Manutenção preditiva:como a análise de dados evita tempo de inatividade e reduz custos

Atualizado em 30 de setembro de 2024

Índice

• O que é manutenção preditiva?
• Preditivo vs. Manutenção Preventiva
• Benefícios da manutenção preditiva
• Como funciona a manutenção preditiva
• Implementando manutenção preditiva
• O que a manutenção preditiva monitora?
• Práticas recomendadas de manutenção preditiva
• Antecipe-se aos problemas de desempenho
• Perguntas frequentes

Principais conclusões

Manutenção preditiva é uma abordagem baseada em dados que utiliza análises avançadas e técnicas de monitoramento para prever quando o equipamento provavelmente falhará, o que permite que a manutenção seja realizada antes que ocorra uma falha. 
Se sua empresa depende de maquinário pesado para operar, você precisa que essas ferramentas estejam sempre disponíveis. Com o tempo de inatividade não planejado potencialmente causando atrasos na produção, mais empresas estão adotando a manutenção preditiva para evitar essa dor de cabeça e as perdas financeiras resultantes que frequentemente a acompanham.

Softwares de manutenção preditiva analisam o estado dos equipamentos por meio de dados coletados por sensores conectados à internet. Caso algum equipamento necessite de atenção, o sistema alerta automaticamente a equipe de manutenção.

A manutenção preditiva é o futuro. Tem o potencial de reduzir custos, otimizar tarefas de manutenção e manter seu negócio funcionando. Neste guia, explicaremos o que é manutenção preditiva, como funciona e como você pode obter mais valor da manutenção preditiva para o seu negócio.

O que é manutenção preditiva?

Imagem de Kateryna Babaieva da Pexels

A manutenção preditiva é uma estratégia de reparo e manutenção que utiliza software de rastreamento para antecipar quando o equipamento precisa de manutenção.

Qualquer interrupção no seu fluxo de trabalho é prejudicial à sua capacidade de funcionamento; ao implementar a manutenção preditiva, sua empresa pode continuar funcionando sem sacrificar a qualidade ou a segurança.

A grande vantagem da manutenção preditiva é que ela detecta mudanças sutis em seu equipamento que o olho humano nem sempre percebe. Isso é extremamente útil para gerenciar equipamentos complexos que podem falhar facilmente se algo estiver ligeiramente errado.

É comum ver empresas nesses setores adotando a manutenção preditiva:

• Empresas de petróleo e gás
• Empresas aeroespaciais
• Usinas nucleares
• Ferrovias
• Fabricantes

A manutenção preditiva funciona por meio de monitores baseados em condições que rastreiam vários fatores em tempo real.

A aplicação de um sensor a cada equipamento permite monitorar seu estado ao longo do tempo. A Internet das Coisas (IoT) e a inteligência artificial (IA) podem então rastrear tendências, definir parâmetros e alertar a equipe de manutenção sobre possíveis problemas.

Por exemplo, um sensor na máquina pode monitorar continuamente as temperaturas e alertar sua equipe se uma máquina corre risco de superaquecimento. Sua equipe de manutenção poderá então revisar os dados e tomar decisões mais informadas sobre o reparo daquela máquina.

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-jimcaruso (@jimcaruso) 31 de julho de 2023

Visão geral do mercado de manutenção preditiva:

Métrica da indústria Valor Tamanho atual do mercadoUS$ 5,5 bilhões (2022)Crescimento projetado do mercado17% CAGR até 2028Taxas de adoção por região60% na Espanha (2018), 54% na Alemanha (2018)Taxas de adoção pela indústria48% das fábricas usam dispositivos conectados, 30% procuram implementar

Crescimento do mercado de manutenção preditiva:

O mercado global de manutenção preditiva está experimentando um crescimento significativo, avaliado em US$ 7,85 bilhões em 2022, com uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) esperada de 29,5% de 2023 a 2030​​. Isso ressalta a crescente adoção e investimento em tecnologias de manutenção preditiva.

