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Análise preditiva na indústria de reciclagem
Análise preditiva na indústria de reciclagem
Hidráulica industrial

Análise preditiva na indústria de reciclagem

Em sua unidade em Heilbronn, Alemanha, a TSR Recycling GmbH usa as análises baseadas em dados da Bosch Rexroth para evitar potenciais custos por tempo de inatividade. As taxas moderadas do serviço digital CytroConnect podem se recuperar rapidamente.

As empresas de reciclagem são altamente dependentes da disponibilidade de equipamento. Em caso de falhas nos trituradores, tesouras de sucata ou prensas acionados hidraulicamente, há risco de penalidades severas. Se caminhões, trens ou navios esperam em vão pela carga, os custos subsequentes podem chegar a cinco ou seis dígitos. Para evitar isso, a TSR Recycling GmbH está inovando com o serviço digital CytroConnect PREDICT da Bosch Rexroth. As análises baseadas em regras e dados usando machine learning não apenas evitam o tempo de inatividade, mas também reduzem custos de manutenção e prolongam a vida útil do equipamento.

Na unidade em Heilbronn, a TRS Recycling GmbH processa sucata e ferro.

Na unidade em Heilbronn, a TRS Recycling GmbH processa sucata e ferro.

Melhorando a qualidade do produto e a eficiência energética

Fundada em 1890, a sede da TSR Recycling fica em Lünen, na Renânia do Norte-Vestfália, e conta com 4.100 funcionários no mundo todo. Os sucessos da empresa incluem uma economia anual de 12 milhões de toneladas de minério de ferro, 5 milhões de toneladas de carvão e 8 milhões de toneladas de CO₂. A empresa processa metais ferrosos e não ferrosos em sua unidade alemã em Heilbronn. "O melhoramento da produção e da pureza de nossos produtos só é possível com um alto nível de inovação em toda a cadeia de processo", explicou Sebastian Bischof, gerente técnico na divisão de Tesouras e Prensas. "Aqui, a análise preditiva e a manutenção das máquinas de produção desempenham um papel central."

Com o objetivo de encontrar a solução mais eficiente possível em termos de energia, que minimize emissões de CO₂ e custos de produção, a TSR Recycling optou por uma solução de análise preditiva de seu parceiro hidráulico de longa data, a Bosch Rexroth. "Após uma análise detalhada do mercado, o pacote geral da Bosch Rexroth nos conquistou", disse Sebastian Bischof.

Preparando a análise de dados

Uma tesoura de sucata da Metso foi a primeira máquina da TSR preparada para análise de dados. O inventário e a atualização de hardware necessária foram realizados pela empresa, um Certified Excellence Partner da Rexroth com sede em Sindelfingen, Alemanha. A empresa equipou as peças do sistema de processo crítico com sensores adequados e instalou uma DAQ box (aquisição de dados) com um gateway integrado. Ela registra os dados do sensor pré-processados e transferidos pelo Gateway IoT com criptografia para uma nuvem. Aqui, os fluxos de dados são verificados, descriptografados e avaliados usando algoritmos de autoaprendizagem.

Em caso de desvio significativo entre as medições e os dados de comparação aprendidos, o sistema reconhece uma anomalia e a reporta à equipe de especialistas supervisores na Rexroth. Os especialistas verificam a situação e fazem uma recomendação de manutenção preditiva aos responsáveis na TSR. Em seguida, a empresa de reciclagem tem tempo suficiente para planejar e preparar a medida sem prejuízos à produtividade. Ao reconhecer e corrigir anomalias desde o início é possível evitar danos e tempo de inatividade não planejados.

As tesouras de sucata estão entre os sistemas críticos de produção. As análises baseadas em regras e dados ajudam a evitar altos custos de tempo de inatividade.

As tesouras de sucata estão entre os sistemas críticos de produção. As análises baseadas em regras e dados ajudam a evitar altos custos de tempo de inatividade.

Atualização simples de hardware: DAQ box com um gateway integrado da Bosch Rexroth para coleta e transmissão de dados com segurança para a nuvem.

