O que é manutenção preditiva?
A manutenção preditiva avalia continuamente a integridade dos equipamentos em tempo real, ajudando você a maximizar o desempenho, o tempo produtivo e a vida útil dos equipamentos, minimizando o custo total de propriedade.
Definição de manutenção preditiva
Manutenção preditiva é uma abordagem que enfatiza a identificação dos sinais dos ativos empresariais. As máquinas nas fábricas, a frota de caminhões e os equipamentos industriais da sua empresa “conversam” com você há anos. Se “ouvi-los” atentamente, você conseguirá entender quando suas máquinas estão prestes a quebrar e o que elas precisam para funcionar por mais tempo e sem problemas.
A manutenção preditiva permite que as empresas prevejam falhas e programem a manutenção quando e onde houver necessidade imediata, fornecendo as informações necessárias para a obtenção do máximo desempenho dos ativos, sem forçá-los nem colocá-los em risco de dispendiosas panes. Conectando ativos empresariais habilitados pela IoT, aplicando funções analíticas avançadas aos dados gerados em tempo real e usando os insights associados para fundamentar protocolos de manutenção eficientes e econômicos, a manutenção preditiva evita falhas e paralisações dos equipamentos, e estende a vida útil geral dos ativos vitais.
Por que a manutenção preditiva é tão importante atualmente?
A manutenção preditiva é importante porque economiza tempo e dinheiro para as empresas, eliminando falhas dispendiosas e disruptivas nos equipamentos. À medida que a demanda dos consumidores por disponibilidade de produtos cresce, as organizações com programas de manutenção preditiva podem produzir sem interrupções. O resultado é fidelidade contínua dos clientes, receitas mais altas e maior vantagem competitiva.
As soluções de manutenção preditiva inteligente preveem quando a manutenção de ativos é necessária, ajudam a aumentar a eficiência dos custos e simplificam requisitos complexos de gestão de ativos empresariais. Em resumo, o uso da tecnologia de manutenção preditiva ajuda sua empresa a economizar tempo, dinheiro e dores de cabeça processuais.
Como funciona a manutenção preditiva?
A manutenção preditiva funciona por meio da coleta e análise de dados dos equipamentos em tempo real para prever possíveis problemas antes que eles gerem falhas reais.
A primeira etapa deste processo envolve a coleta em tempo real de dados e informações de sensores IoT em rede que transmitem informações sobre as condições do equipamento. Esses dados devem ser armazenados e gerenciados de modo que possam ser facilmente acessados, processados e analisados. O componente “preditivo” entra em cena quando tecnologias de IA (inteligência artificial) e Machine Learning são aplicadas aos dados para que eles contem uma história útil e funcional.
Existem quatro etapas básicas para a arquitetura de manutenção preditiva e uma rede IIoT (IoT industrial):
O processo de manutenção preditiva
- Coletar dados de sensores que podem monitorar características da máquina, como vibração, temperatura, umidade, pressão, ruído e muito mais
- Transmitir esses dados – em tempo real – em toda a rede para um sistema central de negócios
- Aplicar tecnologias inteligentes, como IA e funções analíticas de Machine Learning, a esses dados para desvendar insights úteis e relevantes
- Agir rapidamente com base nesses insights, seja com uma resposta automatizada ou por meio de intervenção humana
Usando tecnologias de manutenção preditiva
Monitoramento de condições
A manutenção preditiva é possível por meio de sistemas físicos cibernéticos que ajudam a reunir máquinas e software em uma rede IoT inteligente. Para criar esse tipo de rede, comece identificando as condições dos ativos que deverão ser monitoradas.
A análise necessária para identificar as condições do ativo pode ser visual, auditiva, térmica ou, mais comumente, uma combinação desses critérios. O foco neste ponto é determinar os sensores e ferramentas de monitoramento corretos a serem instalados:
Análise de vibração: pequenas mudanças nos padrões de vibração podem indicar desequilíbrio ou desalinhamento, enquanto altos níveis de vibração podem indicar problemas iminentes nos rolamentos. A análise de vibração pode dar avisos antecipados de falha e é especialmente útil na detecção de desequilíbrio, desalinhamento, afrouxamento mecânico ou peças desgastadas ou danificadas.
Análise por som e ultrassom: em operações normais, a maioria dos sistemas cria padrões de som estáveis. Alterações no padrão sonoro de referência podem indicar desgaste ou outros tipos de deterioração. Análises ultrassônicas também podem fornecer informações sobre a integridade geral do sistema, traduzindo sons de alta frequência (como os produzidos por vazamentos de vapor ou ar) em uma faixa audível.
