Evite Armadilhas Comuns: Domine o Sucesso da Manutenção Preditiva com Senseye

Quais armadilhas causam falha em projetos de manutenção preditiva e como evitá-las? Como garantir que equipes adquiram expertise em monitoramento de condição e 'best practice' apropriada para manutenção preditiva como parte de projetos de transformação digital mais amplos?

Neste filme, Alexander Hill e Rob Russell da Senseye são acompanhados por Peter Gagg da MCP Consulting Group para discutir o que precisa estar em vigor desde o início para dar às iniciativas de manutenção preditiva melhores chances de sucesso, e como fabricantes e outras organizações industriais podem construir sobre esses degraus iniciais para continuar impulsionando melhorias sustentadas.

Transcrição

Alexander Hill, Senseye: Principais causas de falha em projetos de PdM caem em duas categorias: tecnologia e cultura.

Lado tecnologia: pode ser que dados simplesmente não disponíveis — projeto começa cheio de entusiasmo mas descobre que dados que consegue dessas máquinas não servem para monitoramento de condição. Coisas podem ser feitas: sensores retrofitados, mais trabalho de análise de dados para trazer dados de melhor qualidade.

Outro lado: cultural. Muitas vezes manutenção preditiva vista como projeto de inovação legal e interessante. Mas é manutenção real, tem consequências reais para máquinas e humanos, e business case deve ser muito claro.

Rob Russell, Senseye: Precisa haver pull direto dos usuários finais e esse pull deve ser criado por equipes centrais explicando benefícios dessas soluções. Muito importante ter buy-in de nível sênior para o processo, mas também recursos dedicados incentivados a avançar em atividade de manutenção preditiva.

Peter Gagg, MCP Consulting Group: Se não consegue buy-in, não vai tornar novas técnicas sustentáveis. Para ter sustentabilidade, tem que demonstrar benefícios muito significativos — seja reduzindo downtime, tornando tempo do engenheiro mais eficaz, ou facilitando vida deles.

Tem que reconhecer que durante parte inicial da jornada, cometerá erros e falhas acontecerão. Tem que aprender com isso. Nenhum sistema será à prova de falhas nos estágios iniciais. Tem que ter processo de aprendizado repetido.

Alexander Hill: Há objetivo estratégico para implementar manutenção preditiva? Se é só projeto de ciência, provavelmente não vai ter exposição, buy-in e interação que precisa. Precisa colocar nas mãos de manutenção — pessoas cujo dia a dia será melhorado. Se fica em laboratório de P&D, muito mais difícil.

Rob Russell: Definitivamente precisa haver plano de como pegar novas tecnologias e colocar em ambientes operacionais. Tem que reconhecer que, enquanto isso acontece, haverá períodos de ineficiência enquanto pessoas se adaptam à nova tecnologia.

Peter Gagg: Volta sempre a treinar pessoas, verificar se seguem procedimentos/processos certos, e ter KPIs ou métricas para demonstrar que está obtendo benefícios das novas técnicas introduzidas. Certifique-se que monetarizou programa de manutenção preditiva para que vire gerador de lucro e não custo.

Alexander Hill: Quando provamos valor — tipicamente conseguimos em 2 meses — então é caso de achar onde mais expandir, dados disponíveis, necessidade lá? Então é simples: colocar dados, ligar, e garantir que chegue a mais mãos.