Dados que evitam acidentes industriais: Uso de sensores, históricos de processo e análise preditiva para segurança operacional
Autor: Carina Nunes
No imaginário popular, a segurança em grandes fábricas e indústrias ainda está muito associada à capacetes, botas de aço e placas de sinalização, que correspondem aos Equipamentos de Proteção Individuais de conhecimento comum. Embora esses equipamentos continuem indispensáveis, na Indústria 4.0, a verdadeira revolução na prevenção de acidentes operacionais acontece de forma invisível: por meio dos dados. De acordo com informações da consultoria McKinsey & Company, o uso dessas tecnologias de monitoramento contínuo e manutenção preditiva tem o potencial de reduzir os acidentes de trabalho em até 50% e diminuir o tempo de inatividade inesperado das máquinas em cerca de 30% a 50%.
A combinação entre sensores de campo, históricos de processos e análise preditiva transformou a gestão de risco nas indústrias, criando uma espécie de “sistema nervoso digital” capaz de prever os acidentes antes que eles ocorram.
Os sensores de Internet das Coisas (IoT) são a linha de frente dessa tecnologia. Instalados em caldeiras, motores, etc, esses pequenos dispositivos monitoram em tempo real variáveis críticas como a temperatura, a pressão e a vibração e transmitem os dados para computadores.O funcionamento de um sensor IoT ocorre em quatro etapas: primeiro, o transdutor captura o estímulo do ambiente (como calor ou pressão, por exemplo) e o transforma em sinal elétrico. Em seguida, um chip interno faz a conversão digital, traduzindo esse sinal em código binário de computadores. Na sequência, uma pequena antena realiza a transmissão sem fio, enviando o dado pelo ar por ondas de rádio. Por fim, uma central receptora (Gateway) faz a concentração e envio para a nuvem, disponibilizando a informação na internet para que os sistemas da fábrica possam monitorar e evitar acidentes em tempo real.
O grande diferencial, no entanto, não é apenas coletar esses dados, mas saber utilizá-los. Dessa forma, entra a atuação do histórico de processos, uma “memória digital” que armazena anos de características comportamentais das máquinas, permitindo que os algoritmos compreendam exatamente a diferença entre uma oscilação normal e um sinal de falha de funcionamento. Assim, o histórico de processos evita acidentes porque transforma a experiência passada da fábrica em regras de segurança em tempo real e impede que a fábrica cometa o mesmo erro duas vezes.
Outrossim, o ápice dessa engrenagem de segurança é a análise preditiva, a qual deixou de ser um trabalho manual baseado em planilhas e passou a ser dominada por algoritmos de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (Machine Learning). Utilizando IA, o sistema cruza o que está acontecendo agora com os padrões do passado e segue métodos para realizar a análise de prevenção. Inicialmente, há a Detecção de Anomalias, método que decora o comportamento perfeitamente saudável da máquina, em segundo plano, o método de Séries Temporais atua focando no histórico cronológico do equipamento para identificar tendências, em seguida os Modelos de Regressão calculam matematicamente a vida útil dos componentes do maquinário e, por fim, os Métodos de Classificação entram em ação para chegar a um diagnóstico. Assim, ao unificar esses quatro métodos, a análise preditiva constrói uma operação industrial em que o risco deixa de ser uma surpresa e passa a ser uma variável controlada e previsível, evitando, dessa forma, os acidentes.
Portanto, ao transformar números e gráficos em escudos protetores, a Indústria 4.0 deixa de ser reativa aos acidentes para se tornar preventiva. Essa transição prova que a ciência de dados vai muito além do lucro e do mercado: ela consolidou-se como a ferramenta mais essencial para salvar vidas e garantir que cada trabalhador retorne em segurança para casa.
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Referências:
Relatório: The Internet of Things: Catching up to an accelerating opportunity (e desdobramentos sobre Smart Manufacturing / Manutenção Preditiva)
https://repositoriocopia.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/39843
https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/35848
https://submissoesrevistarcmos.com.br/rcmos/article/view/1288
https://repositorio.unesp.br/entities/publication/1b7c9243-e529-4139-b96f-37f87b9f0b4b
