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Manutenção Baseada em Condição: Sensores e Sistemas para Gestão Preditiva de Ativos

Manutenção Baseada em Condição (CBM) aproveita dados de performance em tempo real para prever quando maquinário requer serviço, reduzindo paradas desnecessárias e custos de manutenção enquanto salvaguarda confiabilidade e segurança.

Benefícios Centrais da CBM

Sensores Fundamentais na CBM

Dados precisos em tempo real começam com tecnologia de sensoriamento robusta. Sensores comuns incluem:

Expandindo Aplicações de CBM

Sensores de menor custo e processadores embarcados atuais permitem CBM em amplo espectro de equipamentos, incluindo:

Exemplo: Uma máquina de venezianas servo-acionada monitora torque via corrente do drive. Mapeando o perfil normal de torque, o sistema sinaliza quaisquer desvios que poderiam indicar desgaste de mancal ou falha iminente, permitindo manutenção programada em vez de parada não planejada.

Manutenção Baseada em Condição: Sensores e Sistemas para Gestão Preditiva de Ativos
Foto 1. Máquina de produção de venezianas contendo sistema de servo drive (Foto cortesia de G & L Technologies).

Conectividade Aberta na CBM

Soluções modernas de CBM adotam padrões abertos como OPC (OLE for Process Control) para simplificar fluxo de dados entre CLPs, PCs e sensores distribuídos. OPC facilita:

Ilustração: Coleta de dados baseada em OPC fornece insights acionáveis para equipes de manutenção.

Manutenção Baseada em Condição: Sensores e Sistemas para Gestão Preditiva de Ativos
Gráfico 1. Coleta de dados baseada em OPC de um sistema de controle fornece dados úteis para decisões de manutenção.

Implementando um Programa CBM Bem-Sucedido

Quando implantado corretamente, uma estratégia CBM entrega:

Para orientação sobre integrar CBM em suas operações, contate Carl Hamilton, Especialista Técnico na AutomationDirect, ou visite AutomationDirect.com. Ligue 0800-633-0405 para consultoria. Para aprofundar seu conhecimento, envie email para Paul V. Arnold (Reliable Plant) em parnold@noria.com para nosso glossário de automação.

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