Além disso, 48% das fábricas já utilizam dispositivos conectados para capturar, analisar e melhorar a manutenção, com outros 30% investigando isso

Avanços tecnológicos:

Os avanços na inteligência artificial (IA), no aprendizado de máquina (ML) e na Internet das Coisas (IoT) são fundamentais para o aumento da manutenção preditiva. Essas tecnologias permitem a análise de dados em tempo real e a identificação de padrões de falha de equipamentos, levando a intervenções de manutenção mais precisas, oportunas e econômicas.

Em última análise, o objetivo da manutenção preditiva é saber quando é necessário realizar reparos ou manutenção. É uma abordagem econômica para manutenção que reduz o tempo de inatividade não planejado, especialmente em grandes instalações com processos de equipamentos complexos.

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Preditivo vs. Manutenção Preventiva

É importante entender que a manutenção preditiva é diferente da manutenção preventiva. Ambos os processos reconhecem o valor de detectar possíveis problemas e repará-los antes que criem um problema maior, mas não são a mesma coisa.

Com a manutenção preventiva, a equipe de manutenção segue um cronograma pré-determinado e realiza manutenções em intervalos regulares. Eles fazem a manutenção das máquinas independentemente de o equipamento realmente precisar de reparos ou não.

A manutenção preventiva geralmente depende das recomendações do fabricante para manutenção, e não dos dados reais obtidos do próprio equipamento.

A manutenção preditiva, por outro lado, utiliza dados sobre suas operações e máquinas exclusivas para direcionar recursos apenas para equipamentos que precisam de atenção. São necessários muitos dados para fazer previsões precisas, mas assim que você tiver essas informações, o sistema prevê possíveis pontos de falha e informa à equipe de manutenção onde intervir.

Em vez de pagar para consertar equipamentos que não precisam de atenção, você pode encaminhar sua equipe de manutenção para projetos mais importantes.

Benefícios da Manutenção Preditiva

Imagem de Chevanon Photography da Pexels

Mudar da manutenção preventiva para a preditiva ajudará você a aproveitar ao máximo seu tempo, equipe de manutenção e recursos. As empresas que adotam a manutenção preditiva desfrutam de uma série de benefícios que vão desde economia de custos até eficiência operacional.
Benefício Melhoria Custos de manutenção reduzidosRedução de 12%Maior disponibilidade de ativosAumento de 9%Redução do tempo de reparo e tempo de inatividade91% das empresas veem melhoriasManutenção aprimorada da infraestrutura antiga93% das empresas veem melhorias

1. Reduza o tempo e os custos de manutenção

São necessários muitos recursos financeiros para manter máquinas pesadas. Saber quando substituir peças ou realizar manutenção pode reduzir os custos associados à operação de equipamentos especializados.

Na verdade, a manutenção preditiva reduz os custos de manutenção em 25%, em média. Também elimina as suposições na manutenção de grandes instalações e máquinas complexas.

Por fim, 91% das empresas relatam redução do tempo de reparo e do tempo de inatividade não planejado após a implementação da manutenção preditiva.

Pare de gastar tempo e dinheiro desnecessariamente com peças e mão de obra e desfrute de custos mais baixos com uma abordagem preditiva de manutenção.

2. Maior disponibilidade de equipamentos

A disponibilidade do equipamento é essencial para operar em alto nível. As interrupções nos negócios diminuem drasticamente à medida que seus equipamentos e máquinas ficam mais disponíveis. Na verdade, a manutenção preditiva diminui as avarias inesperadas em 70% e aumenta o tempo de atividade do equipamento em até 20%.

3. Confiabilidade

A falha do equipamento é uma grande preocupação com máquinas pesadas. A manutenção preditiva torna seu equipamento mais confiável, fornecendo uma ferramenta baseada em dados para a tomada de decisões.

A manutenção preditiva fornece um processo confiável para manutenção de equipamentos que permite que os gerentes de instalações descansem um pouco mais facilmente. O sistema irá alertá-lo sobre quaisquer problemas para que você possa tomar decisões estratégicas antes de uma avaria grave.