Análise infravermelha: assim como na análise ultrassônica, a termografia também revela o oculto usando a análise infravermelha para traduzir as mudanças de temperatura em um espectro visível. Mesmo mudanças sutis nas temperaturas operacionais normais podem alertar para problemas iminentes.
Análise de fluidos: além de simplesmente monitorar os níveis e a temperatura dos fluidos, a análise física e química destes pode fornecer informações valiosas sobre a condição dos componentes mecânicos. A detecção da taxa de degradação em fluidos refrigerantes e lubrificantes fornecem insights seguros para a tomada de medidas preventivas.
Outras: há tecnologias de manutenção preditiva específicas para várias necessidades industriais exclusivas, que incluem alinhamento a laser, monitoramento de circuito elétrico, detecção de rachaduras e falhas, monitoramento de corrosão, alterações na resistência elétrica e outros meios específicos de medir a corrosão e a deterioração.
Principais tecnologias de manutenção preditiva
Uma vez estabelecidos os critérios acima, os sensores e monitores adequados devem ser instalados e conectados a um sistema de negócios central, mais comumente um sistema ERP (planejamento de recursos empresariais), por meio de uma rede IoT conectada à nuvem. Por fim, soluções orientadas por IA devem estar disponíveis para analisar os dados e fornecer recomendações e insights práticos com base nos dados coletados.
Rede IoT: reforçados com sensores, capacidade de processamento e outras tecnologias, os ativos empresariais podem realizar o intercâmbio dos dados – geralmente por meio de conectividade na nuvem – enviando e recebendo informações em comunicação direta com um sistema central de negócios, que inclui uma rede IoT e sustenta a estratégia de manutenção preditiva.
Gateways IoT: muitos ativos mais antigos ainda funcionam perfeitamente bem, mas sua tecnologia analógica antecede a integração digital. Essas máquinas podem ser equipadas com dispositivos de gateway IoT, que podem incluir câmeras, microfones e termômetros, para reunir e transmitir dados em tempo real sobre as próprias condições operacionais.
Conectividade na nuvem: permite contar com recursos de sistemas computadorizados disponíveis on demand. Em uma rede IoT composta por vários ativos industriais, é fundamental que os centros de dados de vários locais sejam integrados em um único sistema e banco de dados.
Banco de dados e ERP modernos: bancos de dados legados, baseados em disco, não estão preparados para gerenciar enormes volumes de dados não lineares que incluem Big Data e conjuntos de dados complexos. Além disso, a manutenção preditiva usa IA e Machine Learning para executar funções analíticas avançadas nesses dados. Todo esse processo é executado com maior eficácia em um moderno ERP baseado em IA com um banco de dados in-memory rápido, responsivo e com escalabilidade quase infinita.
IA e Machine Learning: Machine Learning é um subconjunto de IA que usa algoritmos para analisar e entender os dados. Soluções de manutenção preditiva dependem de IA e Machine Learning não só para classificar, entender e aprender com os dados operacionais dos ativos empresariais, como também para gerar recomendações e insights práticos.
Funções analíticas avançadas: IA e Machine Learning são a força motriz das funções analíticas avançadas. Os gestores devem determinar as condições e os atributos a serem avaliados e os resultados analíticos desejados. Dessa forma, os algoritmos que alimentam as funções analíticas avançadas podem ser programados para serem o mais perspicazes e práticos possível e para aprender cada vez mais com os dados e novas experiências ao longo do tempo.
Gêmeos digitais: um gêmeo digital é a recriação virtual de um ativo físico real. Os gerentes podem criar gêmeos digitais para experimentar qualquer cenário operacional possível usando o gêmeo – sem nenhum risco de dano real a uma máquina ou dispositivo de custo elevado. Este recurso reforça a manutenção preditiva e permite que ferramentas de Machine Learning e IA incorporem e aprendam com experiências que nunca aconteceram.
Manutenção preditiva versus manutenção preventiva
A diferença nesses modelos de manutenção não está tanto em como, mas em quando as tarefas de manutenção são realizadas.
Manutenção preventiva: baseada no desempenho passado, e no conhecimento e na experiência de engenheiros e operadores. Inclui manutenção de rotina, periódica, planejada ou baseada no tempo. Embora evite panes, esta abordagem pode ser inexata e levar à manutenção cara e desnecessária ou à não identificação de pontos fracos no processo de manutenção. A manutenção preventiva acontece em momentos pré-estabelecidos, muitas vezes com muita antecedência.
Manutenção preditiva: é viável quando as redes de IoT integram todos os ativos empresariais em um ecossistema em tempo real. A capacidade de transmitir e analisar dados em tempo real implica que o monitoramento da condição do ativo em tempo real – e não o calendário – torna-se a base dos protocolos de manutenção. A manutenção preditiva acontece em tempo real, exatamente quando e onde for necessária.
