Para qualquer pessoa envolvida na indústria de manufatura, a palavra “manutenção” é muito familiar. A diferença entre a manutenção preventiva e a manutenção preditiva está nos métodos usados, na quantidade de tempo necessária para uma tarefa e na precisão do cronograma. A manutenção preditiva (PdM) pertence à mesma família da manutenção preventiva. Ambas são tipos de manutenção pró-ativa, o que significa que você trabalha em um ativo antes que algo de ruim aconteça com ele.
O que é a manutenção preditiva?
A manutenção preditiva é uma estratégia de manutenção que utiliza ferramentas e técnicas de monitoração de condições para rastrear o desempenho da equipe, durante um período de funcionamento normal, com o intuito de detectar possíveis defeitos e corrigi-los antes de se virem problemas.
A manutenção preditiva tem como objetivo:
- Reduzir o número de quebras inesperadas e maximizar o tempo de atividade dos ativos.
- Reduzir os custos operativos otimizando o tempo dedicado ao trabalho de manutenção.
As previsões são baseadas no estado do equipamento, que é constantemente avaliado com base nos dados recolhidos nas várias inspeções. A manutenção preditiva pode melhorar os resultados, reduzindo os custos de manutenção de longo prazo.
A manutenção preditiva é baseada na troca de informações, permitindo que os técnicos de manutenção entendam o que está acontecendo nas máquinas e identifiquem os ativos que precisam de atenção ou reparo.
Como funciona a manutenção preditiva?
A manutenção preditiva utiliza equipamentos de monitoramento de condição para avaliar o desempenho de um ativo em tempo real. Ao combinar diagnósticos baseados em condições com fórmulas preditivas e com uma pequena ajuda da Internet das Coisas (IoT), o PdM cria uma ferramenta precisa para coletar e analisar dados de ativos. Esses dados permitem que você identifique as áreas que precisam ou precisarão de atenção.
Implementar a manutenção preditiva é fácil. Estes são os passos:
- Identificar os ativos críticos.
- Estabelecer uma base de dados.
- Analisar maneiras de falhas.
- Instalar dispositivos da Internet das Coisas (IoT).
- Conectar dispositivos ao software.
- Estabelecer um calendário de manutenção.
Ferramentas de manutenção preditiva
Existem três tipos de ferramentas de manutenção preditiva, que são sensores, ferramentas de monitoramento e análise e ferramentas de programação. Essas ferramentas podem ser usadas por seus próprios técnicos de manutenção ou através de um terceiro especializado que pode vir regularmente para fazer o acompanhamento.
Os sensores sempre foram uma parte importante de qualquer plano de manutenção porque permitem monitorar as mudanças e fazer ajustes para evitar que pequenos problemas se tornem maiores.
Ter sensores diferentes para monitorar vários tipos de métricas pode ser essencial para entender melhor seus processos e pode ajudar a prevenir falhas prematuras.
Uma parte importante deste campo inclui sensores IoT para monitorar mudanças importantes em componentes e equipamentos. Usando a tecnologia IoT, diferentes sensores podem coletar e compartilhar dados. A manutenção preditiva depende muito desses sensores para conectar os ativos a um sistema central que armazena as informações coletadas.
Sensores que permitem análises de vibração, sônica e ultrassônica
Os sensores fornecem informações aos sistemas conectados a eles. Uma vez calibrado, um sistema pode detectar e registrar quaisquer vibrações incomuns que possam ocorrer devido a uma série de fatores.
Junto com os sensores, o software pode acessar várias fontes de dados diferentes em tempo real, que podem então prever falhas de ativos ou problemas de qualidade. Essas soluções usam análise preditiva para detectar anomalias e padrões de falha, determinando onde podem ocorrer problemas ou falhas.
Sensores de imagen térmica
O calor excessivo é uma sentença de morte para muitas máquinas e é uma grande preocupação de manutenção para as empresas de telecomunicações. As imagens térmicas utilizam imagens infravermelhas para monitorar as temperaturas, de forma que qualquer anormalidade seja rapidamente evidenciada. Assim como acontece com outros monitores sensíveis a alterações, esses sensores ativam sistemas de programação, o que, então, levaria automaticamente à tomada das medidas necessárias para evitar falhas nos componentes.
Sensores de óleo e lubrificante
Este sensor mede com eficácia os componentes dos óleos. Os sinais de medição podem ser transmitidos online para um sistema de monitoramento que está na web via LAN, WLAN ou interfaces de sensores. As principais vantagens de usar este tipo de sensor são o acesso a condições de lubrificação em circunstâncias extremas e maquinaria não acessível para estabelecer uma boa manutenção preditiva e proativa e poder de detectar os estágios iniciais da degradação do óleo lubrificante. Todos esses benefícios levam às economias significativas nos custos de operação e manutenção.
Ferramentas de monitoração e análise industrial
A análise industrial é parte integrante da “quarta revolução industrial”, que é a fusão entre as práticas industriais tradicionais, a tecnologia digital e as melhorias de TI. Esses avanços incluem análise de dados, aprendizado de máquina e avanços em conectividade por meio da Internet das Coisas. Isso significa que mais decisões e ações passam a ser baseadas em dados mensuráveis. Os dados coletados anteriormente são analisados usando algoritmos preditivos, que identificam tendências para detectar quando um ativo precisará de reparo, serviço ou substituição.
