utiliza sensores em tempo real e manutenção preditiva, é vista como o “ganho fácil” entre as aplicações do IIoT. Todos os anos, novos sensores online são introduzidos (veja a Figura 1).

A diversidade de novos sensores no espaço de monitoramento de condição é impressionante. Essa tendência emergente está destinada a transformar o campo para sempre.

Controle de Condição: O Novo Jogo

O monitoramento de condição descreve a coleta de dados necessária para sustentar a confiabilidade das máquinas. Máquinas inteligentes e fábricas conectadas precisam reagir e corrigir cursos com agilidade. A análise de dados converte esses dados em informações acionáveis. Quando usada para prever eventos futuros, é chamada de análise preditiva. Esse é o próximo passo do monitoramento de condição: a análise de condição.

Entretanto, a ação prática é essencial. Esse é o “controle de condição”, ou seja, realizar ajustes em tempo real com base nessas informações. Após isso, o ciclo retorna ao monitoramento de condição para validar se as ações foram eficazes. O ajuste corrigiu o problema ou melhorou o desempenho da máquina? Talvez um novo ajuste seja necessário?

O IIoT possibilita isso com sensores que monitoram a dinâmica em tempo real das máquinas. A vigilância contínua do IIoT é crucial para detectar mudanças que possam comprometer a confiabilidade. A Figura 2 ilustra esse processo cíclico de controle de condição.

O monitoramento de condição é apenas a etapa de aquisição de dados do controle de condição. A análise de condição transforma os dados em informações úteis. A resposta de condição utiliza essas informações em ajustes acionáveis.

Sensores em Tempo Real e Computação de Borda

Máquinas modernas frequentemente possuem “computação de borda”, permitindo que decisões sejam tomadas localmente, mesmo com dados enviados para a nuvem. A inteligência artificial (IA), que simula o raciocínio humano, está começando a ser aplicada em produtos industriais, mas ainda é incipiente no monitoramento de condição.

Mais prática é a inteligência aumentada, que combina a capacidade humana com computadores para converter dados em informações acionáveis. Por exemplo, inspeções visuais feitas por operadores podem ser combinadas com dados gerados por sensores online, como mostra a Figura 3.

*Quando a inteligência humana é aumentada pela artificial, resultados ideais podem ser alcançados.*

Esses dados podem controlar máquinas em tempo real, otimizando condições operacionais. O estado da máquina é constantemente monitorado e recalibrado, conforme ilustrado na Figura 4.

*A interface funcional entre o controlador do sistema (PLC) e o monitoramento de condição é habilitada por uma plataforma IIoT.*

Respostas Executadas por Humanos e Máquinas

Nem todas as ações precisam ser em tempo real. Algumas respostas corretivas dependem de decisões humanas ou tecnológicas. O IIoT fornece os dados, enquanto a análise os traduz em respostas prescritivas. A forma e o tempo de execução variam, como mostrado na Figura 5.

*A conectividade do IIoT permite respostas tanto humanas quanto automáticas para controle de condição*.

A Internet da Tribologia

O óleo funciona como uma caixa-preta, registrando condições internas boas e ruins. Décadas de pesquisa em tribologia e milhões de análises de óleo mostram que há “ouro” nesses dados, que são essenciais para ações corretivas.

A aquisição de dados pode ser multimodal: amostras laboratoriais, sensores online, coletores portáteis ou inspeções visuais. Outros testes e inspeções não relacionados ao lubrificante complementam o panorama. O IIoT, embora poderoso, não substitui outras formas de monitoramento, mas facilita o uso dos dados, como na Figura 6.

*O modelo expandido de controle de condição mostra o IIoT como fonte primária de dados.*

O Amanhecer do Controle de Condição Habilitado pelo IIoT

Os fundamentos do IIoT no monitoramento de condição estão avançando rapidamente. Sistemas funcionais já mostram resultados concretos, enquanto algumas empresas lideram o caminho.

O potencial completo dessa tecnologia deve evoluir ao longo das próximas décadas, oferecendo carreiras promissoras e um futuro tecnológico para a confiabilidade de máquinas.

Controle de Condição Significa Agilidade

A agilidade é fundamental, pois as condições mudam constantemente. Sustentar a confiabilidade das máquinas exige respostas rápidas a mudanças. Assim como um termostato ajusta a temperatura conforme o clima, máquinas devem reagir a mudanças como idade, carga, condições climáticas, entre outros.

Exemplos de Ajustes a Mudanças:

O que muda:
- Idade da máquina
- Envelhecimento do óleo
- Ciclo de carga (velocidade, pressão, etc.)
Como ajustar:
- Taxa de reposição de óleo
- Controle de temperatura do óleo
- Frequência de lubrificação

Essa agilidade, seja induzida por humanos ou máquinas, é essencial para responder a riscos e garantir a confiabilidade.

Por Jim Fitch, fundador e CEO da Noria Corporation.
Traduzido pela equipe de conteúdos da Noria Brasil.
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ML 11/2024: "How the IIoT Is Changing Condition Monitoring"