Manutenção Preditiva

O que é manutenção preditiva?

A manutenção preditiva é uma estratégia de manutenção de ativos que monitora o desempenho e a condição do equipamento quando uma anomalia é observada nos dados durante a operação regular para evitar falhas ou quebras inoportunas. Ela ajuda a identificar defeitos e problemas de desvio integrando o equipamento com sensores de IoT industrial e inteligência artificial (IA) para analisar dados em um ambiente conectado.

A manutenção preditiva é principalmente, mas não se limita a indústrias de ativos pesados, como manufatura, petróleo e gás, mineração, etc., que utilizam máquinas e equipamentos intensivos em capital para realizar operações industriais diárias. Uma estratégia de manutenção preditiva juntamente com software de manutenção preditiva pode ajudar a aproveitar dados e análises e ajuda os departamentos de operação e manutenção a conhecer o status do equipamento.

A manutenção preditiva visa otimizar os recursos de manutenção e reduzir os custos operacionais associados a quebras inoportunas de equipamentos. É essencial para o funcionamento suave de um equipamento, o que ajudará na produção de qualidade e em um resultado financeiro saudável.

Software de Manutenção Preditiva

Software que menciona manutenção preditiva como recurso ou termo.

IBM Maximo Application Suite

SAP Predictive Asset Insights

Altair AI Studio

Dataiku

KEPServerEX

Fiix CMMS

Tipos de manutenção preditiva

Existem principalmente três tipos de manutenção preditiva: análise de vibração, análise acústica e análise infravermelha.

• Análise de vibração: A análise de vibração rastreia vibrações anormais ou irregulares em componentes, máquinas ou equipamentos que podem falhar. É implementada principalmente em indústrias baseadas em ativos pesados, como fábricas, mineração, construção naval, etc. Algoritmos de programas de computador analisam dados coletados através de testes de vibração. Em seguida, analistas de vibração identificam e corrigem anomalias iminentes como folga, desbalanceamento, desalinhamento e problemas de lubrificação no componente.
• Análise acústica ou sônica: Este método usa ondas sonoras para identificar as mudanças de frequência causadas pelo mau funcionamento do componente. É usado principalmente em equipamentos rotativos, motores, etc., onde o componente emite sons em caso de mau funcionamento. A análise acústica é feita em um ambiente livre de ruído de fundo, e os dados coletados são profundamente analisados para encontrar padrões no comprimento de onda. Dependendo do grau de mau funcionamento, medidas corretivas são tomadas.
• Análise infravermelha: É um dos métodos mais econômicos de manutenção preditiva onde a temperatura é levada em consideração para identificar falhas na máquina. É usado principalmente para ativos eletrônicos onde calor, perda de energia não detectada e estresse do motor são investigados para encontrar a fonte do problema e corrigi-lo. Os dados infravermelhos podem ser coletados integrando todo o equipamento em um sistema central onde a análise pode ser feita usando software. É o mais fácil entre outras técnicas, pois não envolve contato físico com o equipamento.

Benefícios do uso da manutenção preditiva

A manutenção preditiva é realizada apenas em máquinas quando anomalias são vistas no fluxo de dados ou quando a máquina sinaliza a necessidade de trabalho de manutenção. Abaixo está o conjunto de benefícios da manutenção preditiva:

• Otimizar custos de manutenção: Técnicas de manutenção preditiva maximizam o uso do custo de manutenção alocado. É realizada apenas em equipamentos selecionados onde um mau funcionamento futuro é previsto por dados e sinais para um trabalho de manutenção.
• Eliminar quebras repentinas: Esta abordagem reduz as chances de implementar manutenção reativa, pois todos os mau funcionamentos e quebras são previstos. Gerentes de operação e manutenção usam algoritmos preditivos em dados para ver qual parte da máquina precisa de cuidados, quando e em que momento.
• Aumentar a vida útil dos ativos: A abordagem de manutenção preditiva na organização ajuda a aumentar a vida útil do equipamento. O desempenho do equipamento é monitorado de perto. Assim, é menos propenso a quebras e proporciona um bom retorno sobre o investimento (ROI).

Impactos do uso da manutenção preditiva

Os seguintes são os impactos do uso da manutenção preditiva:

• Reduz as chances de falha do equipamento: A manutenção preditiva atua de forma suprema sobre a manutenção preventiva e a manutenção reativa, reduzindo as chances de falha do equipamento em grande medida.
• Permite o melhor ROI: Fabricantes e proprietários de negócios obtêm o máximo valor ao investir em manutenção preditiva, pois ajuda a obter o melhor ROI.
• Reduz custos e economiza tempo: Sensores de IoT e inteligência artificial ajudam a extrair dados valiosos e permitem que a manutenção seja realizada apenas quando necessário, auxiliando as instalações a reduzir custos, economizar tempo e maximizar a utilização de recursos.
• Ajuda a alcançar um resultado financeiro saudável: Um resultado financeiro saudável pode ser alcançado implementando uma estratégia de manutenção preditiva bem formulada.

Melhores práticas de manutenção preditiva

Um programa de manutenção preditiva, se implementado corretamente, pode reduzir significativamente o custo de reparo e economizar tempo. Para fazer a manutenção preditiva funcionar, as empresas devem seguir estas melhores práticas:

• Coleta de dados através de sensores IoT: Programas de manutenção preditiva precisam de uma grande quantidade de dados para serem analisados e colocados em modelos preditivos robustos para derivar soluções precisas. A fonte de dados é o equipamento em uma instalação onde o programa é implementado. É necessário usar sensores IoT para coletar dados de temperatura, dados de vibração, dados de análise de óleo, dados de alarme, etc., e verificar esses sensores de tempos em tempos para evitar discrepâncias nos métodos de coleta de dados.
• Seleção e treinamento de pessoal: A manutenção preditiva tem uma adoção muito lenta na indústria devido às suas complexidades gerais de solução. Requer uma equipe de especialistas com diferentes conjuntos de habilidades para operar todo o sistema. Treinamento regular também é essencial para se manter atualizado com as mudanças tecnológicas e inovações no sistema. Requer pessoal com experiência em manutenção de equipamentos, análise de dados, especialista em IoT e analista de operações com habilidades em diferentes tipos de técnicas de manutenção preditiva.
• Medição do sucesso do programa: É essencial medir o sucesso ou fracasso do programa de manutenção preditiva e adotar uma mentalidade de melhoria contínua para fazê-lo funcionar. Um programa de manutenção preditiva envolve a coleta de dados, identificação de métricas PdM, identificação de metas PdM, escolha das habilidades certas, uso de modelos corretos para análise, medição de resultados e comunicação de resultados para o público-alvo na organização. Medir cada métrica e processo ajuda a identificar deficiências e ajuda a tomar ações corretivas no próximo ciclo.

Manutenção preditiva vs. manutenção preventiva

Um programa de manutenção preditiva é agendado apenas com base nas condições dos ativos, enquanto a manutenção preventiva é mais específica de tempo e agendada em diferentes intervalos de tempo para prevenir mau funcionamento do equipamento. A manutenção preditiva usa modelos preditivos para investigar dados irregulares ou anormais de equipamentos e agendar manutenção para corrigi-los. A manutenção preventiva envolve investigar o desempenho e a condição do equipamento, como limpeza, lubrificação, ajustes, reparos e substituição regular de peças com uma verificação mensal, trimestral, semestral ou anual. A manutenção preditiva e a manutenção preventiva ajudam a melhorar a confiabilidade dos ativos e reduzir o risco de falhas. No entanto, ambas são diferentes entre si em relação ao momento de implementação de cada programa.