Transformar a manutenção preditiva: modelos não supervisionados para deteção de anomalias com o MonoM

A Manutenção Preditiva (PdM) há muito que se tornou um componente essencial para muitas indústrias que procuram maximizar a disponibilidade e a eficiência dos seus activos. Um dos principais desafios da PdM é a deteção precoce de anomalias, um passo crítico na prevenção de falhas e tempos de inatividade não planeados. Neste contexto, os modelos não supervisionados desempenham um papel fundamental e, na plataforma MonoM, estão no centro desta transformação.

O que são modelos não supervisionados?

Os modelos não supervisionados são uma categoria de técnicas de aprendizagem automática que não requerem rótulos ou dados de formação pré-classificados. Em vez disso, baseiam-se na identificação de padrões e comportamentos invulgares em dados não supervisionados. Esta abordagem é particularmente valiosa em situações em que as anomalias são desconhecidas ou mudam ao longo do tempo.

Deteção de anomalias na manutenção preditiva

A deteção de anomalias na Manutenção Preditiva procura identificar alterações inesperadas no comportamento dos activos. Estas alterações podem ser sinais de problemas iminentes, como um aumento da vibração de uma máquina ou uma diminuição da eficiência de um sistema. A capacidade de identificar estes sinais precoces é crucial para programar a manutenção antes de ocorrer uma falha.

Modelos não supervisionados em MonoM

O MonoM incorporou modelos não supervisionados no seu produto para enfrentar eficazmente este desafio. Através da combinação de dados de sensores, dados de processos e o poder da inteligência artificial, o MonoM permite que as organizações implementem estratégias inteligentes de deteção de anomalias.

Como é que o fazemos?

Entradas e pré-processamento

Processamento inicial de dados para remover valores anómalos e agregar dados, permitindo ao utilizador selecionar um período de dados em que o ativo está a funcionar corretamente.

Deteção de anomalias

Treino de um modelo capaz de identificar anomalias nos dados ingeridos para um determinado ativo de forma agnóstica. Este modelo não necessita de um historial prévio, embora possa ser utilizado caso exista, e adapta-se a qualquer conjunto de variáveis e grandezas.

Além disso, não é necessário qualquer conhecimento especializado para a sua utilização, sendo apenas necessária uma configuração inicial em que são definidos os seguintes parâmetros: intervalos de dados a analisar e uma janela temporal em que os dados serão divididos para posterior inferência.

Dependendo dos novos dados ingeridos e do feedback fornecido pelo utilizador, o algoritmo aprende continuamente.

Classificação das anomalias

Algoritmo capaz de classificar anomalias com base em: conhecimentos especializados de analistas, ISOs e feedback dos utilizadores. Estes algoritmos aprendem com o tempo a identificar com maior exatidão o tipo de anomalia.

Benefícios da modelação não supervisionada no MonoM

Deteção precoce

Os modelos não supervisionados do MonoM permitem a deteção precoce de anomalias, identificando padrões subtis que podem indicar problemas iminentes. Isto dá às empresas a oportunidade de tomar medidas preventivas antes que ocorram falhas dispendiosas.

Flexibilidade

Os modelos não supervisionados são altamente adaptáveis e podem detetar uma grande variedade de anomalias, mesmo aquelas previamente desconhecidas. Isto é essencial em ambientes industriais onde os padrões de anomalias podem evoluir ao longo do tempo.

3. Redução de custos

A deteção proactiva de anomalias e a programação da manutenção baseada em dados conduzem a custos de funcionamento mais baixos, evitando reparações de emergência e reduzindo o tempo de inatividade não planeado.

4. Aumento da eficiência

Ao maximizar a eficiência dos activos e evitar o tempo de inatividade, as organizações podem aumentar a sua produtividade através do aumento do seu desempenho global.

Casos de utilização

Os modelos não supervisionados do MonoM provaram o seu valor numa variedade de aplicações industriais. Alguns exemplos notáveis incluem:

Monitorização da maquinaria: Analisando os dados de vibração da máquina para evitar falhas.

Qualidade do produto: Identificar anomalias nos processos de produção que possam afetar a qualidade do produto.

O futuro da manutenção preditiva com o MonoM

A integração de modelos não supervisionados na plataforma MonoM constitui um marco importante na Manutenção Preditiva. Ao aproveitar o poder da inteligência artificial e da aprendizagem automática, as organizações podem antecipar problemas e manter as suas operações a funcionar de forma mais eficiente do que nunca.

Num mundo em que a prevenção é a chave para evitar paragens de produção dispendiosas, os modelos não supervisionados são a ferramenta perfeita para a deteção de anomalias nos processos, para a melhoria da qualidade e para aumentar a eficiência global da Manutenção Preditiva.

Conclusão

Os modelos não assistidos são um componente essencial na evolução da Manutenção Preditiva, e o MonoM está na vanguarda desta revolução. Ao identificar padrões invulgares e comportamentos anómalos nos dados, as organizações podem tomar medidas preventivas, reduzir custos e maximizar a eficiência das suas operações. Na MonoM, o futuro da Manutenção Preditiva é agora.

Os modelos não assistidos são um componente essencial na evolução da Manutenção Preditiva, e o MonoM está na vanguarda desta revolução. Ao identificar padrões invulgares e comportamentos anómalos nos dados, as organizações podem tomar medidas preventivas, reduzir custos e maximizar a eficiência das suas operações. Na MonoM, o futuro da Manutenção Preditiva é agora.