Previsão com base em estatísticas e probabilidades
Toda previsão se baseia em métodos estatísticos e probabilidades calculadas. Isto significa que:
- uma boa previsão requer uma grande quantidade de dados
- uma previsão nunca é uma certeza.
Em primeira instância, procurar prever a data do mau funcionamento de uma máquina ou peça implicará, portanto, em aceitar permitir que as máquinas falhem a fim de obter o maior número possível de casos de mau funcionamento, de modo a integrá-los no modelo de análise estatística, e depois usar este modelo para calcular uma data teórica de mau funcionamento… Temos em mente que qualquer que seja a confiabilidade do modelo, esta data incluirá sempre uma margem de erro e, no caso de equipamentos industriais, a margem de erro pode ser maior porque cada máquina é mais ou menos uma instância separada.
Antecipar para dar mais tempo
Preferimos a antecipação em vez da previsão, utilizando uma mistura de métodos condicionais e preditivos e colocando ênfase na importância e confiabilidade do diagnóstico. Desenvolvemos nossos algoritmos de diagnóstico automatizados para que as equipes de manutenção só possam ser alertadas quando uma máquina realmente tem uma falha, mas suficientemente cedo para que os reparos possam ser planejados de forma calma. Desta forma, prolongamos o intervalo entre o momento do diagnóstico e o momento em que a falha crítica é detectada
Prever significa anunciar um evento por intuição ou premonição, sem prova real, enquanto que prever é acreditar que um evento futuro é muito provável com base em alguns dados. É compreensível que a Norma NF EN 13306 não reconheça o termo “manutenção preditiva“. Portanto, com o desenvolvimento da inteligência artificial (particularmente a aprendizagem não supervisionada da máquina), é possível – a partir de uma coleta de dados – “ler” índices díspares que não atrairiam a atenção quando considerados isoladamente, mas que “revelariam” um problema quando reunidos. Suas previsões nos permitirão ampliar o escopo de nossas previsões.(Para saber mais sobre isto, leia nosso artigo: Como a inteligência artificial melhora a análise de vibração?).Vemos a manutenção preditiva como uma ciência que envolve a detecção de sinais fracos e a extrapolação de curvas de tendência para fins de diagnóstico, e não como um método probabilístico para calcular datas de manutenção. E quanto a você?
