Estratégias Modernas de Manutenção para Sucesso na Manufatura

Fabricantes entendem que manutenção é uma atividade decisiva, especialmente em verticais de alto valor, movimento rápido e alta competição. Estratégias de manutenção do passado simplesmente não servem no mundo rápido de hoje, e fabricantes ainda usando estas práticas estão rapidamente ficando para trás. Manutenção moderna utiliza tecnologia incluindo dispositivos IoT para coleta de dados e machine learning para processamento de dados para alcançar melhores previsões e insights acionáveis. Combinados, tempo de inatividade não planejado pode ser reduzido a um grau que é praticamente eliminado, sem mencionar outros benefícios como aumento na moral dos funcionários, redução em custos de oportunidade, impressões de clientes aumentadas e redução de desperdício.

Embora tudo isso soe bem, a pergunta permanece: Como levar sua empresa de manufatura de um estado de manutenção reativa para preditiva e prescritiva? Como colher benefícios de uma estratégia moderna de manutenção evitando armadilhas pelo caminho?

Para entender a resposta para estas perguntas, deve-se primeiro entender os métodos de manutenção atualmente em jogo e o que muda de um estágio para o próximo. Neste artigo, cobriremos uma variedade de técnicas de manutenção industrial.

Tipos de Manutenção na Manufatura

Cobrimos cada uma das estratégias de manutenção abaixo no contexto de manufatura. Selecione qualquer uma para pular para a seção correspondente:

• Manutenção Reativa: Quando quebra, você conserta.
• Manutenção Preventiva: Você agenda substituições antecipadamente antes que peças quebrem, geralmente em intervalo regular.
• Manutenção Baseada em Uso: Você substitui peças quando a máquina foi usada uma certa quantidade antes que quebrem.
• Manutenção Baseada em Condição: Você substitui peças quando elas parecem estar muito desgastadas para continuar funcionando apropriadamente.
• Manutenção Preditiva: Você utiliza dados históricos para fazer previsões sobre quando uma peça vai quebrar e substitui peças baseando-se nestas previsões, antes que quebrem. Geralmente, mas nem sempre, utiliza inteligência artificial e machine learning.
• Manutenção Prescritiva: Métodos avançados de análise de dados são usados para fazer mais que prever pontos de falha, mas fornece resultados hipotéticos para escolher a melhor ação que pode ser tomada antes de falhas, riscos de segurança e problemas de qualidade surgirem, bem como o momento de implementação.

Manutenção Reativa

Manutenção reativa é o ponto de partida para a maioria dos fabricantes. É o método tradicional de manutenção que existe desde que a manufatura existe.

O que é Manutenção Reativa?

Assim como o nome diz, este tipo de manutenção significa que você reage ao que acontece. Você pode ou não estar preparado ou esperando. Uma peça quebra e entope toda a linha de produção, muitas vezes literal e metaforicamente. Tempo de inatividade não agendado se segue. Trabalhadores perdem pagamento. A empresa perde receita. E todos só têm que esperar até que o Ralph, o Cara da Manutenção, apareça para substituir a peça ofensiva (que você pode ou não ter em mãos.)

Isso pode significar dias de tempo de inatividade, prazos perdidos e golpes massivos no seu orçamento, especialmente se a ferramenta, máquina ou peça que quebrou é cara ou difícil de encontrar. Funcionários são pagos para contatar clientes com a temida mensagem "Houve um atraso...". E os custos e riscos cascateiam por toda a cadeia de suprimentos. É um ciclo vicioso e caro.

Manutenção Baseada em Calendário (Manutenção Preventiva)

Uma vez que fabricantes veem que manutenção reativa não está funcionando, o próximo passo lógico é manutenção baseada em calendário, também conhecida como manutenção baseada em tempo (TBM) ou manutenção preventiva.

O que é Manutenção Baseada em Calendário?

Esta é uma forma de manutenção planejada agendada antecipadamente para substituir peças antes que quebrem. Isso é feito em um intervalo definido como a cada 30, 60 ou 90 dias. Desta forma, fabricantes podem esperar uma certa quantidade de tempo de inatividade ou agendar manutenção durante horas de folga. Isso ajuda a garantir que equipamentos estarão funcionando durante todos os períodos de produção planejados, exceto emergências ou circunstâncias imprevistas. Manutenção baseada em calendário usa o conceito de "Tempo Médio Entre Falhas" (MTBF) para determinar o melhor intervalo no qual substituir peças baseado em quando falharam no passado. Funciona melhor para peças que encontram uso regular e desgaste previsível.

Manutenção preventiva pode funcionar bem para maquinário usado em cronograma regular, que tem peças acessíveis que podem ser facilmente substituídas, tem taxa de desgaste previsível. É simples, previsível e eficaz nestes casos. Manutenção preventiva pode ser benéfica quando pareada com outras estratégias de manutenção como preditiva ou prescritiva.

