Manutenção de Máquinas 101: Melhore a Saúde do Equipamento e Maximize o Tempo de Atividade

O que é Manutenção de Máquinas?

Manutenção de máquinas é o processo de realizar a conservação de maquinário para garantir seu funcionamento contínuo. Pode incluir manutenção que ocorre como parte de uma rotina regular ou antes de qualquer quebra ou dano — coisas como limpeza de superfícies, lubrificação de engrenagens e verificação de desgaste em peças como correias. Também pode envolver monitorar equipamentos em busca de sinais de problemas futuros, como mudança nos padrões de vibração ou aumento de temperatura ou consumo de energia. A manutenção de máquinas também inclui os processos que ocorrem após uma quebra, como avaliação de danos e substituição de peças.

Essencialmente, qualquer coisa que mantenha uma máquina no chão de fábrica funcional e operando como pretendido pode ser considerada manutenção de máquinas. Os serviços de manutenção geralmente são realizados por técnicos de manutenção e são apoiados por dados do controle da máquina, sensores e interfaces de máquina que ajudam a avaliar quando a manutenção é — ou será — necessária.

Como Manter Maquinário?

Existem múltiplas abordagens para manutenção de máquinas, cada uma podendo ser usada estrategicamente dependendo do maquinário em questão e da previsibilidade de suas necessidades de manutenção.

Em muitos cenários, estratégias de manutenção mais maduras e complexas geram o maior tempo de atividade e economia de custos. Estratégias avançadas como manutenção preditiva e prescritiva usam tecnologia de monitoramento de máquinas para reunir informações sobre o maquinário do chão de fábrica, que são então processadas e usadas para gerar insights sobre necessidades iminentes de manutenção.

Dados podem ser coletados via dispositivos e sensores IoT industriais, bem como de operadores nas máquinas. Essa informação pode ser reunida e analisada em tempo real e usada para insights quase instantâneos que podem prevenir danos maiores às máquinas e aumentar a segurança dos trabalhadores do chão de fábrica. Esse tipo de dados também pode ser usado para insights de longo prazo que guiam decisões, como quantas peças de reposição manter em mãos a qualquer momento.

O monitoramento de máquinas suporta abordagens de manutenção que não apenas preveem e previnem tempo de inatividade e danos, mas também prescrevem soluções sobre como e quando realizar a manutenção para corrigir problemas a fim de alcançar a máxima eficiência. Isso significa usar peças plenamente e substituí-las o mais próximo possível do momento de falha (ou declínio de qualidade).

Para maquinário altamente previsível, alguns aspectos da manutenção podem ser geridos igualmente bem com estratégias menos complexas, como manutenção preventiva baseada em uso. Um exemplo não industrial disso é trocar o óleo do motor do carro após um número definido de quilômetros. Em quase todos os casos, uma combinação de estratégias que tende para uma abordagem mais centrada em dados levará aos melhores resultados.

Tipos de Manutenção de Máquinas

Se você gostaria de se aprofundar nos diferentes tipos de manutenção, temos um artigo completo sobre o tema, mas aqui está um resumo rápido das diferentes estratégias de manutenção de maquinário:

• Manutenção Reativa: Quando quebra, você conserta.
• Manutenção Preventiva: Você agenda substituições antecipadamente antes que as peças quebrem, geralmente em intervalos regulares.
• Manutenção Baseada em Uso: Você substitui peças quando a máquina foi usada uma certa quantidade antes que elas quebrem.
• Manutenção Baseada em Condição: Você substitui as peças quando elas parecem estar muito desgastadas para continuar funcionando adequadamente.
• Manutenção Preditiva: Você utiliza dados históricos para fazer previsões sobre quando uma peça vai quebrar e substitui as peças com base nessas previsões, antes que elas quebrem. Isso geralmente, mas nem sempre, utiliza inteligência artificial e machine learning.
• Manutenção Prescritiva: Métodos avançados de análise de dados são usados para fazer mais do que prever pontos de falha, mas sim fornecer 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 da implementação.

A Manutenção Preditiva de Máquinas é a solução "Goldilocks", na qual os fabricantes conseguem consertar problemas antes que aconteçam, mas sem gastar demais em atividades de manutenção desnecessárias.

Como Você Pode Melhorar Sua Manutenção de Máquinas?

Uma das formas mais eficazes de melhorar a manutenção de máquinas para a maioria dos fabricantes é focar na coleta e análise de dados. A manutenção orientada por dados economiza recursos e fornece benefícios de várias formas:

• Substituir peças apenas quando necessário, em vez de desperdiçar peças ainda utilizáveis
• Reduzir tempo de inatividade devido a falhas inesperadas
• Reduzir o tempo necessário pela equipe de manutenção
• Reduzir o risco de incidentes de máquina e segurança causados por maquinário mal conservado
• Reduzir o espaço de armazenamento necessário para manter estoques excessivos de peças de reposição
• Aumentar a previsibilidade que pode guiar orçamentos, cronogramas, expectativas de produção, etc.

Para coletar dados precisos de máquinas em tempo real, os fabricantes podem usar software de monitoramento de máquinas, como o MachineMetrics, para conectar diretamente ao controle da máquina. Esses dados de máquina são contextualizados para uma variedade de partes interessadas consumirem pela fábrica. E dependendo da maturidade do fabricante, os dados podem ser usados de formas cada vez mais valiosas.

Por exemplo, fabricantes podem simplesmente usar monitoramento de máquinas para ver quando as máquinas estão paradas e enviar manutenção para consertar o problema o mais rápido possível. No entanto, fabricantes mais avançados não vão querer incorrer no custo de uma grande quantidade de tempo de inatividade.

Uma alternativa à abordagem reativa de manutenção é a manutenção baseada em condição. Fabricantes estão permitindo que as informações do controle da máquina e sensores comuniquem a saúde do equipamento e acionem notificações antes da falha da máquina.

Dessa forma, os fabricantes podem trabalhar para manter as máquinas funcionando sem gastar grandes quantidades de tempo e dinheiro em uma estratégia baseada em calendário que superconserva o equipamento. Melhorar um programa de manutenção seguirá a linha de usar mais dados para impulsionar uma estratégia mais avançada, com cada etapa gerando maior tempo de atividade da máquina enquanto reduz custos.

Para determinar quais aspectos da manutenção orientada por dados são os melhores candidatos para focar, considere o seguinte:

• Coletar dados permite que você saiba onde está. Sem ser capaz de medir seu programa de manutenção, você não pode saber se está melhorando.
• Ter dados precisos permite identificar e trabalhar para prevenir as razões mais notáveis para falha e manutenção necessária.
• Dados de Máquina em Tempo Real significam que a equipe pode agir agora para prevenir ou corrigir problemas.

Foque na coleta de dados de máquinas para desenvolver um melhor entendimento de como o equipamento está performando. Com essa peça-chave no lugar, torna-se muito mais fácil saber se e quando os recursos de manutenção devem ser alertados para lidar com falhas e falhas potenciais.