Objetivo da Manutenção Preditiva

O principal objetivo da manutenção preditiva é prever falhas em equipamentos com base em determinados parâmetros e fatores. Uma vez previstas, as empresas tomam as medidas necessárias para evitar essa falha com manutenção corretiva ou programada.

A manutenção preditiva não pode existir sem monitoramento de condições. As máquinas realizam monitoramento contínuo em condições de trabalho reais para garantir a otimização dos ativos. Como em qualquer estratégia de manutenção, a manutenção preditiva visa:

  • Reduzir a ocorrência de quebras e maximizar o tempo de atividade do ativo, melhorando a confiabilidade do ativo;
  • Otimizar os custos operacionais, reduzindo o trabalho de manutenção;
  • Melhorar os orçamentos de manutenção, reduzindo os custos de manutenção e maximizando o tempo de produção.

Tecnologias de manutenção preditiva

Não há uma única tecnologia que englobe toda a manutenção preditiva. No entanto, existem inúmeros dispositivos e técnicas de monitoramento de condições que os fabricantes usam para prever falhas de forma eficaz e acionar alertas quando a manutenção é necessária.

Termografia infravermelha

A termografia infravermelha é uma tecnologia de teste não intrusiva amplamente utilizada na manutenção preditiva. Com câmeras infravermelhas, a equipe de manutenção pode detectar temperaturas acima do normal nos equipamentos. Componentes desgastados ou com circuitos com mau funcionamento tendem a se aquecer – isso se manifesta como um ponto quente em uma imagem térmica. Inspeções infravermelhas podem detectar esses pontos quentes precocemente e reparar o equipamento, reduzindo as chances de problemas maiores. O infravermelho é uma tecnologia versátil que pode ser usada em uma ampla variedade de máquinas e projetos de infraestrutura.

Inspeção por Ultrassom

Com o monitoramento acústico, o pessoal de manutenção pode detectar os sons de emissões de gás, vazamentos de líquidos ou vácuo nos equipamentos nos níveis sônico e ultrassônico. A tecnologia ultrassônica tem muito mais aplicações do que a sônica e pode ser mais cara; no entanto, é uma tecnologia muito mais confiável para máquinas. É claro que essas tecnologias complementam a melhor ferramenta dos técnicos: seus ouvidos. As tecnologias sônica e ultrassônica podem complementar a audição regular para detectar melhor por que uma caixa de engrenagens parece errada ou onde pode haver um vazamento possível.

Análise de vibração

A análise de vibração é usada para equipamentos rotativos de alto rendimento. Um técnico usa dispositivos portáteis ou sensores em tempo real no equipamento para monitorar o funcionamento do equipamento. Quando uma máquina opera no seu máximo, ela emite um ritmo vibracional específico. Quando os componentes começam a se desgastar, a vibração muda e um novo padrão emerge. Com monitoramento constante, um técnico treinado pode comparar leituras de padrões de vibração com possibilidades conhecidas de falha e resolver um problema mais cedo.

A análise de vibração pode detectar desalinhamento, eixos fora de forma, elementos desequilibrados, componentes mecânicos soltos e problemas de motor. Os técnicos precisam ser bem treinados para o trabalho, pois prever a análise de vibração é complicado. O principal impedimento para a análise de vibração é seu custo proibitivo.

Análise de óleo

A análise de óleo é uma ferramenta eficaz na manutenção preditiva. Ao verificar as condições do óleo, os técnicos podem estabelecer a presença de contaminantes. A análise de óleo determina viscosidade, água e contagens de partículas – e estabelece o número ácido ou básico. O principal benefício da análise de óleo é que seus resultados de teste inicial servem como uma linha de base para qualquer nova máquina e manutenção.

Outras tecnologias de manutenção preditiva

A manutenção preditiva emprega várias outras técnicas, como análise de condição do motor, análise de corrente de Foucault e mais. A análise de condição do motor delineia as condições de funcionamento dos motores. A análise de corrente de Foucault detecta alterações na espessura da parede do tubo. Outras tecnologias que auxiliam na manutenção preditiva são inspeções por endoscópio, sistemas informatizados de gerenciamento de manutenção, integração de dados e monitoramento de condições. Escolher a certa para sua organização é fundamental para o sucesso.

