Dashboard de Manutenção Preditiva

📋 Visão Geral

Um grupo industrial necessitava de passar de um modelo de manutenção reativa (“conserta quando avaria”) e preventiva (“troca a cada X meses”) para um modelo preditivo baseado na condição real das máquinas.

🎯 O Desafio

Contexto de Negócio As paragens não planeadas numa linha de produção contínua representam custos de milhares de euros por hora. A manutenção preventiva, embora evitasse algumas falhas, resultava muitas vezes na substituição de peças ainda com vida útil, desperdiçando recursos.

Requisitos Técnicos

• Ingestão em Tempo Real: Ler dados de sensores (temperatura, vibração, ciclos) a cada segundo.
• Anomalias: Detetar padrões subtis que indicam desgaste, invisíveis ao olho humano.
• Visualização: Dashboards claros no chão de fábrica para os operadores.
• Alertística: Notificar manutenção antes da falha crítica.

💡 A Solução

Abordagem Estratégica Implementação de uma arquitetura Azure IoT Hub para recolha de dados, com stream processing para análise em tempo real e Power BI para visualização histórica e de tendências.

Implementação Técnica

• Conetividade: Edge devices recolhem dados via protocolo OPC-UA das máquinas CNC.
• Processamento: Azure Stream Analytics processa a telemetria em voo.
• Machine Learning: Modelo treinado para identificar correlações entre “vibração x temperatura” e falhas históricas.
• Power BI Real-Time Streaming: Dashboards que atualizam automaticamente (push dataset) mostrando o estado de saúde de cada máquina.

Timeline

• Fase 1 (Conectividade IoT): 4 semanas
• Fase 2 (Data Science & Modelação): 6 semanas
• Fase 3 (Dashboard Development): 3 semanas
• Fase 4 (Deployment & Calibração): 4 semanas

📈 Os Resultados

Métricas de Sucesso

• 🛑 Downtime: Redução de 30% nas horas paradas por avaria inesperada.
• 🔧 Peças: Vida útil de componentes estendida em 15% (substituição no momento certo).
• 📊 Decisão: Planeamento de produção ajustado à condição real das máquinas.

Impacto no Negócio A fábrica tornou-se mais fiável e predizível. A manutenção deixou de apagar fogos para planear intervenções cirúrgicas em janelas de tempo que não afetam a entrega ao cliente.

🛠️ Stack Tecnológico

• Azure IoT Hub: Porta de entrada segura para dados de sensores.
• Azure Synapse: Armazém de Big Data.
• Power BI: Visualização operacional e estratégica.

💬 Testemunho do Cliente

“Conseguimos ver o ‘pulso’ da fábrica em tempo real. Saber que uma máquina vai falhar 3 dias antes de acontecer muda completamente o nosso jogo.”

Diretor de Manutenção Grupo Industrial