A engenharia de confiabilidade é essencial para garantir a consistência e segurança dos sistemas industriais. Ela garante a qualidade e eficiência das operações, especialmente em um mundo cada vez mais tecnológico e conectado.
A integração de tecnologias avançadas está impulsionando a confiabilidade industrial para atender às demandas crescentes do mercado. Essas tecnologias melhoram a eficiência, reduzem custos e promovem a responsabilidade social e ambiental das empresas.
Estudos da Confederação Nacional da Indústria mostram um aumento significativo na adoção de tecnologias digitais pelas indústrias nos últimos anos. Setores como farmacêutico, automobilístico e de alimentos e bebidas estão liderando essa inovação.
Apesar do progresso, ainda há 14 setores industriais no Brasil que não adotaram tecnologias digitais, representando 40% da produção industrial do país.
Principais Tendências que Moldam o Futuro da Engenharia de Confiabilidade
A evolução contínua da engenharia de confiabilidade é impulsionada pela busca incessante por melhorias e inovações. Compreender as tendências emergentes é crucial para garantir a confiabilidade e eficiência dos sistemas em um ambiente em constante mudança.
- Conectividade e IoT: Sensores e dispositivos integrados em sistemas industriais possibilitam o monitoramento em tempo real, fornecendo dados para análise de desempenho e detecção precoce de falhas.
- Manutenção Preditiva: Análise de dados e algoritmos de aprendizado de máquina permitem identificar falhas iminentes e realizar reparos antes de paradas não planejadas, usando sensores específicos para avaliar a tendência de falha.
- Digitalização e Automação: A digitalização e automação de processos industriais melhoram o monitoramento e controle, aumentando a confiabilidade e eficiência operacional.
- Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML): Análise de grandes volumes de dados em tempo real por meio de IA e ML permite identificar padrões e anomalias, reduzindo paradas não planejadas e aumentando a eficiência operacional.
A aplicação de Inteligência Artificial (IA) na indústria é notável para identificar falhas através de sensores IoT nas máquinas, onde dados são coletados e processados. Isso inclui um modelo de aprendizado de máquinas treinado para examinar dados e detectar padrões associados a falhas específicas.
A IA compara ativos analisados com milhões de outros em todo o mundo, permitindo uma análise detalhada do desempenho ao longo do tempo. Isso possibilita a predição de falhas com base no histórico do equipamento, contribuindo para diagnósticos precisos.
A Manutenção Assistida integra IA com outras tecnologias avançadas, como monitoramento online e sistemas inteligentes de gestão de manutenção (CMMS), visando otimizar processos de manutenção e fornecer diagnósticos baseados em comparações prescritivas.
O ESG, que representa diretrizes de responsabilidade social e ambiental, está sendo incorporado às estratégias de confiabilidade, visando a sustentabilidade e conformidade com regulamentos ambientais e sociais cada vez mais rigorosos.
A conformidade com normas regulatórias e industriais é crucial para garantir segurança, qualidade e conformidade operacional. Essas normas afetam a segurança, a qualidade do produto, a responsabilidade legal, os custos e a reputação da marca, influenciando significativamente a engenharia de confiabilidade na indústria.