4. Evite interrupções

Uma única interrupção pode ter graves consequências para o seu negócio. No entanto, com a manutenção preditiva, você coleta dados constantemente em seu sistema de gerenciamento de manutenção.

A equipe de manutenção responde a quaisquer flutuações nesses dados em tempo real, evitando avarias catastróficas e as interrupções que elas causam.

Como funciona a manutenção preditiva

Imagem de Gustavo Fring da Pexels

Com a manutenção preditiva, você aplica sensores conectados à Internet a todos os equipamentos ou máquinas de suas instalações. Esses sensores são baseados em condições, o que significa que monitoram, coletam e analisam dados do equipamento, como padrões de vibração e sons.

A manutenção preditiva depende muito da tecnologia IoT. Graças a esses sensores conectados à Internet, o software pode detectar padrões e tendências em seus dados para identificar problemas em tempo real. Usando dados de sensores IoT e algoritmos de IA, o sistema coletará e analisará dados para prever quais máquinas precisam de manutenção no momento.

Com o software de manutenção preditiva, você especifica os parâmetros de desempenho do equipamento. Quando os dados em tempo real estiverem fora dos parâmetros aceitáveis, o software notificará sua equipe de manutenção para que eles possam resolver o problema antes que ocorra uma falha grave.

Implementando Manutenção Preditiva

A implementação de um programa de manutenção preditiva bem-sucedido requer uma abordagem estratégica, baseada em dados e colaborativa. As organizações precisam planejar e executar cuidadosamente cada fase do processo de implementação para garantir que o programa produza os resultados desejados.

Para ajudar as organizações a adotar e implementar com sucesso a manutenção preditiva, aqui estão quatro etapas principais a serem consideradas:

1. Desenvolva uma estratégia de manutenção preditiva

O primeiro passo na implementação da manutenção preditiva é desenvolver uma estratégia bem definida que se alinhe aos objetivos operacionais e de negócios da sua organização. Isto deve envolver:

• Identificar os ativos e equipamentos críticos que mais se beneficiariam com a manutenção preditiva
• Determinar os principais indicadores de desempenho (KPIs) e métricas que você deseja melhorar, como tempo de atividade do equipamento, custos de manutenção ou eficiência energética
• Avaliando suas práticas atuais de manutenção e capacidades de coleta de dados
• Vale a pena notar que até 50% dos custos de manutenção são considerados “desperdícios” e cerca de 30% da manutenção preventiva é demasiado frequente. Portanto, selecionar as técnicas e tecnologias de manutenção preditiva apropriadas para implantar é uma etapa crítica no processo de planejamento.

2. Garanta coleta e integração robusta de dados

A manutenção preditiva eficaz depende da capacidade de coletar, agregar e analisar grandes quantidades de dados de equipamentos de diversas fontes. Isso requer:

• Implantação de uma rede de sensores e dispositivos IoT para monitorar continuamente o desempenho e a condição dos ativos
• Integração de dados de sistemas de gerenciamento de manutenção existentes, SCADA e outros sistemas empresariais
• Estabelecer políticas de governança de dados para garantir a qualidade, segurança e acessibilidade dos dados

3. Aproveite os recursos de análise e IA/ML

Para transformar dados de equipamentos em insights acionáveis, as organizações devem aproveitar recursos avançados de análise e inteligência artificial/aprendizado de máquina (IA/ML). Isso inclui:

• Implementação de plataformas de software de manutenção preditiva que podem aplicar algoritmos baseados em IA para detectar anomalias, prever falhas e otimizar cronogramas de manutenção
• Treinar modelos de IA em dados históricos de manutenção e desempenho de ativos para melhorar a precisão das previsões de falhas
• Refinar e atualizar continuamente os modelos de IA/ML à medida que novos dados são disponibilizados

4. Garanta um gerenciamento de manutenção eficaz

A manutenção preditiva deve ser integrada à sua estratégia geral de gerenciamento de manutenção, que envolve:

• Alinhar atividades de manutenção preditiva com seus programas de manutenção preventiva e corretiva existentes
• Estabelecer funções, responsabilidades e fluxos de trabalho claros para as equipes de manutenção
• Oferecer oportunidades de treinamento e qualificação para técnicos trabalharem com novas tecnologias de manutenção preditiva
• Monitorar e otimizar continuamente o programa de manutenção preditiva com base em métricas de desempenho e feedback

Seguindo essas práticas recomendadas, as organizações podem implementar com sucesso um programa abrangente de manutenção preditiva que proporcione benefícios operacionais e financeiros tangíveis.

