Elimine gastos excessivos em manutenção

Reduzir o tempo de inatividade pode estar no topo da sua lista de desejos ao optar por um regime de Manutenção Preditiva, mas há outras grandes recompensas em oferta. Não negligencie o benefício potencial de eliminar o excesso de manutenção.

A manutenção excessiva é incorporada em todos os programas de manutenção planejados que dependem da realização de trabalhos em intervalos regulares e predeterminados. Isso ocorre porque todos, de OEMs a gerentes de manutenção, criam uma margem de segurança nos intervalos de manutenção "para estar do lado seguro".

O alto custo da cautela

Tome as diretrizes para substituir um rolamento com lubrificação permanente como exemplo. Os intervalos de substituição recomendados podem estar entre 16.000 e 40.000 horas de operação. Cada troca de rolamento leva entre 30 minutos e 2 horas. As horas-homem gastas na substituição de rolamentos serão 2,5 vezes maiores em um intervalo de substituição de 16.000 horas, em comparação com 40.000 horas. Existem milhares de rolamentos em um local industrial típico, o que representa um enorme custo adicional.

A Manutenção Preditiva pode praticamente eliminar esse gasto excessivo de manutenção, permitindo que as equipes realizem a manutenção na hora certa para evitar uma avaria, em vez de em intervalos fixos. Ao mesmo tempo, reduz drasticamente o tempo de inatividade e promete ganhos significativos de produtividade.

No entanto, a Manutenção Preditiva só é possível com o suporte do monitoramento de condições eficaz, que pode prever com segurança quando cada componente falhará. O monitoramento de condições depende, por sua vez, de obter dados em tempo real do maquinário e usá-los para criar uma imagem da condição em evolução do equipamento.

Tecnologias revolucionárias

O monitoramento de condições tornou-se recentemente uma proposta acessível e prática pela primeira vez em muitas indústrias, graças à chegada de técnicas e tecnologias associadas à Indústria 4.0. Por exemplo, a comunicação sem fio torna mais barato e menos disruptivo a instalação de uma rede de sensores de baixo custo para alimentar os dados de máquina necessários em sistemas de monitoramento de condições. Enquanto isso, o software baseado em nuvem oferece escalabilidade sem precedentes e permite que os operadores de processo ou OEMs monitorem as instalações em tempo real.

Melhor ainda, uma nova geração de soluções de inteligência artificial e aprendizado de máquina permite que os sistemas de monitoramento de condições automatizem a análise de dados, fornecendo insights acionáveis ​​sem a necessidade de analistas especializados se debruçarem sobre cada fragmento de dados. Por que pagar consultores para tentar prever a falha da máquina quando agora isso pode ser feito automaticamente, na nuvem e sem intervenção manual?

Destinar a manutenção de forma mais eficaz

O Senseye PdM está na vanguarda do uso de aprendizado de máquina avançado para monitoramento de condições. Seus algoritmos proprietários exclusivos podem transformar dados em uma previsão precisa da vida útil restante (RUL) dos ativos de fabricação – uma técnica conhecida como prognóstico.

O Senseye PdM se conecta a fontes de dados existentes enquanto a operação normal da máquina continua normalmente. Durante 14 dias, ele opera em segundo plano para analisar o comportamento normal da máquina, bem como dados históricos, se disponíveis. Ele está pronto para fornecer os insights necessários para começar a construir um programa de Manutenção Preditiva escalável.

Isso significa que, na prática, o Senseye PdM pode informar o desempenho de cada ativo em seu site em um determinado momento, coletando e analisando automaticamente os dados da máquina. Os algoritmos da solução podem gerar atualizações para ativos individuais e destacar exatamente onde as equipes de manutenção devem concentrar seus esforços no curto prazo, além de ajudar a otimizar quaisquer planos para manutenções futuras.

As implementações típicas podem reduzir o tempo de inatividade pela metade, proporcionar um aumento de 55% na produtividade e aumentar a precisão da manutenção em 85%.

É esse último valor que se relaciona mais de perto com a redução da manutenção excessiva, que é um dos principais benefícios que, juntos, permitem que a manutenção preditiva economize entre 8 e 12% dos custos de manutenção em comparação com a manutenção planejada ¹ . E, com empresas industriais típicas gastando entre 15 e 40% de seu orçamento contínuo em manutenção, é uma grande economia ² .

Quer saber mais sobre como o Sensey PdM pode ajudar a otimizar os gastos com manutenção e aumentar a produtividade? Confira nosso white paper 'Elimine gastos excessivos em manutenção' ou reserve uma demonstração do Senseye PdM hoje.

1. EUA Departamento de Energia
2. Lofsten, 2000