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Sistema integrado de gestão da lubrificação e análise de condição para sistemas industriais

O Instalador12/03/2020
O ISQ integra o consórcio LubSysTech, um projeto que visa desenvolver um sistema integrado de lubrificação sob condição, combinando análise de óleo em tempo real com um sistema inteligente de gestão de lubrificação.
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Este projeto incorpora uma filosofia de lubrificação condicionada: lubrifique quando necessário, substitua os lubrificantes apenas no final de sua vida útil e garanta o desempenho dos lubrificantes.

A lubrificação sob condição também orienta uma estratégia de manutenção preditiva usando análises de óleo para identificar estágios iniciais dos modos de falhas, permitindo a antecipação de falhas catastróficas.

A solução consistirá num serviço de manutenção inovador que permitirá monitorizar em campo os lubrificantes e dar uma visibilidade em tempo real do estado de condição dos óleos e dos principais órgãos das máquinas.

Esta solução possibilitará oferecer à indústria um conjunto de ferramentas que permitirão melhorar a tomada de decisão na gestão dos equipamentos e dos seus lubrificantes, aumentando a disponibilidade dos equipamentos e reduzindo simultaneamente os custos globais da lubrificação o que propiciará uma mais-valia competitiva com ganhos económicos, ambientais e sociais às empresas que a venham a adotar.

Objetivos

  • Aumento de eficiencia
  • Reduzir OPEX
  • Otimizar rotas
  • Análises de resultados em tempo util
  • Manutenção preditiva
  • Reduzir a quantidade de lubrificante e pegada de carbono

Abordagem

O LubSysTech é baseado no desenvolvimento de um coletor de óleo portátil, que envia informação online para uma plataforma de gestão. O coletor de óleo é equipado com sensores que medem parâmetros relevantes, permitindo análise de tendências e reconhecimento de padrões para previsão de falhas. O teste é feito no local com 200ml e leva cerca de 5 minutos para obter os resultados.

O software de gestão incorpora um algoritmo para avaliar a saúde do óleo e fornecer informações sobre a causa raiz da degradação do fluido. Os algoritmos de análise são baseados em modelos analíticos e empíricos e, em cenários mais complexos, em modelos preditivos usando machine learning para análise de manutenção preditiva.

A plataforma também é responsável pelo agendamento de rotas, estabelecendo o ativo, o ponto de lubrificação, a quantidade e o tipo de lubrificante a ser usado.

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