Machine Learning e IoT
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- Débora Nina Brezinski Bacelar
- 5 Há anos
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1 Machine Learning e IoT Kenio Carvalho CognIO na Manutenção Industrial
2 Inteligência Artificial É a inteligência similar à humana exibida por um hardware ou software. O termo foi criado por John MacCarthy e ele a definiu como sendo a ciência e engenharia de produzir máquinas inteligentes.
3 Machine Learning Campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados Arthur Samuel Explora o estudo e construção de algoritmos que podem aprender de seus erros e fazer previsões sobre dados.
4 Computação Cognitiva Sistemas cognitivos entedem expressões humanas: textual, verbal, visual, por raciocínio sobre a intenção real ou problema que está sendo abordado. Eles aprendem a reconhecer padrões de significado através de exemplos e feedbacks, interagindo com os seres humanos em seus próprios
5 Internet of Things - IoT A Internet das coisas é um estado onde as coisas se conectam à Internet e começam a falar umas com as outras. As coisas aqui podem ser objetos eletrônicos, elétricos, mecânicos, ou eletro-mecânicos. Os dados enviados pelas coisas são analisados e novas idéias e modelos de negócio podem surgir desta análise.
6 A Revolução da Internet Industrial Primeira Revolução Industrial Introdução de equipamentos de produção mecânica impulsionado por água e vapor de energia. Segunda Revolução Industrial Produção em massa alcançada pela divisão do conceito trabalhista e pelo uso de Energia. Terceira Revolução Industrial Uso de eletrônicos e de TI para automatizar ainda mais a produção. Quarta Revolução Industrial Baseado no uso de sistemas Cyber-físicos Grau de Complexidade Quarta Terceira Segunda Primeiro tear mecânico,1784 Primeira esteira transportadora, matadouro de Cincinnati, 1870 Primeiro controlador lógico programável (PLC) Modicon 084, 1969 HOJE Primeira Dados, Código, Cognição Industria 4.0
7 Industrial Internet of Things A Internet Industrial das Coisas, ou IIoT, é o uso da Internet das coisas para melhorar a fabricação e processos industriais. Também conhecido como Internet Industrial ou Indústria 4.0. IIoT incorpora tecnologias de Machine Learning e Big Data para aproveitar os dados de sensores, comunicação M2M( Machineto-Machine) e tecnologias de automação existente. Dados de Sensores Armazena mento Big Data Machine Learning Inteligência Artificial
8 IIoT na Manutenção Industrial
9 Adoção dos programas de Manutenção 55% Reativa 31% Preventiva 12% Preditiva Muitas empresas erroneamente acham que a manutenção consiste apenas em aguardar a falha de um ativo e, em seguida, consertá-lo ou substituí-lo. Reid Paquin, Research Analyst, Manufacturing and Product Innovation & Engineering
10 "verdades" fundamentais sobre a gestão de ativos hoje Aproximadamente 11% dos componentes de um ativo complexo falham ao longo do tempo. 89% falha aleatoriamente ao longo do tempo Operação normal Primeiros sinais de falha Performance Falhando Falha Tempo
11 Ativo e Equipamento inteligente Melhorar a confiabilidade e o desempenho de seus equipamentos e ativos através de uma melhor visibilidade, previsibilidade e operações Dados da máquina PLCs, e sistemas Dados do Equipamento Imformação de sensores Dados de Sensores Tempo, social e outros tipos de dados Dados Externos Edge Analytics & Ecosystem Plataforma de IoT Análise preditiva utilizada e modelos de indústria pré-construídos para detectar anomalias ou padrões de falhas, melhorar a qualidade, determinar o risco e tomar medidas preventivas Manutenção Preditiva e Prescritiva Análise de Qualidade Análise de Performance da Planta Cognitivo Analytics Utilizar as capacidades cognitivas para mineirar dados estruturados e não-estruturados para colher idéias e fornecer ações prescritivas Inspeção Visual e Qualidade Açoes recomnadadas que inicie uma ordem de trabalho ou atualize uma ordem de trabalho existente Fornecendo dados EAM como ativos históricos e dados de manutenção EAM Evitar atrasos de produção e melhorar o desempenho da linha de produção com melhor visibilidade de ativos Reduzir o tempo ocioso do equipamento e aumentar a eficiência do processo com modelos Agilizar os reparos de equipamentos através de análises preditivas e cognitivas
12 A aprendizagem da máquina analisa variáveis para correlacionar o grau de uso/abuso com a falha Usar Identificar métricas que são indicativas de falha do equipamento Descubra como os padrões de uso influenciam padrões de falha Traduzir métricas em "dias restantes antes da falha" Atribuir classificação de manutenção mais/menos/bem Fadiga Uso Stress térmico Dano físico Abuso Acúmulo de material Corrosão Tempo Dados 12
13 Manutençao Preditiva + IIoT 75% Redução de Falha Um programa bem orquestrado de manutenção preditiva tende a eliminar as falhas dos equipamentos. 45% Redução no tempo de parada O programa de manutenção preditiva reduz o tempo de parada do ativo. 30% Redução do custo de Manutenção Pesquisas mostram que em áreas específicas, pode-se conseguir até 10x o retorno sobre o investimento. 25% Aumento de produção A redução de falhas implica em aumento da produção. Fonte: Roland Berger Strategy Consultants
14 Benefícios para manutenção, fabricação & operações 97% capacidade de prever atrasos e cancelamentos dentro de 12 semanas aviação -análise de terabytes de dados de desempenho de turbina 87% de exatidão dentro de 48 horas em relação às falhas potenciais do equipamento exploração de petróleo e gás - identificar situações que levam a paralisações de equipamentos; melhorar a previsão de produção 45,5% de redução em manutenção não planejada aço analise os dados de produção e detectar avarias iminentes da máquina; $44m + em economia de manutenção aviação - reduzir # dos procedimentos de manutenção da engrenagem do rotor da cauda 34% precisão na previsão de falhas da máquina 2 + horas de antecedência Automotive - analisar dados de falha de linha de montagem robótica eficiência do refrigerador de 30% eletrônica avalie os parâmetros operacionais que elevam o desempenho
15 Brownfield to Greenfield Uma fábrica nova, construída do zero tem um custo muitas vezes proibitivo. Usando o princípio factory within factory você pode investir dentro de uma fábrica já existente. Considere um projeto de escopo gerenciável que pode ser efetivamente auto-suficiente e operar independentemente do resto da fábrica.
16 Kenio Carvalho CognIO Obrigado
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