Outras técnicas de manutenção de ativos
Manutenção reativa
Manutenção realizada em resposta a uma parada ou falha súbita do equipamento. Esse tipo de manutenção geralmente não é planejado e pode resultar em aumento dos custos e do tempo de inatividade.
Manutenção planejável
Manutenção executada para corrigir um defeito ou falha no equipamento. Normalmente, este tipo de manutenção é realizado após a identificação de um problema e pode ajudar a evitar que outros problemas ocorram.
Manutenção prescritiva
Manutenção determinada pelas recomendações ou diretrizes do fabricante para um equipamento específico. Este tipo de manutenção é baseado na programação prescrita pelo fabricante para tarefas de manutenção.
Manutenção com base na condição
Manutenção executada com base na condição do equipamento, e não em uma programação predeterminada. Esse tipo de manutenção usa monitoramento e inspeção para determinar quando a intervenção é necessária. Embora possa ajudar a reduzir tarefas de manutenção desnecessárias e minimizar o tempo de inatividade, a manutenção baseada na condição do equipamento é altamente manual e demorada.
Manutenção centrada na confiabilidade
Manutenção que prioriza tarefas com base na confiabilidade e criticalidade do equipamento. O foco desta abordagem é identificar as tarefas de manutenção mais importantes para maximizar a confiabilidade e a eficiência do equipamento.
A evolução da manutenção de ativos
A tabela a seguir (adaptada da Deloitte) exibe a progressão dos recursos tecnológicos ao longo das revoluções industriais e o impacto resultante nas estratégias de manutenção e na eficácia dos equipamentos.
Exemplos de manutenção preditiva em ação
Setor de petróleo e gás: a extração de petróleo provoca enorme desgaste nos ativos e pode causar grandes riscos e perigos em caso de falha. Graças ao monitoramento da temperatura do óleo e da velocidade das caixas de câmbio dos equipamentos de perfuração, a manutenção preditiva tem melhorado consideravelmente a segurança e reduzido os custos de manutenção em até 38%.
Indústria automotiva: nas linhas de montagem, as pistolas de solda a ponto executam cerca de 15.000 soldaduras por dia. A capacidade de conectar pistolas de solda em todo o mundo – e coletar os dados operacionais destas – permite aos fabricantes de automóveis reunir milhões de pontos de dados, levando a uma precisão preditiva sem precedentes sobre a condição e o estado desses ativos.
Fabricação de aparelhos domésticos: medições da vibração da rotação do tambor na produção de secadores têm ajudado a prever mau funcionamento ou panes. Essa aplicação de manutenção preditiva tem eliminado defeitos de fabricação em 33% e reduzido os custos de manutenção do consumidor em 27%.
Gestão de ativos ferroviários: “vazios” ocorrem quando há um espaço vazio sob uma via, gerando possíveis atrasos ou mesmo descarrilamentos. Inovações recentes promoveram a criação de sistemas de monitoramento baseados na cabine que podem detectar uma série de variáveis à medida que o trem roda sobre os trilhos, melhorando a detecção de vazios e aumentando a segurança dos clientes de modo geral.
Indústria de aço: a detecção de anomalias vem sendo usada para coletar leituras em tempo real da vibração, velocidade rotacional e corrente elétrica (amperes) no equipamento de laminação a frio usado no processamento de aço. Esta aplicação tem gerado melhoria de 60% na vida útil dos equipamentos e reduzido consideravelmente os prejuízos causados por paralisações e atrasos.
Benefícios dos programas de manutenção preditiva
A implementação de sistemas de manutenção preditiva tem gerado resultados impressionantes em vários setores. Um relatório de 2022 da Deloitte cita várias melhorias quantificáveis, como redução de até 15% no tempo de inatividade, aumento de 20% na produtividade da mão de obra e redução de 30% nos níveis de estoque, com menos necessidade de estocar peças para emergências.
Com tecnologias como IA e ERP integrado, as organizações têm alcançado os seguintes benefícios de soluções de manutenção preditiva que realmente funcionam:
Melhor visibilidade em toda a operação: com maior visibilidade sobre ativos de campo e outros equipamentos externos, OEMs e prestadores de serviços terceirizados podem prestar serviços com melhor embasamento e maior valor.
Redução dos custos de manutenção e melhoria do desempenho dos ativos: a manutenção preditiva minimiza o tempo de inatividade e reduz os custos, ajudando a otimizar o uso dos ativos existentes e, até mesmo, a ampliar a vida útil destes.