Manutenção Baseada em Uso

E quanto a todas aquelas instâncias que não são prontamente cobertas por manutenção preventiva ou para as quais aquele método seria excessivo e caro demais? Fabricantes então se movem toward manutenção baseada em uso para contabilizar uso variável de máquinas, criar cronogramas mais sensatos e reduzir custos a longo prazo.

O que é Manutenção Baseada em Uso?

Assim como manutenção baseada em calendário usa um intervalo de tempo definido para substituir peças, manutenção baseada em uso utiliza um intervalo de uso, ex:

• Substitua sua bucha a cada 30 dias (manutenção baseada em calendário)
• Troque o óleo do carro a cada 5.000 milhas. (manutenção baseada em uso)

No último cenário, não importa se leva um mês ou um ano para atingir cinco mil milhas, o óleo só precisa ser substituído uma vez que foi usado ao seu potencial e uso adicional poderia causar degradação de outras partes do automóvel.

Para continuar a metáfora, para uma pessoa que leva um ano para dirigir 5.000 milhas, uma troca de óleo mensal seria ridícula. Eles estariam fazendo troca de óleo aproximadamente a cada 416 milhas se dirigirem aproximadamente a mesma quantidade cada mês. Isso significa que seu custo de troca de óleo é 1200% maior do que precisa ser, mais o tempo e risco envolvidos nas onze trocas desnecessárias. Em um sistema de manutenção baseada em uso, eles têm o mesmo se não menor risco de tempo de inatividade e economizam muito dinheiro ao longo de um período de doze meses. O mesmo se aplica a maquinário de manufatura. Para maquinário que não é usado consistentemente, manutenção baseada em uso pode prevenir super-manutenção de equipamentos e economizar muito tempo e dinheiro.

Manutenção baseada em uso é um passo na direção certa no sentido que contabiliza uso real sobre intervalos de tempo que poderiam ser arbitrários em alguns casos. Reduz a probabilidade de super-manutenção e reduz desperdício. No entanto, pode ser levado adiante para maior efeito com manutenção preditiva e prescritiva.

Manutenção Baseada em Condição

Manutenção Baseada em Condição tira parte da adivinhação de prever cronogramas de manutenção usando os métodos de manutenção baseados em calendário e condição mencionados anteriormente.

O que é Manutenção Baseada em Condição?

Esta forma de manutenção é similar à baseada em uso, mas com monitoramento muito mais frequente e maior volume e profundidade de dados. A ferramenta está mostrando sinais de desgaste? O desempenho está diminuindo ou está mostrando outros sinais de falha iminente? Manutenção só ocorre quando a qualidade de um item cai abaixo de um certo limite predeterminado. Medições podem ocorrer continuamente usando sensores conectados à ferramenta ou máquina, ou podem vir de métodos menos frequentes de coleta de dados analógicos como inspeção visual.

Prós & Contras de Manutenção Baseada em Condição

Manutenção baseada em condição é um passo acima da baseada em uso, calendário e reativa quando se trata de custo de peças. Porque manutenção baseada em condição só substitui peças quando se espera que falhem em breve, fabricantes obtêm mais uso pelo seu dinheiro sem o dano e tempo de inatividade que vem de empurrar peças ao ponto de falha como ocorre com estratégia de manutenção reativa.

Existem custos adicionais associados a monitoramento frequente, seja feito através de sensor ou inspetor humano. No entanto, estes custos são geralmente compensados com economias de tempo de inatividade reduzido bem como longevidade de peça e máquina.

Se sensores são usados, custos associados à instalação podem somar, especialmente em ambientes operacionais hostis onde sensores podem ser destruídos regularmente. Alguns sensores podem requerer que fabricantes modifiquem seu maquinário para implementá-los, frequentemente anulando sua garantia. Adicionalmente, treinar funcionários para inspecionar, instalar e calibrar sensores pode se tornar caro.

O tempo entre ações de manutenção pode ser imprevisível usando este método, porque peças são substituídas apenas conforme necessário. Isso torna mais difícil planejar tempo de inatividade agendado com boa antecedência.

Manutenção baseada em condição melhora uso de peças enquanto protege amplamente máquinas de falhas críticas e tempo de inatividade não agendado, mas treinar trabalhadores e usar sensores aftermarket pode se tornar caro e demorado, especialmente se sensores devem ser substituídos frequentemente. Imprevisibilidade de cronograma também pode levar a custos de oportunidade aumentados. Este sistema é melhor implementado em máquinas que requerem substituições frequentes de peças que são facilmente monitoradas e diretas para consertar. Para benefícios mais amplos para fabricantes, manutenção preditiva e prescritiva são frequentemente notavelmente mais eficazes.