Quer saber mais sobre como começar com um plano de manutenção preditiva? Confira o vídeo abaixo.

O que a manutenção preditiva monitora?

Imagem de Andrea Piacquadio da Pexels

A manutenção preditiva tem muitas aplicações, mas o monitoramento de condições é o caso de uso mais comum.

1. Análise de vibração

Este recurso mede os níveis e frequências de vibração do seu equipamento. Cada máquina possui um padrão de vibração diferente quando opera com desempenho máximo. Mas quando algo está errado, o padrão vibratório geralmente muda.

Alguns dispositivos portáteis podem detectar vibrações anormais, mas a manutenção preditiva ajuda sua equipe de manutenção a detectar essas anomalias com muito mais rapidez. A análise de vibração também é ótima para detectar desalinhamentos, peças soltas ou problemas no motor.

2. Imagens Térmicas

A imagem térmica detecta flutuações nas temperaturas da máquina. À medida que você usa uma máquina, suas peças eventualmente se desgastam com o tempo. Infelizmente, às vezes é difícil saber quando chegou a hora de substituir esses componentes.

As peças usadas em excesso liberam mais energia e funcionam em temperaturas mais altas, o que os sistemas de manutenção preditiva podem identificar rapidamente. Eles exibem esses dados como imagens infravermelhas para visualizar pontos quentes no equipamento.

A partir daí, sua equipe de manutenção identifica as peças defeituosas e as substitui antes que falhem.

Em vez de substituir peças demasiado cedo ou demasiado tarde, substitua-as imediatamente antes de haver um problema. Esta é uma maneira econômica de equilibrar a necessidade de substituições e, ao mesmo tempo, manter baixos os custos de manutenção.

3. Análise de óleo

Com a análise de óleo, seu sistema identifica partículas no óleo de uma máquina que podem indicar vazamento ou mau funcionamento. A análise de óleo é uma ferramenta popular na manutenção preditiva porque é fácil definir parâmetros:geralmente requer apenas um teste inicial para obter uma linha de base.

Mudanças na consistência, quantidade de água ou partículas contaminantes nem sempre são perceptíveis, e seus funcionários podem não perceber que há um problema até que seja tarde demais. A manutenção preditiva utiliza sensores para detectar essas pequenas alterações para que você saiba o momento em que algo não está certo.

4. Monitoramento Acústico

Alguns sons, como peças de equipamentos funcionando juntas, nem sempre são audíveis ao ouvido humano, mas sensores acústicos especializados podem detectar facilmente essas alterações. Ruídos incomuns indicam que os componentes de uma máquina estão começando a se desgastar.

O monitoramento acústico ultrassônico informa para lubrificar o equipamento ou substituir peças muito antes que haja um problema.

5. Teste de emissões

Os sensores utilizados nos testes de emissões analisam as emissões de uma máquina. Os níveis de poluentes nas emissões podem indicar queima excessiva de óleo, borra de combustível ou uma máquina sobrecarregada que precisa de manutenção.

Você pode usar o monitoramento preditivo para analisar vários tipos de emissões, incluindo:

• Óxido de nitrogênio
• Monóxido de carbono
• Dióxido de carbono
• Hidrocarbonetos

6. Análise de Descarga Parcial

A análise de descarga parcial identifica quando uma máquina começa a emitir faíscas elétricas. É um recurso útil para monitoramento:

• Cabos
• Geradores
• Transformadores
• Motores grandes
• Mudar de marcha

Sensores de manutenção preditiva coletam esses dados continuamente e os comparam com os parâmetros predefinidos para verificar se uma máquina está perto da falha. Quando a descarga elétrica em um equipamento está fora da faixa de segurança, o software alerta sua equipe para uma ação rápida.

