Manutenção preventiva:do tempo de inatividade ao tempo de atividade

Os fabricantes há muito lidam com falhas de equipamentos. Embora possam ser inevitáveis, falhas de equipamentos não devem causar sérios tempos de inatividade, consumir lucros ou fazer com que os fabricantes gastem demais seus orçamentos. Esses são geralmente os piores cenários – e as razões pelas quais as falhas do equipamento devem ser evitadas.

Esses desafios são agravados pelas complexas instalações de fabricação de hoje, que consistem em redes de dados, hardware integrado e uma série de sistemas automatizados. Como resultado, a maioria dos fabricantes não possui metodologias de manutenção suficientes. De facto, um relatório da Infraspeak refere que 93 por cento das empresas consideram os seus processos de manutenção pouco eficientes.

Isso mostra a falta de programas de manutenção eficazes na área de manufatura, deixando as plantas inseguras, menos competitivas e muito menos lucrativas.

Felizmente, a manutenção preditiva oferece uma solução.

Prevendo o futuro

A manutenção preditiva é uma forma de prever todos os cenários possíveis de falha de hardware, identificando quando a manutenção é necessária e alertando a equipe de manutenção, quando necessário, além de fornecer soluções preventivas.

Qualquer pessoa que opere dentro do ecossistema de manufatura entenderá que falhas e avarias acontecem dia após dia. A intenção da manutenção preditiva não é apenas prevenir ou reduzir essas avarias, mas ajudar as fábricas a atingir padrões de alta eficiência e entregar produtos de qualidade no processo.

Um programa de manutenção preditiva pode reduzir falhas inesperadas em até 90%, quase eliminando falhas. O primeiro passo para conseguir isso é garantir que sua estratégia de manutenção siga as melhores práticas. Por exemplo, os gerentes de fábrica devem agendar inspeções regulares, atualizações e solução de problemas para evitar falhas, formando uma base sólida para um programa de manufatura preditivo.

Sensação de perigo

Para realizar a manufatura preditiva de forma eficaz, o gerente da fábrica deve coletar o máximo de dados possível. Isso é crucial ao implementar qualquer estratégia de manutenção preventiva, pois quanto mais dados disponíveis para serem analisados, mais precisas serão as previsões de avarias.

Um ponto de partida seria usar sensores inteligentes. Sensores inteligentes, acoplados a algoritmos de aprendizado de máquina, ajudam a detectar anomalias em máquinas industriais. Além disso, com algoritmos mais bem treinados, o software pode prever com precisão quando as máquinas estão em risco de falha.

Por exemplo, sensores inteligentes que coletam dados em ambientes industriais de IoT podem acompanhar a temperatura, identificando componentes desgastados, como circuitos elétricos com defeito. Da mesma forma, sensores inteligentes especializados podem realizar análises de vibração em um determinado componente, identificando quaisquer casos de desalinhamento, eixos tortos ou outros problemas do motor. À medida que a tecnologia se torna mais avançada, os sensores inteligentes podem monitorar mais parâmetros, fornecendo uma imagem cada vez mais precisa da condição de uma máquina.

A partir desses dados, os fabricantes podem realizar uma análise dos ativos críticos para estabelecer os modos de falha. Nesse caso, o foco está na frequência de falhas, gravidade da falha da máquina e na dificuldade de identificação da falha.

Ao conectar dispositivos de monitoramento de condições a um CMMS, os gerentes da planta podem configurar alertas para informar a equipe de manutenção sobre quaisquer falhas ou anomalias no equipamento. Isso oferece a oportunidade de planejar a manutenção programada quando as peças precisam ser substituídas, eliminando a chance de ocorrer uma avaria grave.

Por exemplo, a tecnologia de sensores pode ser integrada a diversos produtos de energia de fluidos de baixo nível – de conectores, mangueiras e tubos a bombas, motores, atuadores e filtros. Alguns dos dados de diagnóstico gerados pelas válvulas de controle podem ser vitais na solução de problemas de energia.

No tempo de atividade

Uma pesquisa recente da PricewaterhouseCoopers descobriu que 95% dos entrevistados relataram que a manutenção preditiva melhorou pelo menos um fator-chave de valor de manutenção, com 60% vendo uma clara melhoria no tempo de atividade do equipamento.

No entanto, para que os gerentes de fábrica vejam esse sucesso em suas instalações, o uso de sensores para coletar informações sobre os equipamentos é um componente crítico necessário. Máquinas recentes geralmente vêm com diferentes opções para aquisição de dados em tempo real, mas equipamentos legados também podem ser adaptados com sensores complementares baratos. A manutenção preditiva pode ser uma ferramenta vital ao lidar com ativos obsoletos, que exigem um planejamento cuidadoso para obter peças de reposição obsoletas.

É aqui que os consultores especializados em fornecedores de peças de automação, como a EU Automation, podem ajudar a fornecer peças e auxiliá-los em sua jornada de manutenção preditiva. Se os operadores da fábrica estão procurando sensores inteligentes para iniciar sua jornada de manutenção preditiva ou peças de reposição para realizar manutenção corretiva em máquinas legadas, é essencial desenvolver um relacionamento com um fornecedor de peças confiável.

Embora alguma extensão da falha do equipamento seja inevitável, ela não deve causar tempo de inatividade não programado e baixa qualidade dos ativos. Isso custa bilhões às indústrias de manufatura e processo a cada ano. Em vez disso, um plano de manutenção preditivo completo e eficaz ajudará a prevenir e reduzir significativamente o tempo de inatividade, aumentando simultaneamente a lucratividade de uma planta por meio do aumento do tempo de atividade.