Liberando o Potencial da Indústria 5.0: Alavancando a Ciência de Grafos de Conhecimento para a Excelência na Gestão Estratégica Integrada de Ativos

Nesta mudança de paradigma em direção à excelência na gestão estratégica integrada de ativos, a Ciência de Grafos de Conhecimento emerge como um facilitador poderoso. A Ciência de Grafos de Conhecimento é um campo interdisciplinar que se concentra na extração de insights e conhecimento de estruturas de dados interconectadas conhecidas como grafos, estruturas tratadas pela topologia, ramo da matemática criado por Leonhard Euler na primeira metade do século XVIII. Este campo interdisciplinar foca na extração de insights e conhecimento de estruturas de dados interconectadas, conhecidas como grafos, combinando princípios da teoria dos grafos, ciência de dados e aprendizado de máquina para analisar relacionamentos e padrões complexos dentro de redes de entidades interconectadas.

A Ciência de Grafos de Conhecimento, também conhecida como Ciência de Dados de Grafos, visa descobrir insights ocultos, fazer previsões, responder perguntas e explicar resultados, aproveitando as propriedades estruturais dos grafos. Os Grafos de Conhecimento utilizam três pilares principais — Estatísticas, Analytics e Aprendizagem — para extrair inteligência acionável de redes complexas de ativos e conhecimentos interconectados.

Estatísticas de Grafos

Ao analisar as propriedades estruturais do Grafo de Conhecimento, as empresas de manufatura podem obter insights valiosos sobre relacionamentos de ativos, dependências e padrões de desempenho. As estatísticas gráficas iluminam a dinâmica subjacente das interações de ativos, facilitando a tomada de decisões informadas e o planejamento estratégico.

Analytics de Grafos

Aproveitando técnicas avançadas de análise de grafos, as organizações podem descobrir padrões, anomalias e tendências ocultas no Grafo de Conhecimento. Desde a identificação de clusters de ativos críticos até a detecção de pontos de acesso de manutenção, a análise gráfica capacita as empresas a otimizar a alocação de recursos, mitigar riscos e aumentar a eficiência operacional.

Aprendizagem de Grafos

Através da aplicação de algoritmos de aprendizagem, as empresas de manufatura podem aproveitar a inteligência coletiva embutida no Grafo de Conhecimento para impulsionar a manutenção preditiva e ações prescritivas. Ao aprender continuamente com dados históricos e insights em tempo real, os algoritmos de aprendizado de grafos refinam as estratégias de manutenção, otimizam o desempenho dos ativos e antecipam as necessidades futuras de manutenção com precisão sem precedentes (capacidade prognóstica).

Ao adotar uma abordagem que combina ativos tangíveis, conhecimento intangível e análises avançadas, as empresas podem desbloquear novos níveis de eficiência, confiabilidade e inovação. À medida que as empresas de manufatura navegam pelas complexidades da era digital, a integração estratégica de ativos e conhecimento — impulsionada pela Ciência de Grafos de Conhecimento — oferece um caminho para o crescimento sustentado, resiliência operacional e vantagem competitiva.

A gestão estratégica integrada de ativos vai além da manutenção e avaliação de performance operacional, incorporando também a análise de performance ao longo da vida útil do ativo. Este aspecto crucial permite que as empresas tomem decisões informadas sobre quando realizar um revamp (reforma) ou substituir um ativo. Ao monitorar e analisar continuamente a performance dos ativos, e prever eventos futuros para determinar se um ativo ou processo anômalos podem continuar a operar com segurança antes que falhem ou percam desempenho significativo, as empresas podem identificar o ponto ótimo para investirem em manutenções, atualizações ou substituições, garantindo a máxima eficiência e longevidade dos ativos.

Este aspecto será explorado no próximo artigo quando apresentarmos o modelo Fractals Ventures de gestão avançada de ativos, chamado de KBAM (knowledge-based asset management ou Gestão de ativos baseada no conhecimento). Fundamentada no RCM para identificação de componentes críticos, causas de falhas e soluções de mitigação, a KBAM utiliza Data Analytics e Grafos do Conhecimento (KB) para capturar insights derivados de estruturas de dados interconectadas e extensa análise de dados online de sensores, otimizando o desempenho dos ativos e processos — uma combinação formidável que promete revolucionar o gerenciamento de ativos nas indústrias de manufatura.  

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Fernando Aguirre de Oliveira Júnior Fernando Aguirre Oliveira Rawflin Bezerra Milton Hasimoto Luis Farina Paulo Sidnei Ferracini L. Fernando Guerra Carlos Antonio Campos Nogueira Luiz Claudio Lacerda Rodrigues