Prever as falhas de equipamentos e reduzir o tempo de manutenção já é algo possível no âmbito industrial, visto a presença da manufatura preditiva.
No entanto, graças à Inteligência Artificial Generativa, a manutenção preditiva industrial está passando por atualizações relevantes, agregando à confiabilidade, eficiência e otimização de custos — o objetivo de qualquer entidade com fins lucrativos.
Neste artigo, vamos explorar o que é essa tecnologia e como ela está impactando a manutenção industrial. O que há de novo para o mundo da engenharia? Vamos descobrir.
O que é a IA Generativa?
Ao longo dos últimos anos, a Inteligência Artificial (IA) tem sido cada vez mais mencionada. Mas, na grande maioria das vezes, ouvimos apenas sobre a “Inteligência Artificial” sendo citada assim, de forma generalizada. Então, qual a mudança que o nome “Generativa” traz neste contexto?
A IA generativa é uma categoria de inteligência artificial capaz de criar novos dados, simular eventos e oferecer respostas baseadas em grandes volumes de informações pré-existentes.
Em outras palavras, a IA generativa não reconhece padrões — assim como as IAs tradicionais —, e sim pode gerar cenários, prever comportamentos e criar soluções de forma autônoma.
No âmbito industrial, essa IA é integrada a sistemas de manutenção para simular o comportamento de equipamentos, prevendo falhas, testando cenários de operações e também orientando decisões de manutenção com base em dados dinâmicos e em tempo real.
Essa combinação atribuída à tecnologia potencializa a confiabilidade dos ativos e contribui não só para a otimização dos recursos gastos na manutenção, mas também ao tempo gasto.
A IA Generativa na Borda Industrial
Tempos atrás, a manutenção industrial era direcionada a reações sobre falhas — o que chamamos de “apagar fogo”. Com a introdução da manutenção preditiva em conjunto com a IA generativa, essa perspectiva sofreu modificações relevantes.
A IA generativa já está em uso e um exemplo dessa aplicação é o Twin Talk GPT, desenvolvido por uma empresa californiana. Combinando a IA generativa com computação de borda, o Twin Talk GPT possibilita simular eventos industriais e gerar dados operacionais que treinam algoritmos de manutenção preditiva.
Desta forma, os engenheiros podem treinar e testar algoritmos antes de aplicá-los na operação. Se você está habituado aos desafios presentes no ambiente industrial, consegue imaginar o quão importante este feito é para a segurança e decisões eficientes.
Além disso, o Twin Talk GPT utiliza controladores de borda inteligentes para capturar, processar e gerar dados industriais rápida e eficientemente.
Em suma, detectar anomalias antecipadamente e responder a eventos críticos com ações de circuito fechado, evita as paradas inesperadas e prejuízos para a empresa.
Como a Siemens Está Redefinindo a Manutenção com IA Generativa
A Siemens é outra empresa que decidiu investir pesado no uso da IA generativa conjunta à manutenção preditiva. A empresa lançou o Industrial Copilot, que é um assistente inteligente que apoia todas as etapas do ciclo de manutenção — desde o reparo até a previsão de falhas.
Essa tecnologia complementa a Senseye, que é a sua tecnologia tradicional de manutenção preditiva, com os seguintes fatores:
- Pacote de Entrada: Voltado para empresas que estão migrando da manutenção reativa para a baseada em condições. Ele oferece orientação de reparo com IA, coleta limitada de dados de sensores e solução de problemas assistida, com requisitos mínimos de infraestrutura;
Pacote Scale: Para organizações que buscam uma transformação completa da sua estratégia de manutenção. O pacote permite diagnósticos automatizados, previsão de falhas antes que aconteçam e escalabilidade em vários locais.
Em resultados apenas nas aplicações piloto, o Copilot conseguiu reduzir o tempo médio de manutenção reativa em 25%, um valor representativo em questões econômicas e de tempo de atividade.
Benefícios da IA Generativa para a Manutenção Industrial
Visto o grande salto tecnológico obtido com a integração da IA generativa à manutenção preditiva, quais os benefícios podemos esperar para a manutenção industrial? Resumidamente, os benefícios são:
- Redução do tempo de inatividade: Com diagnósticos e previsões mais precisos, os equipamentos passam menos tempo parados.
- Aumento da confiabilidade dos ativos: A manutenção se torna mais inteligente e preventiva.
- Eficiência operacional: Otimização dos processos de manutenção e redução de custos operacionais.
- Tomada de decisões baseada em dados: Insights gerados em tempo real auxiliam engenheiros e técnicos a agirem com mais assertividade.
- Maior segurança: Identificação antecipada de falhas críticas protege os operadores e os ativos industriais.
- Sustentabilidade: Redução de desperdícios e aumento da vida útil dos equipamentos.
Conclusão
Pode-se afirmar que a IA generativa é uma das tecnologias mais disruptivas para a manutenção industrial nas últimas décadas
O Twin Talk GPT e o Industrial Copilot da Siemens são apenas alguns exemplos que mostram que o futuro da manutenção será baseado em dados, previsões e ações inteligentes.
É notório que a janela de oportunidades criada pelo avanço tecnológico e sua integração vai modificar o modelo industrial em anos. Basta saber se você, como engenheiro ou técnico, quer ser protagonista ou espectador nessa nova era da manutenção inteligente.