Ferramentas de planejamento e programação de manutenção
Essas ferramentas nos permitem atribuir trabalho com o clique de um botão. Graças às soluções de agendamento, o tempo e os recursos da sua empresa podem ser usados com mais eficiência.
As ferramentas de programação vão te ajudar com as seguintes tarefas:
- Atribuir recursos e programação de atividades e tarefas.
- Otimização de cronogramas de produção de forma proativa.
- Aplicação de contramedidas com antecedência, aumentando as mudanças para equilibrar qualquer problema que possa surgir.
- Detecção de sobrecargas em diversos departamentos e implementação de práticas que possam solucionar problemas.
Como implementar a manutenção preditiva?
A estratégia de manutenção preditiva utiliza dados de ferramentas de manutenção preditiva para impulsionar as decisões de gestão de ativos. Conhecer o estado da maquinaria complexa permite que os gerentes possam tomar melhores decisões.
A pergunta que você pode ter é como implementar um plano de manutenção preditiva? Em primeiro lugar, você precisa saber qual (is) problema (s) está tentando consertar. Em seguida, você precisa avaliar seu estado atual ou criar um banco de dados sobre o desempenho da máquina. Para fazer isso, você pode usar seus próprios padrões, padrões OEE ou outros padrões da indústria.
Em segundo lugar, você deve examinar os dados históricos buscando padrões de comportamento e ver quais métricas indicam que há um problema. Finalmente, depois de usar esses padrões e os dados, você deve implementar um processo para atualizar e revisar continuamente os dados para garantir que eles reflitam o estado atual de sua equipe. O segredo da implementação de uma estratégia de manutenção preditiva eficaz é a obtenção de dados precisos. Selecionar a plataforma apropriada para analisar os dados é outra etapa relevante. Com tal plataforma instalada, a imagem do mecânico carregando sua caixa de ferramentas em algum lugar com pouco ou nenhum conhecimento do que ele irá encontrar pode ser substituída pela imagem de uma equipe focada com diretrizes de fluxo de trabalho baseadas em informações coletadas em tempo real. A manutenção preditiva elimina o tempo desnecessário gasto na busca pela causa do problema, tornando esse processo muito mais eficiente.
Benefícios da manutenção preditiva
Investir em ferramentas de manutenção preditiva trará como resultado benefícios tangíveis para a sua empresa, como os que enumeramos a seguir.
Redução dos custos de manutenção
Ao conseguir prever e evitar falhas de equipamentos, as empresas podem economizar dinheiro. Em indústrias com uso intensivo de ativos, melhorar o planejamento de manutenção pode levar a grandes economias. A manutenção preditiva baseada em IoT permite que você programe sistematicamente a manutenção ideal e a rotina de inspeção para evitar tempo de inatividade não planejado e esforço desnecessário.
Redução do tempo de falha
Cada indústria tem uma taxa média de falha de máquina, geralmente expressa em termos percentuais. Ao introduzir uma resposta mais focada na falha do equipamento, esses números de problemas podem ser reduzidos, economizando dinheiro para toda a operação por meio do aumento da eficiência e manutenção da produção de alta qualidade.
Otimização da produtividade
A manutenção preditiva reduz o tempo necessário para o reparo e a frequência de reparos para falhas críticas de equipamentos. O número de avarias diminui, as condições da fábrica melhoram drasticamente, o que leva a uma redução dos acidentes de trabalho. Todos esses fatores ajudam a aumentar a produtividade.
Aumento da receita
Uma manutenção preventiva bem-sucedida terá um impacto positivo em sua receita. Isso não terá apenas um efeito positivo em seus resultados finais, mas também em seu retorno sobre o investimento (ROI).
Em um estudo abrangente conduzido pela McKinsey em 2015, os pesquisadores descobriram as seguintes melhorias devido à manutenção preventiva.
- Redução de 10 a 40% nos custos de manutenção.
- Redução de 10-20% do desperdício.
- 10-50% das novas oportunidades de melhoria descobertas.
Proteger ativos
A manutenção preditiva visa reduzir a probabilidade de falha e, como resultado, evitar paradas custosas e menores custos de manutenção. Isso permite monitorar, manter e otimizar ativos para melhor disponibilidade, utilização e desempenho. Pode ser implementado monitorando a condição e o desempenho do equipamento durante a operação normal e usando tecnologia de sensor e software de sistema de gerenciamento de manutenção computadorizado (CMMS).
Otimização de segurança e prazos
A manutenção preditiva de ativos permite que as empresas antecipem e abordem os riscos potenciais de segurança e prevejam os problemas potenciais antes que afetem os trabalhadores. Assim, é possível tomar as medidas adequadas para reduzir os riscos de segurança, analisando dados de várias fontes, juntamente com dados gerados a partir de dispositivos e sensores IoT. Ao analisar dados por longos períodos de tempo, você pode identificar condições potencialmente perigosas e estimar seu impacto nas condições de trabalho.
