5 vantagens críticas da manutenção preditiva na fabricação

Existem três formas comumente reconhecidas de manutenção:reativa, preventiva e preditiva. A forma mais simples de manutenção de máquinas é um processo reativo; quando uma máquina quebra, ela é removida das operações, reparada e, em seguida, retornada ao serviço o mais rápido possível. Embora esse método aparentemente maximize a produção e a utilização da máquina, ele vem com várias desvantagens – ou seja, pode resultar em tempo de inatividade dispendioso e altos custos de reparo se um ativo ou peça de máquina significativa falhar.

Para evitar tempo de inatividade prolongado, os fabricantes recorreram a práticas de manutenção preventiva, que envolvem a execução de tarefas de manutenção de rotina enquanto o equipamento ainda está operando normalmente, a fim de reduzir o risco de quebras.

A premissa da manutenção preventiva é uma taxa teórica de falha de ativos, que determina quando as peças devem ser substituídas, mesmo que tenham alguma vida útil restante. No entanto, os fabricantes podem minimizar a vida útil não utilizada agendando a manutenção regular com base no uso de ativos e no estoque de peças de reposição que o fabricante tem sempre à mão. A manutenção preventiva geralmente é mais econômica do que a manutenção reativa a longo prazo, porque as perdas de custo associadas ao tempo de inatividade e falhas de peças críticas são efetivamente mitigadas. Em última análise, a manutenção preventiva pode estender o ciclo de vida das máquinas e aumentar o tempo de atividade.

Embora a manutenção preventiva economize tempo e custos, ela pressupõe que as peças sejam substituídas antes que estraguem, o que significa que elas têm uma vida útil residual. Por esse motivo, foi desenvolvido um terceiro método denominado manutenção preditiva, que aproveita a tecnologia para antecipar e evitar falhas e avarias antes que elas aconteçam.

Uma visão geral da manutenção preditiva

A manutenção preditiva usa dados de sensores coletados por dispositivos da Internet das Coisas (IoT) para monitorar dados e detectar possíveis defeitos ou falhas antes que eles causem problemas ou avarias. Por exemplo, os dados do sensor podem ser processados ​​para analisar a viscosidade do óleo e a vibração da máquina ou para analisar imagens térmicas para encontrar pontos quentes locais associados a componentes desgastados.

Ao monitorar o desempenho dos ativos em tempo real, a manutenção preditiva reduz a frequência de reparos e manutenções necessários — eliminando a necessidade de manutenção reativa — ao mesmo tempo que evita os custos decorrentes de manutenção preventiva desnecessária ou excessiva.

Quando implementada corretamente, a manutenção preditiva pode proteger os resultados de uma empresa, minimizando o tempo de inatividade, o tempo de manutenção e os custos associados à aquisição de peças e suprimentos adicionais. Um estudo descobriu que, em média, as fábricas com fortes práticas de manutenção preditiva podem reduzir os custos de manutenção em 12%, aumentar o tempo de atividade em 9% e prolongar a vida útil dos ativos antigos em 20%. Além disso, a manutenção preditiva geralmente protege o meio ambiente – quando praticada de forma eficaz, pode reduzir os riscos ambientais, de saúde, qualidade e segurança em 14%.

A manutenção preditiva e o aprendizado de máquina também podem ser usados ​​em conjunto com ferramentas de manutenção habilitadas para IoT para elevar a eficiência, embora certas técnicas e dispositivos de monitoramento de ativos possam ser caros ou exigir treinamento especializado para operar adequadamente.

Práticas recomendadas de manutenção preditiva

O sucesso do modelo de manutenção preditiva depende de alguns fatores, incluindo abordagem, execução e expectativas. Aqui estão cinco diretrizes para acertar.

1. Priorize máquinas críticas para os negócios

Os fabricantes devem começar identificando as máquinas que são absolutamente necessárias para as operações do negócio e garantir que a manutenção desses ativos seja priorizada. Concentrando-se em máquinas e processos que causariam a interrupção mais significativa em caso de falha, os fabricantes garantem que as operações possam continuar sem interrupções, protegendo os custos.

2. Use a coleta de dados em tempo real

Os fabricantes devem aproveitar a variedade de recursos oferecidos pela IoT. Ao coletar dados em tempo real, os sensores de IoT podem criar um arquivo de registros de manutenção e históricos de máquinas individuais, o que ajuda a acompanhar o desempenho ao longo do tempo.

Os sensores de IoT fornecem informações sobre uma variedade de diferentes condições de máquina com velocidade e precisão muito maiores do que podem ser alcançadas manualmente. Isso inclui condições como qualidade de saída e uso de energia e pode até se estender à observação sobre o desgaste geral do ativo.

3. Faça uma análise de dados oportuna

A análise de dados permite que o pessoal de manutenção entenda como cada ativo contribui individualmente para a produção geral, desempenho e tempo de atividade. Esses dados podem ser usados ​​para identificar e reparar ou substituir ativos antes que eles falhem ou para corrigir a saída da máquina antes que seu desempenho se desvie das tolerâncias aceitas. E, embora possa parecer senso comum, manter uma prática regular de coleta e análise de dados é fundamental para evitar a probabilidade de falhas inesperadas de equipamentos e tempo de inatividade dispendioso.

4. Tome decisões baseadas em dados

Com base na análise de dados, o pessoal de manutenção pode tomar as ações necessárias para evitar falhas ou avarias na máquina. No entanto, também é importante monitorar os resultados dessas ações. Se o ativo que foi atendido continuar com desempenho inferior, isso pode ser um indicativo de outros problemas.

Também é vantajoso documentar os sucessos dessas práticas, pois elas podem ser usadas para demonstrar a relação custo-benefício e o ROI do programa de manutenção preditiva.

5. Fornecer suporte contínuo

Os programas de manutenção preditiva exigem suporte contínuo para permanecerem eficazes. À medida que as empresas crescem, as abordagens de manutenção preditiva devem se ajustar de acordo para continuar atendendo às necessidades operacionais da empresa. Isso pode vir na forma de expandir os recursos de monitoramento, aumentar as iniciativas de treinamento ou refinar as abordagens de manutenção para levar em consideração fatores como umidade e temperatura ao avaliar o desempenho da máquina. Um programa de manutenção preditiva bem-sucedido é dinâmico e adaptável, o que permite atender às necessidades do negócio de forma mais eficaz.

Simplificando o ciclo de vida da manutenção

É difícil exagerar o valor da manutenção preditiva. Ao usar a velocidade e a flexibilidade da análise preditiva e da IoT, os fabricantes podem aproveitar os dados de desempenho da máquina em tempo real para evitar possíveis falhas, tempo de inatividade e perdas de custos ao longo da linha. O processo fortalece os resultados da empresa e oferece uma série de outros benefícios, incluindo melhoria do meio ambiente e segurança e prolongamento da vida útil de peças e máquinas integrais.

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