Atualização simples de hardware: DAQ box com um gateway integrado da Bosch Rexroth para coleta e transmissão de dados com segurança para a nuvem.

Melhorias adicionais nas análises após a fase de aprendizado

Uma fase de aprendizado de quatro semanas foi realizada antes do início das operações em agosto de 2021. Durante essa fase, a equipe de análise na Bosch Rexroth identificou pela primeira vez os modelos e parâmetros adequados para as tesouras de sucata. Os algoritmos selecionados para a análise são melhorados continuamente, consequentemente, as previsões se tornam cada vez mais precisas.

"As análises preditivas demandam um alto nível de especialização e uma rede neural abrangente, que processa grandes quantidades de dados de um conjunto massivo de dados comparativos anônimos", explicou Marcello Miceli, gerente sênior de suporte de vendas de serviço na Bosch Rexroth. "A configuração independente dessa solução é praticamente impossível para as empresas. Entretanto, como um serviço de aluguel, a análise preditiva torna-se atraente para vários usuários."

Custos transparentes, ROI rápido

Marcello Miceli sabe em primeira mão que na maioria das aplicações hidráulicas com falhas críticas, o CytroConnect PREDICT se paga ainda no primeiro ano. O custo real de uma falha de um componente hidráulico depende do tempo necessário para adquirir peças de reposição. "De modo geral, os custos por tempo de inatividade evitados superam as taxas mensais por um fator de cinco ou mais", disse o especialista da Rexroth. "Evitando apenas um ou dois eventos de tempo de inatividade anualmente, os investimentos técnicos se pagam em algumas semanas ou meses. Também é necessário levar em consideração os custos periféricos. Por exemplo, é possível evitar danos a outros componentes com o monitoramento da condição do óleo."

Em seguida, a equipe de manutenção preditiva da Bosch Rexroth avalia os dados de machine learning e fornece recomendações de manutenção.

Em seguida, a equipe de manutenção preditiva da Bosch Rexroth avalia os dados de machine learning e fornece recomendações de manutenção.

A análise preditiva na reciclagem evita tempo de inatividade não planejado, reduz o trabalho de manutenção e aumenta o tempo de atividade do equipamento. Os dados também podem melhorar a produção de maneira contínua.

A análise preditiva na reciclagem evita tempo de inatividade não planejado, reduz o trabalho de manutenção e aumenta o tempo de atividade do equipamento. Os dados também podem melhorar a produção de maneira contínua.

Trabalho de manutenção reduzido

Ainda é cedo demais para que a TSR de Heilbronn ofereça um parecer final sobre custos e economia de energia. Entretanto, Sebastian Bischof já tem um ou dois exemplos de sucesso a relatar: "Com a recente introdução do sistema, identificamos várias anomalias críticas de falhas com antecedência. Por exemplo, válvulas gastas teriam interrompido a produção no futuro próximo. Nós atingimos nosso objetivo principal", disse o responsável técnico. "A manutenção preditiva protege contra tempo de inatividade não planejado e também minimiza os custos de manutenção em Heilbronn. Como alguns componentes hidráulicos não são mais substituídos regularmente em alguns casos com antecedência significativa, a equipe de manutenção tem muito menos trabalho a fazer. Desse modo, a escassez de mão de obra qualificada também é aliviada. As informações e previsões de condição também aumentam a eficiência energética e o tempo de atividade do equipamento, economizando dinheiro." Além de monitorar cilindros, bombas e motores nas tesouras de sucata, o CytroConnect PREDICT também monitora a condição do óleo hidráulico e os parâmetros do tanque.

Sebastian Bischof também espera aumentar ainda mais a produção com os dados obtidos. "Atribuindo dados hidráulicos específicos a certos tipos de sucata, conseguimos analisar e ajustar os processos. Esses vários benefícios também estão entre os motivos de nossa grande satisfação com o resultado", disse Sebastian Bischof. "Caso essa impressão altamente positiva se confirme, nós realizaremos o reequipamento de outros sistemas de produção usando o sistema de manutenção preditiva da Bosch Rexroth."

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