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Melhorar a manutenção na fabricação


O universo digital está dobrando de tamanho a cada dois anos, com projeção de crescer de 4,4 trilhões de gigabytes em 2013 para 44 trilhões em 2020. As empresas são responsáveis ​​por cerca de 85% dos dados mantidos nesse universo digital, de acordo com o EMC Digital Universe.

As fábricas são apenas um tipo de empresa que contribui para essa produção de dados, coletando dados de processo para monitorar o status do maquinário. Os engenheiros da planta podem aproveitar ao máximo esses dados e garantir que seu cronograma de manutenção beneficie sua planta, de acordo com Claudia Jarret, gerente dos EUA no fornecedor de peças de automação EU Automation.

Os fabricantes, confrontados com a pressão constante para acompanhar a demanda do cliente, mantendo-se flexíveis, estão cientes da ameaça de paralisação da planta, explicou Jarret. Causado por vários fatores, incluindo falha de máquina, o tempo de inatividade pode custar aos fabricantes até US$ 260.000 por hora, de acordo com a empresa de análise Aberdeen Research.

Portanto, a manutenção preventiva, onde o equipamento é mantido antes de quebrar, é essencial, em vez da manutenção reativa, que se concentra em consertar o equipamento após uma avaria.

Mas para aqueles em indústrias de alto volume e baixa margem, como alimentos e bebidas ou fabricação de peças automotivas, a manutenção preventiva pode ser erroneamente vista como inatingível, devido aos altos custos iniciais percebidos.

Prevenção


Os dias de espera por um sistema falhar devido ao superaquecimento de motores ou vazamento de sistemas de transferência de calor, por exemplo, felizmente ficaram para trás, disse Jarret. Os gerentes de fábrica agora planejam inspeções regulares, atualizações e solução de problemas para evitar avarias. Esses passos simples são uma maneira pela qual a manutenção preventiva pode ser realizada.

Mas à medida que as tecnologias da Indústria 4.0, como o monitoramento de condições, se tornam mais acessíveis, há métodos ainda mais inteligentes, mais precisos e menos demorados disponíveis.

Muitas fábricas agora usam a manutenção preditiva, uma forma sofisticada de manutenção preventiva, para estabelecer o funcionamento do equipamento e prever com precisão as falhas antes que elas ocorram. Isso não apenas reduz o risco de quebras que causam tempo de inatividade, mas também pode significar que quaisquer peças de reposição necessárias podem ser encomendadas e estão em estoque em caso de falhas do equipamento.

Além disso, monitorar a integridade do equipamento pode permitir ajustes graduais, onde uma grande revisão seria necessária anteriormente para melhorias. As alterações podem melhorar a eficiência dos processos, reduzindo custos, eliminando elementos ineficientes e aumentando a vida útil do equipamento por meio da manutenção ou substituição de peças de desgaste.

Por onde começar


O primeiro passo que um gerente de fábrica deve tomar ao implementar qualquer cronograma de manutenção preventiva é coletar o máximo de dados possível, aconselhou Jarret. Isso deve incluir uma estimativa precisa do custo real do tempo de inatividade da planta em questão. A coleta de dados coletados por sensores inteligentes, números de vendas e sistemas adaptados deve permitir que você leve em consideração a perda de vendas, o desperdício de produtos e o custo de reparos de emergência, o que pode fornecer um valor de referência útil.

Usando sua experiência na planta, os engenheiros de manutenção também devem estar envolvidos para produzir um plano ideal para a planta, incluindo áreas que eles acreditam que exigirão níveis mais altos de manutenção, como equipamentos ou máquinas mais antigas que são inerentemente propensas a falhas, como motores, turbinas , ou outras partes móveis.

Este plano pode ser usado juntamente com o orçamento para produzir um plano de manutenção realista, incluindo o nível de manutenção preventiva que pode ser empregado. Para alguns fabricantes, isso significa verificações regulares de equipamentos, como uma vez por mês para uma seção da planta ou diariamente para máquinas mais voláteis.

Dados


Se a verdadeira manutenção preditiva for o objetivo, dados como temperatura, pressão e vibração são coletados por sensores e serão continuamente integrados, armazenados e analisados. A próxima pergunta para os fabricantes é como aproveitar ao máximo esses conjuntos de dados valiosos, mas grandes.

Uma vez que os dados foram coletados, o próximo passo para aproveitar ao máximo seu potencial é iniciar a análise. Uma opção popular para análise de dados é um serviço de análise em nuvem. Aqui, os dados brutos são transmitidos para a nuvem, onde podem ser armazenados e analisados ​​para tendências que podem prever um evento, incluindo uma avaria. Muitos serviços também incorporam um sistema de alerta e avisos de falhas iminentes podem ser enviados por meio de um portal da web, aplicativo, e-mail ou mensagem de texto para o pessoal relevante.

Outros fabricantes, talvez preocupados com a segurança cibernética, a estabilidade a longo prazo dos dados armazenados na nuvem ou o atraso entre a coleta e a análise de dados, analisarão os dados brutos internamente. Embora isso muitas vezes seja significativamente mais pesado em recursos, dá aos gerentes de fábrica controle total sobre seus dados.

Obsolescência


Independentemente do sistema implementado, a manutenção preditiva pode ser utilizada para gerenciar a obsolescência, além de reduzir o tempo de inatividade e melhorar a eficiência do processo.

Isso significa que as peças podem ser encomendadas no momento correto para se adequar ao cronograma de manutenção. Tradicionalmente, os fabricantes teriam que manter um estoque de peças que podem precisar ser substituídas, que ocupam um espaço valioso no chão de fábrica que poderia ser usado para operações. As peças sobressalentes também podem ser volumosas e causar riscos à saúde e segurança, incluindo riscos de tropeçar ou incêndio, se armazenadas no chão de fábrica.

Em vez disso, os fabricantes podem optar por encomendar peças de reposição apenas quando necessário, maximizando o espaço e os recursos disponíveis. Com fornecedores como a EU Automation capazes de enviar peças obsoletas para todo o mundo em 24 horas, agora não há necessidade de armazenar peças no local ou sofrer longos períodos de inatividade esperando que elas cheguem.

Quando a manutenção preditiva é empregada, os dados coletados também podem ser usados ​​para outras finalidades, como aumentar a eficiência do processo e garantir que as peças de reposição sejam solicitadas em tempo hábil. A coleta e análise adequadas desses dados são essenciais para maximizar seu potencial – e isso só se tornará mais importante a cada ano à medida que a quantidade de dados aumentar.

Manutenção e reparo de equipamentos

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