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O uso inteligente de válvulas na indústria:

Um estudo de caso sobre redução de custos de manutenção e tempo de inatividade

Para manter a integridade dos equipamentos na indústria e garantir a continuidade dos processos no chão de fábrica, a manutenção é essencial. Segundo a ABRAMAN (2018) – Associação Brasileira de Manutenção e Gestão de Ativos –, essa área gasta cerca de 5% do faturamento bruto da indústria.

Existem diferentes tipos de manutenção na rotina de uma manufatura, sendo os principais:

  • Manutenção preventiva: feita de modo programado, com o objetivo de reduzir a probabilidade de falha ou a degradação de um maquinário;
  • Manutenção preditiva: baseada nos padrões de funcionamento da máquina para prever quando a manutenção deve ser realizada;
  • Manutenção corretiva: realizada após a ocorrência da falha, e tem o objetivo de consertar o maquinário para que ele possa realizar a função requerida;

Apesar de sua grande importância, otimizar o processo de manutenção no processo produtivo ainda é um grande desafio. As indústrias têm a missão de entender como readequar suas práticas e planejamentos às demandas do futuro. Nesse caso, a tecnologia é uma grande aliada, ao potencializar sua capacidade produtiva, reduzir erros e aumentar ganhos.

A partir do investimento em ciência de dados, é possível implementar a manutenção preditiva, evitando paradas repentinas que influenciam diretamente na produtividade. Segundo a McKinsey(2017), esse tipo de manutenção pode aumentar a vida útil de uma máquina de 20% a 40%, e reduzir os custos do processuais em até 25%.

Esse case tem o objetivo de detalhar como uma grande multinacional do ramo de alimentos fez uso da Solução ST-One. Aqui, o propósito era otimizar a manutenção da linha e garantir o bom funcionamento de uma matriz de válvulas. Para isso, a indústria se uniu com uma tecnologia de dados disruptiva, que a ajudou a atuar diretamente no problema, resultando em ganhos em diversas áreas. Saiba mais sobre nós.

valves and data science

Copyright: Motion Array

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