Práticas recomendadas de manutenção preditiva

Imagem de Life of Pix da Pexels

A manutenção preditiva diminui o tempo de inatividade não programado e reduz os custos, mas ainda requer uma operação qualificada. Se você deseja implementar um plano de manutenção preditiva, é importante criar uma estratégia sólida antes de investir em um sistema de manutenção preditiva.

Siga estas práticas recomendadas para aproveitar ao máximo seu investimento em manutenção preditiva.

1. Faça uma avaliação de necessidades

A manutenção preditiva reduz custos a longo prazo, mas, mesmo assim, custa dinheiro configurar os processos. Além disso, você precisa treinar os funcionários em manutenção preditiva, o que exige tempo e dinheiro.

A manutenção preditiva deve ser útil, mas se você comprar software antes de compreender totalmente suas necessidades, poderá não obter um retorno significativo do seu investimento.

Este é um grande investimento, portanto, faça uma avaliação completa das necessidades antes de se comprometer com qualquer software específico. Faça uma análise de custo-benefício, faça projeções financeiras e visualize seu plano antes de gastar um centavo.

2. Mantenha registros precisos

A manutenção preditiva avalia a condição do equipamento ao longo do tempo. Embora seja uma ferramenta poderosa para gerenciar equipamentos no momento, você ainda precisa de uma forma de avaliar o sucesso do programa no longo prazo.

Rótulos e etiquetas de alta qualidade tornam isso muito mais fácil. Cada vez que você realiza manutenção, os dados retornam ao seu sistema de manutenção preditiva para garantir que a anomalia foi resolvida.

Os trabalhadores de manutenção podem então identificar e rastrear facilmente todas as atividades realizadas em seus ativos com uma leitura rápida de um código de barras ou código QR.

Etiquetas e etiquetas de qualidade complementam sua estratégia de manutenção preditiva, rastreando todas as peças móveis e demonstrando que a solução está realmente proporcionando um retorno sobre o seu investimento.

Projetadas para sobreviver em condições adversas, as etiquetas e etiquetas duráveis de ativos de gerenciamento de instalações da Camcode funcionam bem para aplicações internas e externas. Todas as etiquetas também são compatíveis com software, o que facilita o rastreamento de ativos físicos com uma etiqueta simples.

Etiquetas RFID ou tags RFID também são uma opção inteligente para rastreamento em tempo real.

3. Identifique máquinas-chave

Mudar de uma estratégia de manutenção reativa ou preventiva não é fácil; transferir tudo de uma vez pode parecer opressor. É uma prática recomendada identificar as máquinas mais críticas em suas instalações e implementar primeiro a manutenção preditiva nessas máquinas.

Depois de configurá-lo, analise o sucesso do programa e refine-o conforme necessário. Certifique-se de que o software esteja ajudando você a economizar tempo, reduzir custos e agilizar as operações.

Depois de ter a prova do conceito, sinta-se à vontade para expandir o programa de manutenção preditiva para mais máquinas ao longo do tempo. Essa abordagem em fases o ajudará a resolver quaisquer problemas em menor escala e proporcionará uma transição mais suave.

Antecipe-se aos problemas de desempenho

O monitoramento baseado em condições é uma estratégia bem-sucedida que oferece muitos benefícios para qualquer organização que utilize equipamentos pesados. O poder combinado dos sensores IoT, IA e software de manutenção preditiva leva as coisas para o próximo nível e ajuda sua empresa a se manter à frente dos reparos.

Embora os sistemas preditivos lhe digam aonde ir, sua equipe de manutenção ainda precisa de uma maneira fácil de identificar o equipamento. O gerenciamento de manutenção é ainda mais fácil com as soluções de etiquetas e etiquetas duráveis ​​da Camcode. Com a etiquetagem adequada, você saberá o status de cada equipamento e maquinário para operações mais tranquilas.

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Perguntas frequentes