Manutenção Preditiva

Manutenção preditiva supera nossas opções discutidas anteriormente misturando muitos dos benefícios de cada categoria. Este sistema ajuda fabricantes a prever quando manutenção é mais provável de ser necessária, e o faz com precisão crescente.

O que é Manutenção Preditiva?

Manutenção preditiva utiliza tecnologia como inteligência artificial, machine learning e dispositivos IoT para prever quando falhas ocorrerão para que fabricantes possam planejar com antecedência e substituir peças antes que consequências surjam. O objetivo da manutenção preditiva é atingir a zona "Goldilocks" de frequência de manutenção — nem muito frequente e nem muito rara. Isso evita armadilhas em super-manutenção como custos excessivos de peças e mão de obra, desperdício e risco aumentado de erro humano. Também previne problemas associados com sub-manutenção como falha crítica, tempo de inatividade não planejado e dano a maquinário ou funcionários.

Para fazer isso, dados são coletados de máquinas de fábrica equipadas com sensores IoT que são então analisados baseados em dados atuais e históricos, frequentemente utilizando machine learning, para encontrar tendências e prever falha.

Soluções de Manutenção Preditiva MachineMetrics

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Prós e Contras de Manutenção Preditiva

Fabricantes precisam manter menos peças de reposição em mãos quando sabem os períodos mais prováveis de falha para um dado equipamento. Usuários de técnicas de manutenção preditiva obtêm o melhor dos dois mundos reduzindo tempo de inatividade enquanto otimizam uso de recursos.

Similarmente à manutenção baseada em condição, alguns sensores IoT usados para estes propósitos não conseguem suportar ambientes de manufatura hostis como aqueles com lascas de metal, lubrificantes, materiais corrosivos e similares. Substituição e recalibração de sensores pode se tornar caro, especialmente se aqueles sensores anulam garantia de maquinário de fábrica. Adicionalmente, empregar profissionais de dados para monitorar e analisar dados de sensores para criar insights acionáveis pode vir com um preço alto.

MachineMetrics resolve todos estes problemas e mais. Nossos dispositivos de monitoramento de dados mantêm sua garantia de máquina intacta e, porque não requerem calibrações sensíveis, podem suportar até as demandas de ambientes de manufatura mais intensos. Nossos dispositivos puxam dados dos computadores de seu maquinário e os enviam, criptografados claro, para a nuvem. Não tem um cientista de dados interno? Sem problema, nós cuidamos disso para você. Nossa plataforma industrial IoT é flexível e intuitiva, para que você possa ver resultados de seus esforços de transformação digital quase imediatamente — apenas cinco dias para ROI.

Manutenção Prescritiva (RxM)

Manutenção prescritiva (RxM) leva manutenção preditiva um passo além para fornecer a solução mais valiosa para questões de manutenção iminentes. Manutenção prescritiva capacita fabricantes a resolver suas próprias necessidades de manutenção sem necessidade de uma vasta gama de especialistas.

O que é Manutenção Prescritiva?

Manutenção prescritiva utiliza a mesma tecnologia que manutenção preditiva — industrial IoT e machine learning — mas também oferece simulação de cenários para guiar ação. Se manutenção preditiva diz que sua ferramenta falhará dentro de 30 minutos por causa de seus padrões de vibração atuais e dados passados que dizem que aqueles padrões precedem falha, então manutenção prescritiva dirá que se você reduzir a carga naquela ferramenta em 30% agora, você poderia estender a vida da ferramenta em três horas. Manutenção prescritiva diz o que fazer a seguir para obter o máximo valor do que você tem — tempo e ferramentas alike.

Estado de Maturidade: Manutenção Prescritiva

Uma estratégia de manutenção madura utiliza abordagens multivariadas e pode combinar tanto capacidades preditivas quanto prescritivas. Isso permite fabricantes prever, com a precisão absoluta mais viável hoje, quando esperar falhas de peças em escalas de curto, médio e longo prazo. Também ajuda a otimizar processos para obter o máximo de vida de ferramentas e peças enquanto evita tempo de inatividade não planejado com grande precisão. Soluções de manutenção prescritiva são capazes de guiar técnicos para reparos expeditos aumentando sua inteligência situacional e base de conhecimento com uso de inteligência artificial.

Enquanto algumas implementações de manutenção prescritiva e preditiva podem ser frágeis e caras, MachineMetrics oferece uma plataforma industrial IoT que pode suportar uma ampla gama de ambientes de manufatura, coletar dados a 10.000 pontos por segundo, e enviar esta informação para profissionais de dados em mãos, prontos e esperando para otimizar seu chão de fábrica. Especialistas em transformação digital avançada, usamos nossa experiência para simplificar nosso processo a tal ponto que você pode instalar nossos dispositivos IoT em suas máquinas — sem anular sua garantia — sem nós jamais pisarmos em sua fábrica com nosso plano Faça-Você-Mesmo. (Mas ficamos felizes em vir ajudar se você quiser também.)

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