Manutenção Preditiva: Crescimento, Desafios e a Chave para o Sucesso

A manutenção preditiva (PdM) é uma abordagem proativa para lidar com falhas de máquinas antes que se tornem um problema. Analisando enormes volumes de dados de máquinas, a PdM permite que a equipe de manutenção entenda a saúde das máquinas e otimize suas atividades de acordo, para evitar tempo de inatividade não planejado e eliminar falhas repentinas. Mas, apesar de seus benefícios óbvios, a maioria das implantações de PdM está fadada ao fracasso. Neste artigo, veremos a ascensão da PdM e por que tantos fornecedores — e seus clientes — continuam errando.

Manutenção Preditiva — Antes e Agora

A manutenção preditiva existe há muito mais tempo do que você imagina. Durante a Segunda Guerra Mundial, o cientista CH Waddington observou que a taxa de falha ou reparo de um avião tendia a ser mais alta imediatamente após uma inspeção ou sessão de manutenção. Conhecido como "efeito Waddington", esse fenômeno resultou no ajuste dos processos de manutenção para corresponder à condição física do avião e à frequência de seu uso, com ciclos de inspeção ajustados baseados na análise dos dados resultantes. Em resumo, foi o início da PdM.

Muito mudou desde então, claro. A Quarta Revolução Industrial e o advento da Indústria 4.0 viram avanços tecnológicos ocorrendo em uma taxa tal que estão "perturbando quase todas as indústrias em todos os países". Esses avanços levaram a melhorias significativas em tecnologias de sensores, redes, aquisição e armazenamento de dados, que, junto com o acesso a uma riqueza de poder computacional e dados disponibilizados por avanços recentes em tecnologia de IA, viram a PdM se tornar cada vez mais aplicável à indústria em geral.

Hoje, assim como era há quase 80 anos, o principal benefício da PdM permanece sua capacidade de informar decisões. Responsáveis por supervisionar muitas máquinas em um ou mais locais, os profissionais de manutenção são pessoas extremamente ocupadas. Ao fornecer a eles uma melhor compreensão da saúde contínua de suas máquinas, uma solução de PdM pode ajudá-los a fazer melhor uso do tempo e recursos limitados disponíveis.

Então, dada sua herança e as vantagens claras que oferece, por que tem sido tão difícil para tantos alcançar o sucesso em PdM?

Três Erros Comuns

A verdade é que muitos fornecedores embarcaram no trem da PdM apesar de terem pouca apreciação do que é, essencialmente, um domínio muito único. Alguns simplesmente tentaram "turbinar" ferramentas de monitoramento legadas, enquanto outros aplicaram abordagens convencionais de data science a um espaço de problema que está longe de ser convencional. Sem a compreensão necessária do que exatamente é um sistema de PdM e como ele funciona, muitas novas soluções nem chegarão ao mercado. Como resultado, poucas empresas alcançarão qualquer sucesso real em escala.

Em última análise, grande parte dessa falta de compreensão — e subsequente sucesso em PdM — se resume a três erros fundamentais que fornecedores e seus clientes frequentemente cometem repetidamente.

1. Como vimos, o conceito de PdM não é novo. Técnicas como monitoramento de condição, créditos de manutenção e prognósticos existem há algum tempo. Mas a incapacidade de escalar essas técnicas além apenas de máquinas críticas significou que sua implantação foi amplamente limitada apenas a máquinas críticas.
2. A PdM não é, como alguns acreditam, um problema de Big Data no qual há milhões de pontos de dados e rótulos para treinar modelos. Um ambiente de fábrica é altamente dinâmico e ruidoso, com uma variedade de variáveis incluindo manutenção de máquinas, diferentes velocidades de produção e até comportamento de diferentes operadores de máquinas. E, claro, cada máquina é única. Apesar disso, muitas organizações ainda adotam uma abordagem clássica de data science para a PdM.
3. É importante lembrar o quão ocupados são os profissionais de manutenção. Se a experiência do usuário de um sistema de PdM não reflete isso, há o risco de que ele não engaje seus usuários-alvo. Toda a valiosa informação e insight que gera será ignorada, e o investimento da organização no sistema será desperdiçado.

A Senseye Entende PdM

A Senseye gastou mais de 150 anos-pessoa de tempo de pesquisa e desenvolvimento exclusivamente em PdM. É por isso que entendemos como a PdM funciona. Importante, entendemos como a PdM melhora a operação diária dos engenheiros de manutenção. E é por causa dessa compreensão que nossas soluções de PdM são bem-sucedidas. É por isso que sabemos como implantá-la em escala, por que não apenas jogamos cientistas de dados no problema, e por que a experiência do usuário importa.

Nosso próximo artigo explorará como aplicamos as lições que aprendemos a tudo o que fazemos. Até lá, você pode encontrar mais detalhes sobre de onde veio a PdM e por que fornecedores — e alguns compradores — não estão acertando em nosso white paper "Senseye in Depth: Why is Predictive Maintenance so hard?".