5 Vantagens Essenciais da Manutenção Preditiva na Fabricação

Existem três formas comumente reconhecidas de manutenção: reativa, preventiva e preditiva. A forma mais simples de manutenção de máquinas é um processo reativo; quando uma máquina quebra, ela é removida das operações, reparada e então retornada ao serviço o mais rápido possível. Embora este método aparentemente maximize a produção e utilização da máquina, ele vem com várias desvantagens — nomeadamente, pode resultar em tempo de inatividade custoso e altos custos de reparo se um ativo significativo ou peça de máquina falhar.

Para evitar tempo de inatividade prolongado, fabricantes recorreram a práticas de manutenção preventiva, que envolvem realizar tarefas de manutenção de rotina enquanto o equipamento ainda está operando normalmente para reduzir o risco de quebras.

A premissa da manutenção preventiva é uma taxa teórica de falha de ativos, que determina quando peças devem ser substituídas, mesmo que tenham alguma vida útil restante. No entanto, fabricantes podem minimizar a vida útil não utilizada programando manutenção regular baseada no uso do ativo e no estoque de peças de reposição que o fabricante tem em mãos o tempo todo. A manutenção preventiva é geralmente mais custo-efetiva que a manutenção reativa a longo prazo, porque perdas de custo associadas a tempo de inatividade e falhas críticas de peças são efetivamente mitigadas. Em última análise, a manutenção preventiva pode estender o ciclo de vida das máquinas e aumentar o tempo de atividade.

Embora a manutenção preventiva economize tempo e custos, ela assume que peças são substituídas antes de estragarem, significando que têm alguma vida útil residual. Por essa razão, um terceiro método se desenvolveu denominado manutenção preditiva, que alavanca tecnologia para antecipar e evitar falhas e quebras antes que aconteçam.

Visão geral da manutenção preditiva

A manutenção preditiva usa dados de sensores coletados por dispositivos de Internet das Coisas (IoT) para monitorar dados e detectar defeitos ou falhas potenciais antes que causem problemas ou quebras. Por exemplo, dados de sensores podem ser processados para analisar viscosidade do óleo e vibração da máquina, ou para analisar imagem térmica para encontrar pontos quentes locais associados a componentes desgastados.

Monitorando o desempenho do ativo em tempo real, a manutenção preditiva reduz a frequência de reparos e manutenção necessários — eliminando a necessidade de manutenção reativa — enquanto também evita os custos que vêm com manutenção preventiva desnecessária ou excessiva.

Quando implementada corretamente, a manutenção preditiva pode proteger o resultado financeiro de uma empresa minimizando tempo de inatividade, tempo de serviço e custos associados à aquisição de peças e suprimentos adicionais. Um estudo descobriu que, em média, fábricas com fortes práticas de manutenção preditiva podem reduzir custos de manutenção em 12%, aumentar tempo de atividade em 9% e estender a vida útil de ativos envelhecidos em 20%. Além disso, a manutenção preditiva frequentemente protege o meio ambiente — quando praticada eficazmente, pode reduzir riscos ambientais, de saúde, qualidade e segurança em 14%.

Manutenção preditiva e aprendizado de máquina também podem ser usados em conjunto com ferramentas de manutenção habilitadas para IoT para elevar a eficiência, embora certas técnicas e dispositivos de monitoramento de ativos possam ser caros ou requerer treinamento especializado para operar corretamente.

Melhores práticas de manutenção preditiva

O sucesso do modelo de manutenção preditiva depende de alguns fatores, incluindo abordagem, execução e expectativas. Aqui estão cinco diretrizes para acertar.

1. Priorizar máquinas críticas para o negócio

Fabricantes devem começar identificando as máquinas que são absolutamente necessárias para as operações do negócio e garantir que a manutenção desses ativos seja priorizada. Focando em máquinas e processos que causariam a disrupção mais significativa se falhassem, fabricantes garantem que as operações possam continuar ininterruptas enquanto protegem custos.

2. Usar coleta de dados em tempo real

Fabricantes devem aproveitar a gama de capacidades proporcionadas pelo IoT. Coletando dados em tempo real, sensores IoT podem criar um arquivo de registros de manutenção e históricos individuais de máquinas, o que ajuda a rastrear desempenho ao longo do tempo.

Sensores IoT fornecem insight em uma gama de diferentes condições de máquina com velocidade e precisão muito maiores do que podem ser alcançadas manualmente. Estas incluem condições como qualidade de saída e uso de energia, e podem até se estender a observações sobre o desgaste geral do ativo.

3. Fazer análise de dados oportuna

Análise de dados permite que pessoal de manutença entenda como cada ativo individualmente contribui para a saída geral, desempenho e tempo de atividade. Estes dados podem ser usados para identificar e reparar ou substituir ativos antes que falhem, ou para corrigir a saída da máquina antes que seu desempenho desvie de tolerâncias aceitas. E embora possa parecer senso comum, manter uma prática regular de coleta e análise de dados é chave para prevenir a probabilidade de falhas inesperadas de equipamentos e tempo de inatividade custoso.

4. Tomar decisões baseadas em dados

Baseado na análise de dados, pessoal de manutenção pode então tomar as ações necessárias para prevenir falha ou quebra de máquina. No entanto, também é importante monitorar os resultados dessas ações. Se o ativo que foi servido continuar a ter baixo desempenho, isso pode ser indicativo de mais problemas.

Também é vantajoso documentar os sucessos dessas práticas, pois eles podem ser usados para demonstrar a custo-efetividade e ROI do programa de manutenção preditiva.

5. Fornecer suporte contínuo

Programas de manutenção preditiva requerem suporte contínuo para permanecer eficazes. À medida que empresas escalam, abordagens de manutenção preditiva devem se ajustar de acordo para continuar apoiando as necessidades operacionais do negócio. Isso pode vir na forma de expandir capacidades de monitoramento, aumentar iniciativas de treinamento ou refinar abordagens de manutenção para levar em conta fatores como umidade e temperatura ao avaliar desempenho de máquina. Um programa de manutenção preditiva bem-sucedido é dinâmico e adaptativo, o que permite que ele atenda às necessidades do negócio de forma mais eficaz.

Simplificando o ciclo de vida da manutenção

É difícil superestimar o valor da manutenção preditiva. Usando a velocidade e flexibilidade de análises preditivas e IoT, fabricantes podem alavancar dados de desempenho de máquina em tempo real para prevenir falhas potenciais, tempo de inatividade e perdas de custo no futuro. O processo fortalece o resultado financeiro do negócio e fornece uma gama de outros benefícios — incluindo ambientalismo e segurança melhorados e estendendo a vida de peças e máquinas integrais.

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