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Webinar Manutenção Prescritiva e Indústria 4.0 – Canal VITEK com Júlio Nascif

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IoT otimiza a eficiência para tratamento térmico em forno industrial

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No presente causo nos leva ao fim da década de 1970, mostrando como era um dos “trotes” a que profissionais eram submetidos quando estavam iniciando seu estágio naquele grande estaleiro da Ponta do Caju, na bela e gigante cidade do Rio de Janeiro.
A busca pelo balde de tinta listrada fazia parte de um processo de integração acelerado, que trazia muitas novas histórias a acrescentar para aqueles que por lá passaram.

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A Gestão de Ativos Físicos se encaixa mais como ciência ou arte?
A Ciência trabalha com dados e evidencias. A Arte trabalha com a inspiração, a sensibilidade e o instinto.
Tal como a Manutenção, a IA – Inteligência Artificial aplica ciência pura, mas para que nos ofereça os melhores resultados há que se valer da arte. A arte, no caso, é de propor os bons e os melhores argumentos, com as mais interessantes perguntas.
Por conta de uma aula que vou dar para um curso de pós-graduação para uma conceituada universidade do Rio de Janeiro, fui ao Chat-PT e perguntei quais tem sido os 20 Indicadores aplicados na Manutenção Industrial mais solicitados nestas plataformas com o próprio Chat GPT.
Achei bem interessante o resultado, mas acho que o Chat.GPT acertou somente 50% da resposta. Veja a lista baixo e me diga se concorda comigo que estão faltando alguns indicadores primordiais e outros não tão relevantes estão presentes na relação de indicadores que me foi entregue.

Os 20 indicadores mais solicitados sobre Manutenção Industrial na plataforma do Chat GPT:

  1. Custo de Manutenção: Despesas incorridas para manter e reparar equipamentos e instalações.
  2. Disponibilidade de Ativos: Tempo em que os equipamentos estão disponíveis para operação em relação ao tempo total.
  3. Tempo Médio Entre Falhas (MTBF): Tempo médio decorrido entre falhas em um equipamento.
  4. Tempo Médio para Reparo (MTTR): Tempo médio para reparar um equipamento após uma falha.
  5. Confiabilidade de Ativos: Capacidade dos equipamentos de realizar suas funções sem falhas ou interrupções.
  6. OEE (Overall Equipment Effectiveness): Medida da eficiência global do equipamento, considerando disponibilidade, desempenho e qualidade.
  7. Taxa de Falhas: Número de falhas em um equipamento em relação ao tempo de operação.
  8. Taxa de Reparo: Número de vezes que um equipamento é reparado em relação ao tempo de operação.
  9. Tempo de Vida Útil: Tempo que um equipamento pode ser usado antes de ser substituído.
  10. Eficiência de Manutenção: Relação entre o tempo de manutenção e o tempo total de operação.
  11. Custos de Falha: Custos associados às falhas de equipamentos, incluindo reparo, perda de produção e outros custos indiretos.
  12. Custo de Parada: Custos associados à interrupção da produção devido a falhas de equipamentos.
  13. Custos de Materiais: Despesas com materiais necessários para manutenção de equipamentos.
  14. Custo de Mão de Obra: Despesas com a mão de obra necessária para manutenção de equipamentos.
  15. Custo de Contratos e Serviços de Terceiros: Despesas com contratos e serviços de terceiros para manutenção de equipamentos.
  16. Índice de Acidentes de Trabalho: Número de acidentes de trabalho em relação ao número de horas trabalhadas.
  17. Taxa de Absenteísmo: Número de faltas de funcionários em relação ao número de horas trabalhadas.
  18. Produtividade: Relação entre a produção e o tempo de operação.
  19. Retorno sobre Investimento (ROI): Benefícios financeiros obtidos em relação aos investimentos realizados em manutenção de equipamentos.
  20. Impacto Ambiental: Avaliação dos impactos ambientais associados à manutenção de equipamentos.
O resultado meia boca, creio, se deve em parte ao fato de que a ferramenta está claudicando um pouco ainda e também a moçada não anda pesquisando muito nesses ambientes.
Na lista pois faltaram temas como Desempenho Operacional, Gestão de Pessoal, gestão de Contratos e serviços de terceiros, Materiais, Meio Ambiente, Produtividade, ROI e Ciclo de Vida Útil.
Mas sabemos que essa ferramenta e as concorrentes melhoram a cada dia. Voltarei por lá e vamos ver como andam os progressos da melhoria contínua (machine learning) tão decantada.
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