Como obter confiabilidade real de seu programa PdM

Você considera a manutenção preditiva (PdM) um programa de confiabilidade? Você acredita que o PdM é uma abordagem reativa ou proativa? Para a maioria das pessoas, a resposta a essas duas perguntas é sim. Por muito tempo, eu teria me incluído neste grupo, mas estava errado.

Depois de mais de 35 anos sendo um profissional de PdM, gerente de programa e provedor de serviços, eu era um forte defensor da manutenção preditiva e sua implantação sendo um componente principal do esforço de confiabilidade de uma instalação. Você não poderia me dizer de forma diferente. Eu simplesmente não abriria minha mente para outras ideias. Mudar é difícil e todos nós somos criaturas daquilo que conhecemos. Mas uma luz se apagou um dia quando eu estava pesquisando a definição de confiabilidade.

Confiabilidade é definida como a capacidade de um aparelho, máquina ou sistema de executar de forma consistente sua função pretendida ou exigida ou missão sob demanda e sem degradação ou falha.

A abordagem da manutenção preditiva tem sido bem-sucedida na identificação de falhas iminentes, pois as tecnologias de PdM medem com eficácia a condição atual dos ativos, incluindo qualquer deterioração ou degradação. No entanto, embora um programa de PdM em bom funcionamento gerencie falhas com eficiência, ele não melhora necessariamente a confiabilidade geral do equipamento. Compreender e gerenciar falhas é, sem dúvida, uma meta benéfica de um programa de PdM, mas para operações típicas de instalações, verdadeiras melhorias de confiabilidade e economia de custos seria um resultado mais desejável.

A manutenção de ativos sob condição (manutenção com base na condição) provou ser preferível em relação às abordagens de manutenção alternativas, como táticas de execução até a falha ou baseadas no tempo. Essas abordagens alternativas ainda têm um lugar em uma estratégia geral de manutenção quando você considera a criticidade do ativo e a previsibilidade do modo de falha individual ou a falta dela. Em geral, a abordagem PdM é reativa por natureza. Você reage e gerencia as falhas atuais e os modos de falha somente após o início da falha. Uma estratégia proativa se concentra na eliminação de falhas, bem como no gerenciamento de falhas. A eliminação de falhas é a chave para fornecer verdadeiros ganhos de confiabilidade e economia de custos.

O seu programa de PdM não atinge os resultados desejados?

Na maioria dos programas de PdM hoje, dois itens críticos não existem, e sua ausência é provavelmente a razão de muitos programas terem pontuações apenas satisfatórias ou menos nas pesquisas de PdM. Primeiro, você precisa se concentrar em melhorias de confiabilidade e eliminação de perdas dentro da instalação. O programa deve ser gerenciado por métricas e indicadores-chave de desempenho (KPIs) que se alinham estreitamente com os objetivos gerais da planta e não tanto nas tarefas de PdM concluídas ou nos efeitos do gerenciamento de falhas.

Em segundo lugar, sua abordagem de PdM deve ser parte integrante de sua estratégia de confiabilidade dentro da instalação. Em muitos casos, esse é um esforço independente, que pode ser bastante eficaz, mas separado de outras iniciativas de confiabilidade. Além disso, você precisa entender melhor como os resultados do PdM podem ajudar a melhorar a confiabilidade do combustível.

Onde você vai daqui? Seu programa PdM existente pode exigir ajustes ou melhorias para fazer a transição para uma verdadeira iniciativa de confiabilidade e fornecer mais valor para a planta. Uma avaliação do programa pode ser usada para avaliar o estado atual do seu programa e identificar áreas onde são necessários novos projetos, melhorias ou melhorias. Ele também pode avaliar os elementos-chave da implantação do seu programa, fluxos de trabalho de rotina, tecnologias, frequências, relatórios e gerenciamento.

Outro benefício de uma avaliação de PdM é o desenvolvimento de um programa sólido para migrar para uma estratégia de próxima geração, incluindo Indústria 4.0, Internet das coisas industrial (IIoT), inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina.

Assim que as melhorias do programa forem identificadas e otimizadas, a análise de dados, KPIs e métricas revelarão áreas onde padrões de falha recorrentes podem ser eliminados. Portanto, aumente os esforços de confiabilidade de sua planta por meio de manutenção preditiva aprimorada e aproveite uma avaliação de PdM e seus benefícios pró-ativos.

Sobre o autor

John Pucillo é um consultor de confiabilidade, manutenção preditiva e operações com True Reliability. Ele tem 38 anos de experiência executando com sucesso as melhores estratégias de entrega e projeto da classe para atingir os objetivos de negócios. John pode ser contatado por e-mail em [email protected].