Como funciona a manutenção preditiva? Aqui estão as etapas para iniciar um programa de manutenção preditiva:

  • Analise o histórico de seus equipamentos e a necessidade de um programa de manutenção preditiva;
  • Revise todos os registros sobre tempo de inatividade, falhas de equipamento, perdas de produção e energia, multas regulatórias e níveis de segurança no local de trabalho;
  • Implemente a cultura para os principais interessados sobre a necessidade de manutenção preditiva e obtenha apoio das equipes de operações e manutenção.
  • Avalie o inventário de equipamentos e avalie a condição dos equipamentos;
  • Selecione uma plataforma analítica capaz de se integrar à sua fonte de dados, analisar dados, criar modelos de equipamentos, aplicar ciência de dados em tempo real nos dados do sensor da máquina e notificar condições críticas e executar ações baseadas em dados para evitar tempo de inatividade fatal;
  • Escolha os equipamentos a serem incluídos na implementação inicial do programa e identifique os KPIs para o seu programa;
  • Colete os dados relevantes de várias fontes, incluindo sensores de equipamentos, registros de manutenção e históricos de manutenção. Garanta que os dados estejam validados, precisos e acessíveis para análise;
  • Faça a validação e pré-processe os dados coletados para remover ruídos, lidar com valores ausentes e padronizar formatos. Esta etapa é crucial para garantir a qualidade e confiabilidade dos dados usados para análise preditiva;
  • Identifique dados que possam servir como variáveis de entrada para modelos preditivos e escolha algoritmos de aprendizado de máquina apropriados, como modelos de regressão, classificação ou previsão de séries temporais. Considere fatores como o tipo de equipamento e a natureza dos modos de falha;
  • Treine os modelos preditivos selecionados usando dados históricos e valide seu desempenho para o programa de manutenção preditiva;
  • Implante os modelos treinados em sua plataforma de produção analítica selecionada e conecte-a às fontes de dados existentes – garanta integração perfeita para permitir monitoramento e tomada de decisão em tempo real;
  • Defina funções pessoais em todas as etapas e avalie as necessidades de recursos;
  • Implemente o programa. Monitore o desempenho do programa de manutenção preditiva ao longo do tempo e refine continuamente os modelos com base em novos dados e insights. Implemente loops de feedback para incorporar lições aprendidas e melhorar a precisão e eficácia dos modelos;
  • Avalie o impacto do programa de manutenção preditiva nas principais métricas de desempenho e ajuste as estratégias conforme necessário para maximizar a eficácia e o ROI do programa.

Os principais elementos de um programa de manutenção preditiva são diagnósticos baseados em condições que usam fórmulas preditivas e a Internet das Coisas:

Sensores de monitoramento de condições

Os sensores que monitoram máquinas e fornecem dados em tempo real são uma parte essencial da manutenção preditiva. Os técnicos podem avaliar os dados dos sensores para determinar a eficiência de uma máquina e seu desgaste em tempo real. Esses sensores fazem o que os humanos não conseguiram fazer – rastrear as necessidades de manutenção de dentro do equipamento sem interromper as operações. Muitos parâmetros definem a função do sensor, e eles variam com base na máquina. Os parâmetros geralmente fazem uso de análise de vibração, análise de ruído e temperatura, análise de pressão e nível de óleo, e até mesmo correntes elétricas e corrosão para definir funções.

Internet das Coisas (IoT)

Esses sensores coletam muitos dados e, combinados com a Internet das Coisas, esses dados podem ser coletados e compartilhados. A manutenção preditiva depende em grande parte de vários sensores que conectam ativos a um sistema centralizado de armazenamento de informações. Os hubs funcionam com conectividade de rede local sem fio ou utilizam tecnologia de nuvem.

A partir deste espaço centralizado, os ativos podem se comunicar, trabalhar em conjunto, analisar dados e recomendar qualquer curso de ação. Essa capacidade de trocar informações é o que torna a manutenção preditiva eficiente.

Fórmulas preditivas

Com fórmulas preditivas, a manutenção preditiva dá um passo adiante e se torna mais do que um cuidado baseado em condições. Algoritmos preditivos analisam os dados coletados e identificam tendências que indicam quando um ativo precisará de reparos, manutenção ou substituição. Esses algoritmos são baseados em regras predeterminadas que constantemente comparam o comportamento atual de um ativo com seu comportamento esperado. Qualquer desvio é um indicador de possível deterioração. Os técnicos podem intervir neste ponto e evitar grandes quebras.

