Manutenção Proativa: Transforme Tempo de Inatividade em Tempo de Atividade e Proteja Lucros

Fabricantes lidam há muito tempo com falhas de equipamentos. Embora possam ser inevitáveis, falhas de equipamentos não devem causar tempo de inatividade sério, consumir lucros ou fazer fabricantes estourarem orçamentos. Estes são geralmente os piores cenários — e as razões pelas quais falhas de equipamentos devem ser evitadas.

Esses desafios são agravados pelas complexas instalações de manufatura atuais, 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. Na verdade, um relatório da Infraspeak afirma que 93% das empresas consideram seus processos de manutenção pouco eficientes.

Isso lança luz sobre a falta de programas de manutenção eficazes no setor manufatureiro, deixando as plantas inseguras, menos competitivas e muito menos lucrativas.

Felizmente, a manutenção preditiva oferece uma solução.

Prevendo o Futuro

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 um que opere no ecossistema de manufatura entenderá que falhas e quebras acontecem dia sim, dia não. A intenção da manutenção preditiva não é apenas prevenir ou reduzir essas quebras, mas ajudar as plantas de manufatura 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 quebras. O primeiro passo para alcançar isso é garantir que sua estratégia de manutenção siga as melhores práticas. Por exemplo, gerentes de planta devem agendar inspeções regulares, atualizações e solução de problemas para evitar quebras, formando uma base sólida para um programa de manufatura preditiva.

Sentindo o Perigo

Para realizar manufatura preditiva eficazmente, o gerente de planta deve reunir o máximo de dados possível. Isso é crucial ao implementar qualquer estratégia de manutenção preventiva, pois quanto mais dados disponíveis para análise, mais precisas serão as previsões de quebra.

Um ponto de partida seria usar sensores inteligentes. Sensores inteligentes, acoplados a algoritmos de machine learning, 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 coletando dados em ambientes IoT industriais podem monitorar a temperatura, identificando componentes desgastados, como circuitos elétricos com mau funcionamento. Da mesma forma, sensores inteligentes especialistas podem realizar análise de vibração em um componente específico, identificando casos de desalinhamento, eixos curvados ou outros problemas de motor. À medida que a tecnologia avança, sensores inteligentes podem monitorar mais parâmetros, dando uma imagem cada vez mais precisa da condição de uma máquina.

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

Conectando dispositivos de monitoramento de condição a um CMMS, gerentes de planta podem configurar alertas para informar a equipe de manutenção sobre quaisquer falhas ou anomalias no equipamento. Isso proporciona a oportunidade de planejar manutenção programada quando peças precisam ser substituídas, eliminando a chance de uma quebra séria.

Por exemplo, a tecnologia de sensores pode ser integrada a vários produtos de potência de fluido de baixo nível — de conectores, mangueiras e tubos a bombas, motores, atuadores e filtros. Alguns dos dados de diagnóstico gerados por válvulas de controle podem ser vitais na solução de problemas de potência.

No Tempo de Atividade

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

No entanto, para que gerentes de planta vejam esse sucesso em suas instalações, usar sensores para coletar informações sobre 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 adicionais baratos. A manutenção preditiva pode ser uma ferramenta vital ao lidar com ativos envelhecidos, que requerem planejamento cuidadoso para obter peças de reposição obsoletas.

É aqui que consultores especialistas em fornecedores de peças de automação, como a EU Automation, podem ajudar a obter peças e auxiliar em sua jornada de manutenção preditiva. Se operadores de planta buscam sensores inteligentes para iniciar sua jornada de manutenção preditiva, ou peças de reposição para realizar manutenção corretiva em máquinas legadas, desenvolver um relacionamento com um fornecedor de peças confiável é essencial.

Embora algum grau de falha de equipamento seja inevitável, ela não deve causar tempo de inatividade não programado e má qualidade de ativos. Isso custa às indústrias de manufatura e processo bilhões a cada ano. Em vez disso, um plano de manutenção preditiva completo e eficaz ajudará a prevenir e reduzir significativamente o tempo de inatividade, aumentando simultaneamente a lucratividade de uma planta através do aumento do tempo de atividade.