A história da manutenção preditiva | Senseye

“Você não pode consertar algo que não está quebrado” costumava ser a filosofia da Manutenção Reativa tradicional, muitos anos atrás. A ajuda só foi chamada quando uma máquina falhou completamente.

Preencher relatórios, localizar ou encomendar peças de reposição e reunir os conhecimentos de manutenção necessários, muitas vezes introduziam atrasos e tempo de inatividade desnecessários, bem como custos de horas extras.

Os prazos de entrega e, consequentemente, as programações de entrega saíram da janela.

Planejando a falha

O pensamento foi atualizado na década de 1980, com a popularidade das técnicas de fabricação japonesas, incluindo Just in Time (JIT), onde a nova ideia era realizar a Manutenção Preventiva Programada, ou Planejada. Esse conceito foi aprimorado ainda mais com a introdução da Manutenção Produtiva Total, utilizada na Manufatura Enxuta, onde a manutenção foi planejada para manter os equipamentos sempre em condições de funcionamento.

A implementação bem-sucedida significou menos avarias e tempo de inatividade reduzido, resultando em uso mais eficaz da mão de obra, maior vida útil da máquina e maior segurança no local de trabalho.

Esses benefícios óbvios melhoraram a produtividade geral – mas o planejamento da manutenção envolveu a assimilação de informações de fabricantes de equipamentos, engenheiros e operadores experientes, durante um longo período de tempo.

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Como alguém poderia ter certeza de que a manutenção foi programada no momento ideal?

Previsão de falha

A otimização do tempo de manutenção foi alcançada através da Manutenção Preditiva, pela introdução do Monitoramento de Condição.

Com esta metodologia, os dados de determinados indicadores críticos são usados ​​para demonstrar quando o equipamento está apresentando desempenho reduzido ou devido a falha. Ele serve como um sistema de alerta antecipado, permitindo tempo para planejar a contingência, reduzindo perdas por atrasos de manutenção.

O sucesso do Monitoramento de Condição depende da obtenção de informações relevantes e de qualidade desses componentes críticos em tempo hábil, analisando-as e avaliando-as rapidamente, antes de agir rapidamente para implementar as descobertas.

Em fábricas tradicionais, informações limitadas estão disponíveis a partir de sistemas de controle industrial, muitas vezes exigindo processamento adicional e formulação em relatórios antes que os especialistas possam interpretar os resultados.

Agora ao seu alcance

Com a chegada da Indústria 4.0 e da Fábrica Inteligente, todos os dados possíveis necessários para automatizar a análise da condição do equipamento podem estar disponíveis. A digitalização significa que os dados em tempo real podem ser coletados de várias fontes em todo o chão de fábrica e armazenados de maneira facilmente acessível.

Isso permite que análises avançadas sejam aplicadas de forma rápida e fácil, fornecendo uma avaliação quase instantânea da situação e destacando quaisquer anomalias. O processamento na nuvem disponibiliza essas informações em organizações inteiras, permitindo que elas reúnam as melhores práticas e respondam rapidamente.

A capacidade de autodiagnosticar falhas é estendida ainda mais pela adição de Prognósticos. Os dados coletados das máquinas e ativos constroem um modelo de operação que, quando analisados, fornecem indicação antecipada de quando uma máquina irá falhar, identificando sua Vida Útil Remanescente (RUL).

Essa antecipação dos requisitos de manutenção permite uma operação mais ágil, com um horizonte temporal bem compreendido, permitindo a tomada de decisões e ações que evitem ou limitem perdas por paradas não planejadas.

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O Senseye automatiza as mais recentes técnicas de monitoramento e prognóstico de condições e exibe as coisas de uma maneira realmente simples para ajudá-lo a evitar paralisações não planejadas.