A modelação preditiva da Schneider Electric fornece um alerta precoce de riscos críticos, ajudando as empresas a gerir os seus activos eléctricos de forma mais eficiente.
Por detrás das marcas que encontramos todos os dias está uma enorme infraestrutura – fábricas, escritórios, armazéns e redes de transporte – que torna possível a entrega dos seus produtos e serviços. Ainda mais longe estão os sistemas de energia que alimentam esta infraestrutura, cada vez mais dependente da eletricidade. No entanto, o facto de estar fora de vista não significa que não seja importante, e as recentes medidas correctivas tornadas possíveis pela análise baseada em IA da Schneider Electric mostram o quanto está em jogo.
Um dos nossos clientes, um fabricante global de alimentos e bebidas, gere uma grande fábrica na América Latina. A instalação funciona 24 horas por dia, sete dias por semana, emprega 4.000 trabalhadores e produz mais de 1 milhão de dólares em produtos por dia. Qualquer falha no fornecimento de energia tem um grande impacto. Este facto foi evidenciado em 2019, quando uma cela de média tensão explodiu e levou ao encerramento da fábrica. O encerramento por apenas um dia e meio para substituir o componente significou que a empresa sofreu um impacto significativo no seu volume de negócios.
Análise orientada para a IA
Para esta empresa, manter níveis de produção estáveis é crucial. Por isso, pouco depois do incêndio, decidiu começar a monitorizar os seus sistemas eléctricos de forma mais eficaz, utilizando os nossos planos de serviço digitalmente habilitados. Isto envolveu a instalação de sensores térmicos, tanto nos componentes do sistema elétrico como no ambiente circundante. Os sensores ligados à IoT medem a temperatura em locais-chave para fornecer leituras contínuas, acessíveis a partir de um painel de controlo baseado na nuvem. Estes podem então ser comparados com os níveis normalmente observados para ligações e cargas eléctricas semelhantes para destacar potenciais problemas.
Isto nem sempre é simples, porque as temperaturas podem variar muito ao longo do tempo. Para permitir uma maior precisão, as análises também incorporam uma segunda dimensão, impulsionada pela IA. É utilizado um modelo de aprendizagem automática para comparar padrões nas temperaturas previstas e reais, o que ajuda a identificar quaisquer riscos numa fase muito precoce.
Assim que a monitorização foi instalada nesse local, tornou-se muito claro que havia um problema num transformador, onde os sensores estavam a registar valores muito elevados. A temperatura estava a atingir mais de 125°C (mais de 257°F), quando deveria estar em torno de 70°C (158°F) e o limite seguro, em teoria, era de 90°C (194°F). Os engenheiros da empresa inspeccionaram o componente o mais rapidamente possível, monitorizados remotamente pelos nossos especialistas. Descobriram que um parafuso de uma ligação tinha sido apertado incorretamente, o que fez com que um fio importante ficasse demasiado solto. Isto dificultou o fluxo de corrente, o que, por sua vez, aumentou a temperatura na ligação.
Conselhos de especialistas
Isto criou uma situação perigosa. Quando as peças eléctricas de cobre aquecem, pode ser ainda mais difícil a passagem de corrente através delas, o que pode levar a temperaturas ainda mais elevadas, numa espiral cada vez maior. Neste caso, o fio já estava tão quente que o isolamento à sua volta estava a derreter, e isto com o transformador carregado apenas a 50 por cento da sua capacidade. Qualquer aumento da carga eléctrica poderia ter causado uma paragem não programada e um problema no equipamento.
Além disso, houve outra descoberta indesejável. Durante a investigação da avaria, foi identificado outro problema distinto e grave no mesmo transformador. Enquanto aconselhava o cliente remotamente por telefone, um perito da Schneider Electric identificou sinais de descarga parcial no software. Este problema surge quando os cabos são colocados demasiado perto uns dos outros. A troca de carga eléctrica entre os cabos corrói gradualmente o isolamento e pode, mais uma vez, levar a uma grande explosão. Felizmente, com o problema detectado a tempo, o cliente pôde substituir os cabos e reinstalá-los a uma distância segura.
Um sistema de alerta precoce
Assim, o investimento da empresa teve um retorno imediato. O aviso fornecido pela análise preditiva da Schneider Electric, juntamente com a nossa orientação especializada, foi crucial para ajudar a evitar não uma, mas duas paragens adicionais dispendiosas. E embora alguma atividade no local pudesse ter sido retomada num dia ou dois, a substituição de um transformador avariado teria provavelmente significado muitos meses de funcionamento do sistema em níveis de risco perigosamente elevados. Vendo os benefícios, o cliente está agora no processo de expandir a sua monitorização, instalando sensores adicionais para fornecer dados enriquecidos.
Sistema de alerta precoce de análise preditiva da Schneider Electric
Na forma como funcionam, os nossos planos de serviço digitais, como o EcoStruxure Service Plan*, podem ser comparados a um dispositivo de fitness, como um smartwatch. Ao registar dados, incluindo o ritmo cardíaco e o movimento, estes dispositivos geram modelos precisos de coisas como o desporto que alguém está a praticar, se está acordado ou a dormir e o seu ritmo respiratório. Estas informações também podem ser analisadas para fornecer uma série de índices e recomendações, como sugerir se é melhor fazer atividade ou descansar num determinado dia. Desta forma, os rastreadores portáteis podem atuar como um sistema de alerta precoce para nos ajudar a gerir e reduzir os riscos. Podem indicar onde as mudanças no estilo de vida ou na dieta podem contribuir para manter uma boa saúde, por exemplo, reduzindo a necessidade de intervenção médica no futuro ou direccionando-a para onde é mais necessária.
O que os monitores de atividade física fazem pelo corpo humano; a análise baseada em IA da Schneider Electric fornece sistemas de energia em todo o mundo. Pode ser difícil examinar fisicamente o equipamento elétrico sem desligar grandes partes do sistema. Mas os nossos dados em tempo real e modelos precisos dão aos engenheiros a informação de que necessitam para manter tudo a funcionar sem problemas, fazendo ajustes atempados para manter o desempenho e evitar emergências disruptivas. Se um componente desta fábrica começar a sobreaquecer no futuro, por exemplo, os engenheiros saberão muito mais cedo.
Por supuesto, la aportación humana sigue siendo esencial, como podemos ver en este caso, É claro que o contributo humano continua a ser essencial, como podemos ver neste caso, em que as contribuições da nossa equipa de apoio remoto foram cruciais para ajudar a empresa a detetar, confirmar e resolver os problemas que surgiram. Mas a sua orientação foi igualmente possibilitada por conhecimentos analíticos. Desta forma, as medidas tomadas para reforçar o fornecimento de energia da fábrica encapsulam a nossa abordagem mais ampla: especialistas e tecnologia a trabalhar em conjunto para apoiar serviços melhores e mais fiáveis.
Adicione um comentário