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Como a GE ouve e traduz o que as máquinas dizem


Todo dia, quando acordo, preparo uma xícara de café. É um hábito que beira o ritual: colocar a água para ferver, pegar o filtro, colocar o café dentro, equilibrá-lo na xícara e jogar a água. Esperar a filtragem. Beber. Não há muito segredo, nem dificuldade, mas quando se mora sozinho e a paciência para tarefas domésticas é mínima, todo processo repetitivo é encarado como uma oportunidade de dar menos trabalho.

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No caso do café, o que eu fiz foi cortar a garrafa térmica (afinal, quase sempre sou só eu que bebo mesmo) e a colher de sopa que usava para dosar o pó (agora, faço no olhômetro). O ganho foi mínimo: uma garrafa e uma colher a menos para lavar depois. Somando essa a outras pequenas otimizações aqui e ali, porém, o tempo que passo com a barriga molhada na pia diminuiu.

Essa anedota quase boba serve para exemplificar como até os processos menos suspeitos podem ser otimizados e como, em conjunto, eles resultam em ganhos consideráveis. Em grandes indústrias, onde há muito a perder em caso de problemas imprevistos, o que eu fiz com meu café sagrado do dia a dia é encarado com muito mais seriedade. É uma disciplina, o Asset Performance Management (APM) — numa tradução literal, o gerenciamento de desempenho dos ativos.

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A voz das máquinas

A GE aplica APM onde pode. Entre seus clientes estão operadoras de petróleo, mineradoras, companhias aéreas, empresas da área da saúde, distribuidoras de energia elétrica e transportadoras. Em todos os casos, o que está em jogo são operações sensíveis onde qualquer coisa, por mínima que seja, faz a diferença. Não, não qualquer diferença. Faz muita diferença. Para dar uma noção disso, se a indústria conseguir aumentar a eficiência dos combustíveis em apenas 1% ao longo dos próximos 15 anos, olha, a economia será de US$ 66 bilhões. É muita coisa!

Asset Performance Management é uma espécie de disciplina. Existem alguns grupos dentro da GE que trabalham nela, com ênfases e demandas específicas. No Centro de Pesquisas da GE no Rio de Janeiro, os grupos de Sistemas Inteligentes e Sofware & Productivity Analytics contam com pesquisadores de diversas formações (engenheiros eletricistas, de controle e automação, eletrônicos, cientistas da computação) atuando nesse tema. É como se essas pessoas tentassem ouvir o que as máquinas dizem e, depois, traduzir o “maquinês” aos operadores que lidam diretamente com elas.

O trabalho dessas pessoas consiste em capturar os sinais gerados pelos equipamentos para, depois de processá-los, prestar auxílio na tomada de decisões com as informações úteis que conseguirem extrair daquele mar de dados. As técnicas são variadas e a quantidade de dados gerada também – depende muito do cliente e da operação monitorada. Podem ser alguns arquivos minúsculos, podem ser terabytes de um equipamento que jorra dados em tempo real. Numa empresa a

Como ler os dados

Num papo com o pessoal do Centro de Pesquisas da GE no Brasil, pedi um exemplo de como esse trabalho funciona na prática. Eles nos falaram sobre a parceria com uma operadora de energia elétrica que atua no Brasil e que usa a expertise da GE para melhorar os métodos de monitoramento dos seus transformadores.

Nesse caso, os dados são extraídos de duas formas. A primeira é analisando o óleo usado como isolante e resfriador dos transformadores. Esse já é um processo maduro e serve para detectar a presença de gases que não deveriam estar ali. Diversos tipos de falhas e eventos podem ocorrer dentro do transformador, como superaquecimento, geração de fagulhas e descargas parciais. Quando um deles acontece de fato, solta esse gás dedo-duro.

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A outra é com o uso de sensores de emissões acústicas. Eles são colocados no lado de fora dos transformadores para detectarem a existência de ondas de choque de alta frequência que se propagam dentro do equipamento quando alguma coisa acontece lá. Numa analogia simples, é como se fosse um estetoscópio de transformador.

Os dois sistemas atuam em conjunto, fornecendo pistas aos operadores do que está acontecendo nos transformadores, indicando as prováveis fontes dos problemas, ajudando no planejamento das manutenções preventivas e prevenindo as falhas catastróficas, aquelas em que o transformador entra em curto e explode sem aviso. Dependendo da localização, um transformador pode derrubar a energia de grandes áreas nas cidades.

No exemplo acima, a coleta dos dados é local e por demanda. Em outros cenários, porém, ela ocorre de forma automatizada, via Internet. A área de APM flerta com a Internet Industrial, outro conceito que a GE tem exaltado e que aproxima dos parques industriais a Internet das Coisas. Ou seja, no futuro, esses mesmos transformadores poderão comunicar aos operadores se algo está errado em tempo real, via Internet, sem a necessidade de visitas periódicas apenas para a coleta dos dados.

Um mundo de prevenção

O trabalho é tão extensivo que consegue até a prever falhas. É mais ou menos como a polícia de Minority Report, que soluciona um crime antes que ele aconteça e, por isso, é capaz de impedi-lo. No mundo real ainda não temos a mesma exatidão nas ocorrências dos equipamentos, porém já se consegue saber quando um está prestes a falhar, ou quando uma manutenção preditiva se faz necessária.

Os ganhos são óbvios. O monitoramento da saúde das máquinas evita quebras inesperadas. Mais que isso, a análise detalhada e aprofundada do funcionamento das máquinas proporciona embasamento para que elas funcionem melhor.  Uma vez que se consiga prever o problema, é  possível evitá-lo ou reduzir seu impacto. Tem um ditado que diz “se está funcionando, não mexa”. O pessoal de APM discorda — e com bons motivos.

Empresas aéreas geram volumes de dados significativamente superiores a 10GB por dia.

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