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Índice
Módulo I - Inovação
Introdução à inteligência artificial (AI) no âmbito do facility management
A inteligência artificial (AI) tornou-se uma das tecnologias mais transformadoras da era moderna.
Esta tecnologia promete alterar profundamente quase todos as áreas de negócio e indústrias e é perfeitamente adequada para o setor da manutenção e do facility management — um contexto que já conta com uma longa relação com a tecnologia.
Ao tirar partido da AI, os facility managers podem processar e controlar a informação em grande escala, extrair conhecimentos profundos dos dados e, em última análise, tomar melhores decisões.
Definição de AI e as suas aplicações em vários setores
A inteligência artificial — ou AI, a sigla inglesa universalmente utilizada —, é um ramo da ciência informática que tem por objetivo criar máquinas capazes de imitar funções cognitivas próprias da mente humana, como o raciocínio, a aprendizagem e a resolução de problemas. Os algoritmos de AI são capazes de trabalhar com grandes quantidades de dados complexos, extraindo padrões, classificando variáveis e gerando previsões exatas muito mais rapidamente do que os métodos tradicionais. As aplicações de AI são implementadas em navegadores web, dispositivos portáteis e até em dispositivos IoT. O mercado global de AI está a crescer rapidamente e prevê-se que valha cerca de 1,3 mil milhões de dólares até 2030. Ao longo dos últimos anos, a AI tem vindo a transformar uma infinidade de setores. Nos cuidados de saúde, ajuda no diagnóstico e na medicina personalizada; nas finanças, permite a negociação algorítmica e a deteção de fraudes; e na indústria automóvel, permite a condução autónoma de veículos.
Panorama geral do potencial da AI na melhoria dos processos de manutenção e de facility management
O setor da manutenção e do facility management está a evoluir rapidamente, em parte devido à integração da AI. A era da Manutenção 5.0 tira partido de plataformas informáticas inteligentes, sensores IoT e modelos de AI concebidos para extrair automaticamente informações de dados complexos e aproveitá-las para a tomada de decisões em tempo real.
As empresas estão a investir uma parte considerável dos seus orçamentos operacionais na manutenção e na recolha de mais dados através dos seus sensores, o que está a criar grandes quantidades de informação que tem de ser processada e analisada.
As instalações complexas, como as plataformas petrolíferas, podem estar equipadas com 500 000 sensores, que produzem um vasto fluxo de dados analisáveis, fornecendo informações acerca de ‘tudo’ — desde o desempenho do equipamento às avarias.
Uma das principais capacidades da AI é trabalhar com dados complexos em grande escala. Através da fusão de sensores, de grandes volumes de dados e de algoritmos de machine learning (aprendizagem automática), a AI promete operações de manutenção e facility management mais inteligentes.
Ao converter grandes quantidades de dados em sugestões de caráter prático, a AI ajuda os gestores a tomarem decisões informadas, o que os faz poupar tempo, dinheiro e recursos.
Tal inclui a monitorização do equipamento em tempo real, a manutenção preditiva, a otimização energética e até a melhoria dos protocolos de segurança.
Desafios actuais da manutenção e do facility management
Problemas comuns das equipas de manutenção e dos facility managers
A manutenção e o facility management são um domínio multifacetado com desafios constantes. Embora estes variem de acordo com o tipo de indústria ou área de negócio, alguns dos principais desafios que os facility managers enfrentam são:
Com infraestruturas expansivas e uma quantidade imensa de ativos, os gestores têm dificuldade em monitorizar de perto todos os ângulos das suas operações.
Organizar operações de manutenção complexas é algo frequentemente citado como um desafio. 85% das empresas britânicas, por exemplo, consideram complexo o planeamento da manutenção com base em sinais preditivos.
Normas e regulamentos ‘apertados’ exigem inspeções rigorosas, manutenção de registos e de calendários de manutenção, para evitar sanções.
A manutenção pode representar até 50% dos orçamentos operacionais. Os constrangimentos económicos limitam frequentemente os recursos disponíveis para as atividades de manutenção, o que torna difícil assegurar um funcionamento de excelência das instalações.
A racionalização das operações, assegurando simultaneamente a otimização dos recursos humanos e do desempenho dos equipamentos, continua a ser uma das principais preocupações.
Como é que a AI pode responder a estes desafios e melhorar a eficiência
A AI oferece uma multiplicidade de soluções para os desafios referidos aqui ao lado:
Ao integrar sistemas de monitorização alimentados por AI, os gestores obtêm informações em tempo real sobre o estado operacional dos seus ativos.
Muitas vezes, as empresas recolhem e criam mais dados do que os que utilizam. A AI maximiza a utilidade de dados extensos, ajudando as empresas a extrair informações significativas dos seus sensores e dos seus sistemas de monitorização.
A AI pode monitorizar e garantir que as instalações cumprem as normas e os regulamentos, notificando os gestores de potenciais violações de conformidade.
