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ABB lança solução para melhorar desempenho de manutenção em mineração

17 de junho de 2015

A ABB está lançando uma solução escalonável para melhorar o desempenho de manutenção de uma planta de mineração, acessando dados de ativos até então inexplorados, e em segui

A ABB está lançando uma solução escalonável para melhorar o desempenho de manutenção de uma planta de mineração, acessando dados de ativos até então inexplorados, e em seguida, compilando-os de forma eficiente. O produto será lançado inicialmente no Brasil, Peru e Chile, além de outros países ainda em 2015. O AssetVista potencializa uma funcionalidade integrante da plataforma do Sistema 800xA, o Asset Optimization. Funcionalidade esta que também pode ser integrada a uma série de outros sistemas de controle. Para trabalhar de forma mais eficaz, o AssetVista  é integrado com a gestão de manutenção do cliente.
 
Esta combinação melhora a confiabilidade dos equipamentos, reduzindo assim os custos operacionais e de manutenção, evitando paradas não planejadas e aumentando a produtividade. AssetVista reúne dados de condição anteriormente díspares, tais como sinais de válvulas, switches, sensores, motores, disjuntores, redutores, britadores e transportadores para analisá-los de forma holística, permitindo aos usuários o aperfeiçoamento da sua estratégia de manutenção preditiva. 

O monitoramento de condição de cada ativo, equipamento ou componente leva em conta os seus modos de falhas, os dados disponíveis do sistema de controle, dados técnicos, bem como as informações provenientes de sistemas especialistas para monitoramento de condição pré-instalados. Em uma típica planta de mineração, por exemplo, uma correia transportadora oferece uma grande variedade de informações, mas frequentemente distribuídas de forma independente para diferentes sistemas e usuários localizados na sala de controle, escritório, e ou sala elétrica. Esta visão totalmente individualizada implica que informações essenciais não são compartilhadas entre todas as partes envolvidas em tempo hábil. Se uma falha potencial ocorrer, por exemplo, devido à uma deficiência de lubrificação de um motor elétrico, o engenheiro de manutenção pode não ter informações sobre isso antes que a produção seja totalmente comprometida. E, mesmo quando identificada, o engenheiro pode não reconhecer com rapidez a central de lubrificação como geradora da causa raiz desta falha. Levando a atrasos enormes e custos onerosos.

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O AssetVista evita este cenário, através do direcionamento e tratamento das informações em um sistema orientado a manutenção. Desta forma, todos – os departamentos de operação, manutenção e automação são previamente notificados sobre uma falha potencial (neste caso falha de lubrificação) juntamente com uma sugestão de ação, habilitando assim tempo suficiente para a resolução do problema antes que a produção seja prejudicada. 

“O AssetVista  rompe os silos de informação que existem entre o pessoal de operação, automação e manutenção, através do compartilhamento do mesmo o conhecimento”, relata Giuseppe di Marco, diretor executivo da unidade de negócios das indústrias de processo da ABB. “Essa integração de dados leva ao aumento da eficiência operacional através de reparos mais rápidos e a eliminação de manutenção desnecessárias que possam expor o pessoal a riscos de segurança.”

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Há quatro etapas para implementação do AssetVista. Durante uma avaliação no local, os especialistas da ABB, em conjunto com especialistas de manutenção da planta, fazem uma avaliação precisa das necessidades de manutenção. Uma solução de longo prazo é então desenvolvida com base nas metas de negócio e tecnologias disponíveis. Na etapa seguinte, a equipe da ABB implementa o monitoramento de condição em tempo real, e por fim, remotamente mensura e otimiza o desempenho de manutenção, apresentando os resultados em relatórios periódicos. Sob um contrato de serviço, a ABB garante o monitoramento de condição sempre atualizado e eficiente de forma que as equipes do cliente possam focar em suas atividades de manutenção diária.

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Fonte: IPESI

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