Programa Transformador WP13 - E – Eficiência na utilização de recursos e integração direta de energias renováveis nos processos de produção

O Advance4i pretende responder a 2 grandes problemas:

(i) Baixa digitalização do tecido industrial português e necessidade de melhorar substancialmente a sustentabilidade dos seus processos e

(ii) A Manutenção como fator de resiliência e competitividade de uma indústria sustentável.

A digitalização abre novas oportunidades para alcançar o compromisso ótimo entre estes dois fatores, pela exploração inteligente dos dados provenientes do chão de fábrica. Através de algoritmos avançados de Machine Learning (ML), é possível prever e antecipar a ocorrência de falhas nos equipamentos e sugerir alterações de configuração para minimizar os custos de manutenção, o inventário de peças sobressalentes e as paragens de produção.

Esta abordagem, denominada Manutenção Preditiva, representa o estado da arte das abordagens de manutenção. No entanto, requer uma efetiva digitalização do shopfloor, através de implementação de plataformas IoT capazes de congregar os dados digitais e a implementação de modelos de ML para manutenção preditiva.

O uso de ML, nomeadamente deep learning, na manutenção preditiva tem demonstrado resultados positivos, conseguindo prever com sucesso o tempo de RUL (Remaining Useful Life) das máquinas de produção. Tal permite antecipar as ações de manutenção e prevenir falhas que levem à interrupção da produção.