A AI pode ajudar a prever quando o equipamento irá provavelmente falhar ou quando uma peça precisa de ser substituída, permitindo uma manutenção proativa e, consequentemente, uma poupança significativa de custos.
Com os insights fornecidos pela AI, as operações podem ser simplificadas e os recursos utilizados de forma mais eficiente, garantindo uma ótima produtividade.
Manutenção preditiva com IA
A manutenção preditiva e a sua importância
A manutenção preditiva utiliza conclusões baseadas em dados para prever quando o equipamento ou a máquina pode falhar ou necessitar de manutenção, permitindo uma intervenção atempada.
Os métodos tradicionais giram frequentemente em torno da manutenção programada, que pode nem sempre ser atempada ou eficiente. A manutenção preditiva, pelo contrário, oferece a capacidade de intervir no equipamento precisamente quando necessário, evitando o downtime imprevisto e verificações de manutenção desnecessárias.
Cerca de 48% das empresas já utilizam dispositivos de monitorização para mudar o foco da manutenção programada para a preventiva. Um relatório da PwC concluiu que, embora complexa de orquestrar na prática, a manutenção preditiva reduziu os custos de manutenção em 12% e aumentou a vida útil dos ativos em cerca de 20%.
O resultado é uma maior longevidade do equipamento, uma redução acentuada dos custos de manutenção e a garantia de operações sem percalços e sem interrupções.
Como a análise preditiva baseada em AI pode otimizar o planeamento da manutenção e reduzir o downtime
A AI eleva a manutenção preditiva a um novo patamar.
Ao absorver e analisar grandes quantidades de dados — desde as condições de funcionamento das máquinas até aos seus históricos de manutenção —, a AI pode identificar padrões e anomalias subtis que facilmente escapam ao escrutínio humano.
Um sistema de AI pode identificar, por exemplo, que um determinado tipo de maquinaria falha frequentemente quando funciona acima de um determinado intervalo de temperatura durante longos períodos.
Estas informações podem levar a calendários de manutenção adaptados e a intervenções precoces, reduzindo drasticamente os eventuais períodos de inatividade. Para além disso, os sistemas de AI adaptam-se e aprendem com os seus próprios dados, tornando-se mais precisos ao longo do tempo.
Monitorização da condição com base em AI
Utilizar a AI para monitorizar a condição do equipamento e das instalações em tempo real
A monitorização da condição em tempo real é uma aplicação avançada de AI na manutenção e no facility management.
O equipamento e os ativos são equipados com sensores que recolhem continuamente dados, desde os níveis de temperatura e vibração até à acústica e ao teor de humidade.
Os sistemas de AI processam este fluxo constante de informação, identificando potenciais falhas ou desvios, que podem ser sinónimo de problemas.
Estes dados são recolhidos e processados em tempo real, muitas vezes com ligações wireless facilitadas através de 4G ou 5G. Alguns dados podem ser processados localmente por dispositivos periféricos.
Vantagens da deteção precoce e dos conhecimentos preditivos para a manutenção proativa
A verdadeira vantagem da monitorização da condição com recurso a AI reside na sua capacidade de detetar falhas, muito antes de estas se transformarem em problemas graves.
Uma pequena anomalia de vibração numa bomba, por exemplo, se não for tratada, pode levar a danos significativos ou mesmo à falha do equipamento. A deteção precoce, nestes casos, é fundamental para reduzir os custos de manutenção.
A monitorização em tempo real assinala instantaneamente estas anomalias, permitindo uma atenção e resolução imediatas. Isto não só protege o equipamento, como também evita paragens e substituições dispendiosas.
A manutenção preventiva com deteção precoce está associada a períodos de downtime significativamente mais reduzidos e a uma maior produtividade.
Gestão e eficiência energéticas
Tirar partido da AI para otimizar o consumo de energia e reduzir os custos
A gestão da energia poupa dinheiro e reduz o impacto ambiental através da redução das emissões. A AI transforma o processo de otimização da energia, monitorizando de forma inteligente os padrões de utilização em vários equipamentos e espaços, e aplicando depois algoritmos de aprendizagem automática para otimizar o consumo. A AI pode, por exemplo, prever quando determinadas partes das instalações vão estar desocupadas e ajustar o aquecimento ou a refrigeração em conformidade, o que conduz a poupanças de energia substanciais.
Implementação de sistemas inteligentes e integração da IoT para eficiência energética
Os dispositivos IoT podem elevar a eficiência energética a novos níveis, quando combinados com AI. Termóstatos inteligentes, sistemas de iluminação e unidades AVAC, por exemplo, podem ajustar-se autonomamente a partir de dados em tempo real e de análises preditivas. Estudos revelaram que a automatização por AI dos sistemas AVAC pode reduzir os custos de energia em 25% e as emissões de CO2 relacionadas com o AVAC em 40%. Além disso, os facility managers podem obter informações sobre os pontos de desperdício de energia e adaptar estratégias para maximizar a eficiência, utilizando sensores e análises baseadas em AI.
