Anuga FoodTec 2022: sensores inteligentes e big data
Novas tecnologias garantem uma produção inteligente e em rede nas empresas do setor alimentício. Com o monitoramento de condições e manutenção preditiva, duas principais inovações da Indústria 4.0 estão cada vez mais em foco, que prometem manutenção preditiva de componentes individuais e sistemas inteiros. Os principais atores: sensores inteligentes, big data, serviços em nuvem e abordagens de aprendizado de máquina. Em combinação, eles permitem que os processos sejam otimizados continuamente e em tempo real, os padrões de qualidade sejam aumentados e a disponibilidade da máquina seja garantida. De 26 a 29 de abril de 2022, os expositores da Anuga FoodTec apresentarão soluções concretas para isso. Além da implementação técnica, os benefícios da manutenção preditiva do ponto de vista do negócio e novos modelos de negócios no serviço pós-venda também serão discutidos no centro de exposições de Colônia.
Monitoramento contra falhas
Um defeito da máquina geralmente requer reparo no local por um técnico. Com isso, vem o tempo de inatividade e a perda de receita. O objetivo dos conceitos de manutenção apresentados na Anuga FoodTec é encontrar a janela de tempo economicamente ideal para a manutenção dos sistemas ou a substituição de componentes. Para realizar isso, são necessárias informações em tempo real diretamente da máquina – e, portanto, sensores inteligentes. Eles operam usando computação de borda e coletam os dados brutos necessários para as análises, interpretam e os comunicam prontamente. Além disso, os sensores monitoram de forma independente a qualidade e a robustez de seus sinais.
Na indústria alimentícia, isso se reflete no uso crescente de sensores inteligentes e com capacidade de comunicação nas linhas de embalagem. Sejam balanças multicabeçais, embaladoras de fluxo, seladoras de bandejas ou sistemas de inspeção por raio-X: todos eles coletam dados valiosos. Por exemplo, com a Embalagem de Atmosfera Modificada (MAP) – um método que prolonga a vida útil de alimentos porcionados prontos para o consumo. Exige-se extremo cuidado. Mesmo as menores imprecisões na alimentação dos filmes podem levar a perdas na produção. Em uma linha que embala suavemente saladas recém-cortadas sob gás protetor, um sistema de monitoramento de condição inicia a parada da máquina assim que o filme não é transportado adequadamente ou a pressão de vedação cai. A manutenção preditiva vai um passo além. Aqui pode ser visto anteriormente que a pressão de vedação continua a cair em pequenos passos e que esta tendência eventualmente leva a que o valor limite crítico seja ultrapassado. Se a causa estiver na própria máquina, por exemplo, desgaste na ferramenta de vedação, o técnico pode agir em tempo hábil – e converter um tempo de inatividade não planejado em manutenção planejada.
Aprendizado de máquina para previsões precisas
Os componentes mecânicos causam vibrações e ruídos que variam ao longo da vida útil do componente e permitem tirar conclusões sobre o estado de desgaste de uma máquina. É aqui que entram em ação as soluções de software baseadas em IA, que registram as condições como aplicativos em nuvem e usam seus algoritmos para reconhecer os chamados desvios, ou seja, valores que mudam ao longo de um longo período de tempo. O seguinte se aplica aqui: Quanto mais dados os algoritmos tiverem à sua disposição, mais precisos eles serão. No entanto, um histórico correspondente também é um pré-requisito para estabelecer conexões entre o status da máquina e os dados. Ao final, calcula-se a probabilidade de ocorrência da falha. A manutenção preditiva também pode funcionar de forma preventiva e proativa com os dados em tempo real das máquinas, mas também pode prever quando e onde surgirá um problema. Em cargas mais altas, o período de manutenção é reduzido e os danos são evitados. Quando a carga é menor, o tempo de manutenção é adiado, o que economiza custos e tempos de inatividade desnecessários. Um software de visualização mostra todos os dados, tanto no nível de controle da máquina quanto nos dispositivos móveis.
Mas isso não é tudo: com a ajuda da manutenção preditiva, as cadeias de valor da empresa podem ser vinculadas ao serviço pós-venda do fabricante da planta. Assim que o momento exato em que uma máquina deve ser reparada é determinado, o processo de logística associado pode ser iniciado - e isso é totalmente automatizado. Aqui, também, o caminho leva a soluções baseadas em nuvem. Como complemento, eles podem ser integrados aos sistemas ERP existentes. Desta forma, o trabalho coordenado e os processos de pedidos podem ser assegurados, as peças sobressalentes podem ser rastreadas e o planejamento de requisitos com custo otimizado pode ser implementado.
Retrofit manutenção preditiva
Mas como os sistemas existentes podem ser adaptados para a Manutenção 4.0 no curso da modernização? A resposta dos fornecedores de tecnologia da Anuga FoodTec são os pacotes de retrofit, que contêm tudo para um retrofit direcionado de máquinas, desde o sensor robusto até a solução de sistema com monitoramento em nuvem flexível. Eles aprendem sozinhos a usar a máquina e, graças à operação da bateria e à comunicação por rádio, podem ser facilmente integrados. As perspectivas para a Anuga FoodTec 2022 mostram: paradas não planejadas em breve serão coisa do passado. Cada vez mais produtores de alimentos estão se afastando da abordagem reativa, onde os reparos são realizados apenas quando a máquina já está inoperante. As conferências e visitas guiadas organizadas pela DLG (Sociedade Agrícola Alemã) de 26 a 29 de abril também discutirão o que a manutenção preditiva já está fazendo hoje e quais os desenvolvimentos que se seguirão.
Anuga FoodTec - Feira internacional de fornecedores para a indústria de alimentos e bebidas, Colônia 26.04. - 29.04.2022/XNUMX/XNUMX
