# Dashboard de Manutenção Preditiva - Avantit

> Solução IoT e Power BI para prever falhas em maquinaria industrial crítica.
Canonical: https://www.avantit.pt/pt/projects/dashboard-predictivo/
Source: AvantIT — https://www.avantit.pt (Microsoft Solutions Partner, Matosinhos, Portugal)

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ai 2023 

# Dashboard de Manutenção Preditiva

 Grupo Industrial Metalomecânico | Indústria 4.0 / Manufatura 

Solução IoT e Power BI para prever falhas em maquinaria industrial crítica.

 
![Dashboard de Manutenção Preditiva]
 Redução de paragens não planeadas (Downtime) em 30% Otimização de custos de manutenção preventiva Aumento do OEE (Overall Equipment Effectiveness) [Voltar aos projetos](https://www.avantit.pt/pt/projects/) 

## 📋 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

 

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### Detalhes do Projeto

 Cliente 

Grupo Industrial Metalomecânico

 Indústria 

Indústria 4.0 / Manufatura

 Ano 

2023

 Tecnologias Power BI IoT Predictive Analytics Azure 

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