Alocação de recursos com base em AI
Otimização de recursos como pessoas, equipamento e materiais, utilizando algoritmos de AI
A afetação eficiente de recursos é vital para o funcionamento ininterrupto de qualquer instalação. A AI destaca-se neste domínio através da análise de conjuntos de dados complexos, desde os horários dos funcionários à disponibilidade de equipamento e ao stock.
Utilizando estes dados, os algoritmos de AI podem prever a procura e garantir que os recursos certos estão disponíveis no momento certo, melhorando a eficiência operacional.
Equilíbrio entre as necessidades de manutenção e os requisitos operacionais
A AI proporciona uma abordagem equilibrada ao determinar o momento ideal para as atividades de manutenção sem prejudicar as operações em curso.
A AI pode determinar, por exemplo, que uma determinada máquina, embora deva ser objeto de manutenção, pode continuar a funcionar de forma eficiente durante um determinado período sem aumentar o risco.
Este tipo de tomada de decisões preditivas garante que a atividade de uma instalação seja minimamente perturbada. Trata-se de reduzir o downtime e gerir a manutenção para garantir a maior produtividade possível, ao mesmo tempo que se reduzem os custos e a energia.
Tomada de decisões com base em dados
A importância dos dados nas estratégias de manutenção baseadas em AI
Os dados são a força vital dos sistemas de AI. Sem eles, os modelos preditivos e os algoritmos não podem funcionar eficazmente. Os dados de sensores, registos e outras fontes, fornecem informações valiosas que os algoritmos analisam para fornecer insights e orientações.
Estas informações permitem que os gestores prevejam potenciais problemas, otimizem as operações e aumentem a vida útil dos ativos.
Como recolher, analisar e utilizar dados para uma melhor tomada de decisões
Embora a recolha de dados seja essencial, o seu verdadeiro valor reside numa análise e interpretação eficazes.
O software de gestão de manutenção orientado por AI e as plataformas inteligentes de gestão de manutenção (IMMP) analisam vastos conjuntos de dados para extrair sugestões acionáveis.
Isto simplifica bastante o aproveitamento da AI para o setor da manutenção. As IMMP integram dados de diferentes fontes e disponibilizam-nos num formato intuitivo e de fácil leitura. Apenas é necessário um mínimo de processamento manual ou de análise de dados.
Por último, as IMMP ajudam os gestores de manutenção e os facility managers a identificar padrões, anomalias e tendências, equipando estes profissionais com o conhecimento necessário para tomar decisões estratégicas informadas.
AI e realidade aumentada no facility management
Casos de utilização de AI e AR em manutenção e gestão operacional de instalações
A AI combinada com a realidade aumentada (AR) tem sido destacada como uma das tendências mais transformadoras que está a influenciar o setor nos últimos anos.
A AR permite operações de manutenção inovadoras e de vanguarda. Um técnico equipado com óculos de AR, por exemplo, pode visualizar sobreposições de dados em tempo real no equipamento, o que ajuda ao diagnóstico e à reparação.
Há muitos exemplos práticos de AR já em funcionamento, como o uso de sobreposições para ajudar técnicos a resolver falhas e a realizar manutenção em placas de circuito impresso (PCB) complexas.
A realidade aumentada pode ainda simular cenários de manutenção, guiando os técnicos, passo a passo, através de procedimentos intrincados.
Melhorar a formação, as inspeções e a resolução de problemas através de aplicações de AR
A formação de novos colaboradores pode consumir muitos recursos e muito tempo. No entanto, com as aplicações de AR combinadas com AI, os recém-chegados podem ser rapidamente integrados e colocados a par, com experiências de formação imersivas.
Para além disso, a AR pode destacar potenciais áreas críticas durante as inspeções, garantindo que nada é esquecido.
A AR baseada em AI pode também fornecer soluções imediatas em cenários de resolução de problemas, reduzindo o tempo de inatividade e melhorando a eficiência.
A AI na conformidade e na segurança
Utilizar a AI para garantir a conformidade com regulamentos e padrões de segurança
Manter a conformidade com as regulamentações de segurança em constante evolução pode ser um desafio. A AI alivia esse fardo monitorizando constantemente as operações e garantindo que estão alinhadas com as normas mais recentes.
Se surgirem discrepâncias, os sistemas de AI podem alertar instantaneamente os facility managers, permitindo-lhes corrigir os problemas antes que se transformem em infrações regulamentares.
Aprimorar a gestão de riscos e a prevenção de acidentes
A segurança é fundamental na gestão de instalações. Os sistemas avançados de AI são exímios na identificação de potenciais riscos, como o superaquecimento de máquinas, as sobrecargas elétricas e a fricção ou vibrações excessivas.
A AI pode identificar e abordar preventivamente os perigos, analisando continuamente os dados e comparando-os com parâmetros de segurança, garantindo um ambiente mais seguro.