Evolução da Manutenção Preditiva: De Falhas Reativas ao Sucesso Proativo

"Você não pode consertar algo que não está quebrado" era a filosofia da Manutenção Reativa tradicional, muitos anos atrás. Ajuda só era chamada uma vez que a máquina tinha falhado completamente.

Completar relatórios, localizar ou encomendar peças de reposição e reunir a expertise de manutenção requerida, frequentemente introduzia atrasos desnecessários e downtime, bem como custos de hora extra.

Prazos de entrega e, consequentemente, cronogramas de entrega saíam pela janela.

Planejando em torno da falha

O pensamento foi atualizado nos anos 1980, com a popularidade de técnicas de manufatura japonesas incluindo Just in Time (JIT), onde a nova ideia era conduzir Manutenção Preventiva Programada ou Planejada. Este conceito foi refinado pela introdução de Manutenção Produtiva Total, usada na Manufatura Enxuta, onde manutenção era planejada para manter equipamentos em ordem de funcionamento o tempo todo.

Implementação bem-sucedida significava menos falhas e downtime reduzido, resultando em uso mais efetivo de mão de obra, vida de máquina mais longa e segurança no trabalho melhorada.

Esses benefícios óbvios melhoraram produtividade geral – mas planejar a manutenção envolvia assimilar informação de fabricantes de equipamentos, engenheiros experientes e operadores, por um longo período de tempo.

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Como alguém poderia ter certeza que manutenção era agendada no momento ótimo?

Prevenindo Falha

Otimização do timing de manutenção foi alcançada através de Manutenção Preditiva, pela introdução de Monitoramento de Condição.

Com esta metodologia, dados de certos indicadores críticos são usados para demonstrar quando o equipamento está mostrando performance decrescente, ou está prestes a falhar. Serve como sistema de alerta precoce, permitindo tempo para planejar a contingência, reduzindo perdas devido a atrasos de manutenção.

O sucesso do Monitoramento de Condição depende de obter informação de qualidade e relevante destes componentes críticos em bom tempo, analisando e avaliando rapidamente, antes de agir rapidamente para implementar os achados.

Em fábricas tradicionais, informação limitada está disponível de sistemas de controle industrial, frequentemente requerendo processamento adicional e formulação em relatórios antes que especialistas consigam interpretar resultados.

Agora na Ponta dos Dedos

Com a chegada da Indústria 4.0 e da Fábrica Inteligente, todo pedaço de dado requerido para automatizar a análise da condição do equipamento pode estar no lugar. Digitalização significa que dados em tempo real podem ser coletados de múltiplas fontes pelo chão de fábrica e armazenados de maneira facilmente acessível.

Isso permite que analytics avançados sejam aplicados, rápida e facilmente, fornecendo avaliação near-instantânea da situação e destacando quaisquer anomalias. Processamento na nuvem torna esta informação disponível por toda a organização, permitindo que elas juntem melhores práticas e respondam rapidamente.

A habilidade de auto-diagnosticar falha é estendida pela adição de Prognósticos. Dados coletados das máquinas e ativos constroem um modelo da operação que, quando analisados, fornecem indicação antecipada de quando uma máquina vai falhar, identificando sua Vida Útil Restante (RUL).

Esta antecipação de requisitos de manutenção permite uma operação mais ágil, com horizonte de tempo bem entendido, permitindo decisões serem tomadas e ações serem realizadas que prevenirão ou limitarão perda devido a downtime não planejado.

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