Da Manutenção Programada à Preditiva: Roteiro de Transformação Passo a Passo

Como organizações manufatureiras e industriais saem de manutenção tradicional programada para manutenção proativa preditiva? Quais primeiros passos para iniciar essa transformação? Quais diferentes estágios na jornada, do business case inicial e design, através de prontidão de dados, adoção cultural e escalabilidade?

Neste filme, Alexander Hill e Rob Russell da Senseye são acompanhados por Peter Gagg da MCP Consulting Group para explorar como manutenção preditiva não é simplesmente desafio técnico com solução tecnológica, mas jornada contínua envolvendo aquisição de conhecimento, aceitação cultural e colaboração cada vez maior entre humanos e sistemas inteligentes.

Transcrição

Alexander Hill, Senseye: Redesenhar processo de manutenção é difícil, nunca advogaríamos que descarte práticas existentes e pule direto para PdM. Ditado antigo: supermanutenção sempre mais barata que falha, e está correto.

Equilíbrio precisa ser encontrado entre sua manutenção programada e preditiva. Então, gradualmente, conforme confia mais no sistema e nos resultados de negócio de economizar dinheiro e aumentar eficiência, pode reduzir algumas medidas preventivas caras mas que se sabe que ajudam.

Tem que promulgar essa mudança cultural de manutenção devagar, enquanto constrói confiança no sistema e nos resultados de negócio.

Rob Russell, Senseye: Manutenção considerada em camadas de maturidade: reativa, planejada, preventiva, proativa. Uma mudança que realmente acho que tem que acontecer: não considerar esses como estágios para passar, mas selecionar tipo certo de abordagem de manutenção para ativo certo.

Peter Gagg, MCP Consulting Group: Manutenção preditiva não é solução para todos problemas na organização. Tem que ser usada nos lugares certos na hora certa.

Uso de ferramentas de monitoramento de condição para substituir tarefas de manutenção planejada por preditivas é importante. Porém, para chegar nessa posição — onde sabe quais equipamentos beneficiam de PdM — precisa aplicar técnicas como FMECA (Análise de Modo de Falha, Efeitos e Criticidade) e RCM (Manutenção Centrada em Confiabilidade) para determinar combinação certa de tarefas: seja preditiva, preventiva, run-to-failure, ou até projetar para eliminar falhas que ocorrem.

Rob Russell: Pensamos em termos de design, deploy, operate, e então refine. Passos iniciais no design relacionam-se à seleção de ativos mas também apreciação dos vários modos de falha que precisa capturar. Isso informa decisões sobre tipo correto de dados e informação que precisa.

Toda essa informação passa para fase de deploy, onde trabalha com engenheiros de controle e equipes de TI para implementar captura de dados e habilitar streaming para nuvem.

Alexander Hill: Podemos então começar a alimentar dados no Senseye, processo automatizado, ele pega dados, aprende e começa a construir steady-state do que máquinas e ativos parecem e podemos prever contra isso.

Rob Russell: Uso de IA é fundamental no que fazemos. Permite analytics em larga escala e detectar coisas nos dados sutis demais para humano captar. O realmente chave e importante: feito de forma human-centric que entrega informação acessível a usuários finais e parte de seus processos diários.