Reduza Custos Evitando Super-Manutenção: Uma Abordagem Preditiva

Reduzir downtime 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 ignore o benefício potencial de eliminar a super-manutenção.

A super-manutenção está embutida em todo programa de manutenção planejada que se baseia em realizar trabalhos em intervalos regulares e predeterminados. Isso porque todos, de OEMs a gerentes de manutenção, constroem uma margem de segurança nos intervalos de manutenção 'para ficar no lado seguro'.

O alto custo da cautela

Tome as diretrizes para substituição de um rolamento lubrificado para a vida toda como exemplo. Intervalos de substituição recomendados podem variar entre 16.000 e 40.000 horas de operação. Cada troca de rolamento leva entre 30 minutos e 2 horas. As horas-homem gastas substituindo rolamentos serão 2,5 vezes maiores num intervalo de substituição de 16.000 horas, comparado com 40.000 horas. Há milhares de rolamentos num site industrial típico, então isso é um custo adicional massivo.

A Manutenção Preditiva pode virtualmente eliminar esse gasto excessivo de manutenção ao permitir que equipes realizem manutenção no nick of time para prevenir uma falha, em vez de em intervalos fixos. Ao mesmo tempo, reduz drasticamente o downtime e promete ganhos significativos de produtividade.

No entanto, a Manutenção Preditiva só é possível com suporte de monitoramento de condição eficaz, que pode prever confiavelmente quando cada componente vai falhar. O monitoramento de condição baseia-se, por sua vez, em obter dados em tempo real de máquinas e usá-los para construir um quadro da condição em evolução do equipamento.

Tecnologias que mudam o jogo

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

Melhor ainda, uma nova geração de soluções de inteligência artificial e machine learning permitem que sistemas de monitoramento de condição automatizem a análise de dados, fornecendo insights acionáveis sem necessidade de analistas especialistas para examinar cada fragmento de dados. Por que pagar consultores para tentar prever falha de máquina quando agora pode ser feito automaticamente, na nuvem e sem intervenção manual?

Direcione a manutenção de forma mais eficaz

O Senseye PdM está na vanguarda do uso de machine learning avançado para monitoramento de condição. Seus algoritmos proprietários únicos podem transformar dados em uma previsão precisa da vida útil restante (RUL) de ativos de manufatura – uma técnica conhecida como prognósticos.

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

Isso significa na prática que o Senseye PdM pode dizer como cada ativo no seu site está performando a qualquer momento, reunindo e analisando dados de máquina automaticamente. Os algoritmos da solução podem gerar atualizações para ativos individuais e destacar exatamente onde equipes de manutenção devem focar seus esforços no curto prazo, bem como ajudar a otimizar planos para manutenção futura.

Implementações típicas podem cortar downtime pela metade, entregar aumento de 55% em produtividade e aumentar precisão de manutenção em 85%.

É esse último número que se relaciona mais de perto com redução de super-manutenção, que é um dos benefícios-chave que juntos permitem à Manutenção Preditiva economizar entre 8 e 12% dos custos de manutenção comparado à manutenção planejada¹. E, com empresas industriais típicas gastando entre 15 e 40% de seu orçamento contínuo em manutenção, isso é uma economia enorme².

Quer saber mais sobre como o Senseye PdM pode ajudar a otimizar gastos de manutenção e aumentar produtividade? Confira nosso white paper 'Elimine Gastos Excessivos em Manutenção' ou agende uma demo do Senseye PdM hoje.

1. Departamento de Energia dos EUA
2. Lofsten, 2000