Benefícios da manutenção preditiva

Há vários benefícios da manutenção preditiva:

Redução dos custos de manutenção;

  • A manutenção preditiva pode reduzir os custos das operações de manutenção. Isso é especialmente importante quando as organizações precisam investir nos custos de mão de obra, manutenção, peças de reposição, ferramentas e equipamentos necessários no caso de grandes falhas;

Menos falhas de máquinas;

  • Há muitas pesquisas sobre a redução de falhas de máquinas. O monitoramento regular de máquinas e sistemas pode diminuir as chances de falhas inesperadas em grande escala. Após dois anos de implementação de um programa de manutenção preditiva, a frequência e a natureza das falhas de máquinas frequentemente diminuem;

Menos tempo de inatividade;

  • Com a manutenção preditiva, reparar equipamentos leva menos tempo. Monitorar e analisar regularmente as condições das máquinas ajuda o pessoal de manutenção a localizar componentes com defeito em todas as máquinas e resolver problemas rapidamente. Isso reduz o tempo de inatividade e, em muitos casos, o previne completamente;

Redução de estoque;

  • Muitas vezes, as empresas têm que lidar com grandes investimentos em estoque de várias peças, o que pode prender o capital. Se as peças não forem usadas logo o suficiente, sua qualidade se deteriora e pode ser desperdiçada. Em vez de manter um grande estoque de peças em antecipação, pedir peças apenas quando necessário pode reduzir os custos do estoque;

Aumento da vida útil das máquinas;

  • Detectar problemas de máquinas (antes que se tornem falhas catastróficas) pode aumentar a vida útil das máquinas. Ter um programa de manutenção preditiva baseado em condições garante que o equipamento nunca atinja o estágio de danos graves. A vida útil mais longa do equipamento garante um melhor retorno do investimento para a organização;

Estimativas de tempo médio entre falhas;

  • Um benefício adicional da manutenção preditiva é ser capaz de estimar o tempo médio entre falhas (MTBF). Isso se refere ao intervalo de tempo mais econômico para substituir máquinas. Algumas empresas tendem a usar um equipamento com todas as suas falhas e múltiplos reparos, com a noção equivocada de que um novo equipamento é um investimento caro. Ser capaz de substituir máquinas no final de sua vida útil evita custos elevados de manutenção para máquinas desgastadas;

Aumento da produção;

  • Programas de manutenção preditiva baseados em condições precisam ser apoiados por sistemas de processos robustos, o que aumenta a eficiência do programa. Um programa preditivo abrangente que inclui monitoramento de parâmetros pode melhorar a eficiência operacional e, consequentemente, melhorar os números de produção;

Segurança do operador aprimorada;

  • Com a manutenção preditiva, sinais de alerta precoce podem ser colocados em prática para prevenir lesões causadas por máquinas com defeito. Muitos provedores de seguros reconhecem e oferecem benefícios a fabricantes que usam um programa de manutenção preditiva baseado em condições. Implementar este programa pode reduzir os custos de seguro sem comprometer a cobertura;

Verificação de reparos;

  • Ao corrigir um problema, um reparo pode comprometer outras partes de uma máquina. Usando análise de vibração, uma equipe de manutenção pode detectar qualquer comportamento anormal após um reparo. Com a manutenção preditiva, as empresas podem analisar dados para planejar e organizar paralisações de manutenção programadas, aproveitando ao máximo o tempo de inatividade da máquina;

Aumento dos lucros;

  • A gestão de manutenção preditiva melhora as operações de fabricação e plantas de processamento. Um sistema de gerenciamento baseado em condições vale mais do que o custo do programa. Com técnicas de manutenção preditiva, as empresas podem reduzir os custos operacionais anuais e reduzir os riscos.

Desafios da manutenção preditiva

Um programa de manutenção preditiva melhora a longevidade do equipamento e reduz (ou previne completamente) o tempo de inatividade que pode causar erros ou atrasos na rede de negócios. Uma vez implementados adequadamente, os sistemas de manutenção preditiva ajudam as máquinas a antecipar uma ampla gama de possíveis falhas.

Nas fases iniciais de implementação, pode ser difícil se conectar a máquinas existentes e sistemas de ERP. No entanto, com os rápidos desenvolvimentos tecnológicos, a maioria desses desafios não é mais um problema. A comunicação perfeita entre máquinas, sensores, dispositivos anexados e funcionários é possível, tornando o sistema mais eficiente. As interfaces visuais estreitaram a distância entre o homem e a máquina. Essas interfaces assumem a forma de painéis de visualização de dados com capacidades de ciência de dados capazes de processar dados em tempo real e acionar alertas.

Com nova tecnologia, gerentes de manutenção podem garantir que sensores de máquinas coletem dados confiáveis em tempo real. Dados de qualidade fazem toda a diferença para a eficácia de um programa de manutenção preditiva.

O futuro da manutenção preditiva

Pode haver alguns obstáculos para a implementação de um programa de manutenção preditiva; no entanto, ela continua sendo uma parte integral da manutenção. Todos os fabricantes que conseguirem resolver problemas de integração e automatizar processos podem obter uma grande vantagem monetária e competitiva. Todos os fabricantes que desejam permanecer relevantes e funcionais no futuro devem adotar práticas de manutenção preditiva.

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