As quatro fases do processo preditivo
O processo de manutenção preditiva no setor agrícola consiste em quatro fases fundamentais. A primeira fase consiste na recolha de dados através de sensores instalados em tratores e máquinas agrícolas, que monitorizam continuamente parâmetros essenciais como a vibração, a temperatura do motor, a humidade e a pressão. Por exemplo, os sensores de fluxo podem detetar fugas ou anomalias nos circuitos hidráulicos, que são cruciais para a eficiência operacional das máquinas agrícolas. Em seguida, os dados recolhidos são transmitidos em tempo real através de uma rede IoT, normalmente ligada à nuvem, para uma plataforma de monitorização central, onde são armazenados e analisados. É nesta fase que entra em ação a inteligência artificial que, graças à aplicação de algoritmos de IA e de aprendizagem automática (a quarta etapa), processa os dados para prever eventuais falhas. Por exemplo, a análise preditiva pode detetar anomalias no desempenho da máquina, como alterações súbitas na pressão hidráulica ou uma queda no desempenho do motor, o que pode indicar uma avaria iminente. Por fim, com base nas informações obtidas, os trabalhos de manutenção são programados com antecedência, minimizando assim o tempo de inatividade. Esta abordagem permite aos concessionários planear melhor as operações de manutenção, otimizar a utilização de peças sobresselentes e reduzir as perdas económicas resultantes de manutenção não programada.