Equipes mais capacitadas: munidos de ciência de dados e funções analíticas em tempo real, operadores de ativos, prestadores de serviços e gerentes da cadeia de suprimentos podem passar de bombeiros a planejadores e estrategistas.
Superando desafios comuns da manutenção preditiva
Esta seção destaca os desafios comuns da manutenção preditiva e explora estratégias para superá-los.
Qualidade e disponibilidade dos dados: a manutenção preditiva depende fortemente de dados históricos suficientes e de alta qualidade. Baixa qualidade ou insuficiência de dados pode levar a previsões imprecisas. Para ajudar a garantir a qualidade dos dados, a melhor prática é estabelecer um programa de governança de dados apoiado pelos principais stakeholders.
Conectividade da IoT: a configuração de uma rede IoT conectada requer equipamentos inteligentes e dispositivos de ponta com sensores que possam se conectar a data lakes e transmitir dados em formatos de arquivos simples. Priorize a simplificação dos cenários de conectividade para viabilizar a conexão a qualquer fonte de dados de IoT sem problemas.
Gestão de dispositivos de rede IoT: atividade que requer foco na segurança dos dispositivos para minimizar vulnerabilidades a ataques cibernéticos, ao mesmo tempo que as empresas querem promover a interoperabilidade entre dispositivos e escalar conforme necessário. Para alcançar o equilíbrio certo, convém adotar soluções modernas de gestão do desempenho de ativos que ofereçam suporte à gestão avançada e incorporada de dispositivos e a robustos recursos de conectividade.
Integração de dados: a integração de dados de várias fontes, como sensores de IoT, sistemas legados e registros de manutenção, pode ser complexa e demorada. Procure uma poderosa plataforma de integração de alto nível com uma biblioteca abrangente de conectores predefinidos para dar suporte às necessidades de integração de dados de sua empresa.
Complexidade dos dados de sensores de IoT: muitas vezes, a possível dificuldade em entender este tipo de dados requer conhecimento especializado, abalando a confiabilidade por parte dos engenheiros. Procure soluções de gestão do desempenho dos ativos que possam depurar dados para que públicos não técnicos os entendam e os manipulem.
Seleção de algoritmos: escolher os algoritmos certos para manutenção preditiva é o segredo para o sucesso. Avalie cuidadosamente casos de uso específicos e as características dos dados para escolher os algoritmos mais adequados para as necessidades de maquinário e negócios de sua organização.
Integração da estratégia de manutenção: a implementação de manutenção preditiva requer a integração com as estratégias e workflows de manutenção existentes. Resistência a mudanças e inércia organizacional podem dificultar o sucesso da implementação. Liderança robusta, apoio executivo, comunicação clara e gestão profissional de mudanças são elementos necessários para o sucesso.
Como implementar um programa de manutenção preditiva em três etapas simples
- Definir objetivos e determinar o escopo: comece identificando quais condições de monitoramento são corretas para cada ativo. Por exemplo, a termografia infravermelha é melhor para equipamentos que podem apresentar vazamentos de ar ou vapor, enquanto a análise de vibração é mais indicada a equipamentos rotativos, mas que não girem lentamente (menos de 5 rpm). As análises de óleo e acústica são melhores para equipamentos de rotação lenta. Além disso, certifique-se de determinar o escopo dos esforços nesta etapa. Por exemplo, a empresa vai monitorar ativos específicos ou individuais ou pretende ampliar o escopo para uma cobertura mais abrangente?
- Instalar sensores de IoT adequados com base nos tipos de análise mais indicados a cada ativo monitorado antes de iniciar a coleta de dados. Garanta que esses sensores estejam conectados a sistemas de processamento de dados – como aqueles comumente integrados a soluções de gestão do desempenho dos ativos – para reduzir custos, tempo e erros humanos.
- Configurar protocolos para responder efetivamente a detecções de anomalias e garantir que os ativos sejam reparados com eficiência e de modo alinhado com as metas de tempo produtivo. Esses protocolos podem ser automatizados, manuais ou um híbrido dos dois métodos.
Transforme sua cadeia de suprimentos com soluções de manutenção preditiva
Muitas empresas não mudam suas estratégias de manutenção de ativos há décadas – embora tenham modernizado outras áreas de negócios. Mudar processos antigos é desafiador e pode ser difícil obter a adesão das equipes. Os planos de transformação dos negócios mais bem-sucedidos começam com uma boa estratégia de comunicação e gestão de mudanças para ajudar a engajar as equipes e eliminar silos. Converse com seu fornecedor de software para saber mais sobre quais ferramentas e soluções funcionarão melhor para as necessidades exclusivas da sua empresa e que ajudarão você a avançar no roadmap e na jornada de transformação digital.
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