Maximize a confiabilidade do equipamento:guia especializado para ferramentas de manutenção preditiva

Manutenção Preditiva vs Manutenção Preventiva

A manutenção preventiva e a manutenção PdM são estratégias de manutenção eficazes, mas existem diferenças importantes entre as duas. Compreender as diferenças entre manutenção preventiva e preditiva pode ajudar sua equipe a selecionar o tipo de manutenção mais adequado para sua organização. Da mesma forma, compreender os benefícios da manutenção preditiva e preventiva pode ajudá-lo a escolher a estratégia certa. Muitos programas de manutenção bem-sucedidos utilizam uma combinação de ambas as estratégias.

Manutenção preventiva  usa o ciclo de vida esperado de um ativo para determinar quando executar tarefas de manutenção. Um exemplo comum de manutenção preventiva é a troca do óleo de um carro a cada três meses ou a cada 3.000 milhas.

Um cronograma de manutenção preventiva é simples e suficiente para alguns ativos. A manutenção preventiva dos ativos pode ser realizada com base no calendário, em um determinado número de horas de uso ou em alguma outra métrica baseada no uso. Pode incluir tarefas como troca de filtros, lubrificação ou substituição de peças desgastadas.

É claro que a manutenção preventiva apresenta alguns desafios. Quando o calendário determina ações de manutenção, alguns componentes são substituídos antes do necessário. Também existe algum risco incorrido sempre que uma máquina é trabalhada. A manutenção preventiva pode ser mais simples de planejar, mas consome mais tempo, dinheiro e peças.

Manutenção preditiva  usa a condição operacional real de um ativo para determinar quais etapas tomar e quando tomá-las. Em vez de basear a manutenção num cronograma, a manutenção ocorre quando a análise de manutenção preditiva identifica uma irregularidade no desempenho do ativo. Embora possam ser tomadas medidas semelhantes, como lubrificação ou substituição de peças, a diferença é que as ações de manutenção preditiva ocorrem exatamente no momento em que são necessárias.

Uma estratégia de manutenção preditiva pode economizar tempo e dinheiro, mas também apresenta desafios:principalmente, a complexidade da implementação da manutenção PdM. Felizmente, com as ferramentas certas, você pode superar isso. Embora o equipamento esteja operando normalmente, ele pode ser monitorado por tecnologias de manutenção preditiva e dispositivos de monitoramento de condição, como sensores remotos. Eles podem fazer medições em intervalos regulares ou continuamente.

Quando combinados com software de manutenção preditiva, esses sensores podem alertar as equipes de manutenção quando a condição de qualquer ativo mudar. As ordens de serviço geradas automaticamente através de um CMMS permitem que as equipes atuem rapidamente, evitando falhas nos equipamentos.

As equipes de manutenção podem rastrear e analisar dados sobre a condição dos ativos para ajudar a detectar padrões e tomar decisões mais informadas para manutenções futuras. Em última análise, o objetivo da manutenção PdM é maximizar a disponibilidade dos ativos e minimizar o tempo e o custo gastos no reparo de cada ativo.

Desafios da manutenção preditiva

A implementação de uma nova estratégia de manutenção sempre inclui desafios, e a manutenção preditiva não é exceção. A manutenção do PdM envolve altos custos iniciais e novas técnicas. Se você está acostumado com uma abordagem de manutenção reativa, a transição para a manutenção preditiva também exigirá uma mudança fundamental em toda a sua metodologia.

Os benefícios da manutenção preditiva, sem dúvida, superam os desafios. Mas é importante estar ciente desses desafios antes de começar, para que você possa se preparar para enfrentá-los.

Custos

A manutenção preditiva depende de sensores, software analítico e tecnologia IIoT, todos com um custo inicial relativamente alto. A integração de novas tecnologias também pode ser um desafio e pode ser difícil obter adesão para investir em soluções dispendiosas de manutenção preditiva.

Treinamento

Seus funcionários precisarão de treinamento extensivo sobre como implementar a manutenção preditiva e como usar corretamente a nova tecnologia de manutenção preditiva. Eles também podem precisar de tempo para se adaptarem à nova abordagem de manutenção. Às vezes, os funcionários resistem à nova estratégia de manutenção preditiva, especialmente se estiverem acostumados a uma abordagem mais reativa, mas o programa de treinamento certo pode ajudar a superar qualquer relutância na adoção do PdM.

Falta de dados de alta qualidade

O software de manutenção preditiva depende de enormes conjuntos de dados. Os modelos analíticos precisam de dados históricos sobre o desempenho dos seus ativos para criar uma linha de base e rastrear desvios da norma. Se a sua organização não coleta dados de ativos, isso pode representar alguns problemas.

Como superar os desafios da manutenção preditiva

A manutenção preditiva traz alguns desafios integrados. O programa tem um custo inicial relativamente alto, exige que os gestores supervisionem operações complexas e geralmente exige o treinamento de equipes de manutenção para usar novas tecnologias. Você pode superar essas barreiras se implementar cuidadosamente seu programa de manutenção de PdM.

Superando desafios de custo e implementação

É uma boa ideia começar com um programa piloto, em vez de tentar converter toda a sua organização para uma abordagem de manutenção preditiva. A pilotagem do sistema permite manter os custos baixos, minimizar o treinamento e limitar os requisitos administrativos da operação. É muito mais acessível comprar tecnologias de manutenção preditiva em pequenas quantidades, por exemplo – e você descobrirá que elas se pagam rapidamente.

Um programa piloto bem-sucedido proporcionará um retorno sobre o investimento (ROI) significativo que poderá então ser investido em um programa de PdM maior. O piloto também ajudará a impulsionar a compreensão da manutenção preditiva; as equipes de manutenção provavelmente aderirão à nova abordagem quando virem os resultados.

Superando desafios de treinamento

É crucial garantir que seus funcionários estejam totalmente treinados nas novas aplicações de manutenção preditiva. Dependendo da sua organização, isto pode ser difícil:numa grande organização com pessoal remoto, por exemplo, é um desafio organizar sessões de formação de equipa. É por isso que é uma boa ideia fornecer programas de treinamento assíncronos e sob demanda, como a eMaint University, que permite aos usuários ajustar as aulas em suas programações exclusivas. eMaint também ajuda a monitorar o treinamento e certificação de funcionários.

Superando desafios de dados

Se você ainda não está coletando dados de monitoramento de condições, é hora de começar. Instale sensores IIoT em seus ativos críticos para coletar vibração, temperatura e outros dados importantes de desempenho.

Os sensores transmitem os dados para o seu CMMS/EAM para que você não precise se preocupar com erros de entrada de dados ou conjuntos de dados incompletos. À medida que você coleta dados de monitoramento de condições, seu software de manutenção preditiva criará uma linha de base “normal” personalizada para cada ativo, fornecendo dados suficientes para criar um programa de manutenção preditiva eficaz.

Quais são os três tipos de manutenção preditiva?

Existem vários tipos diferentes de manutenção preditiva. Os tipos de manutenção preditiva mais utilizados incluem análise de vibração, termografia infravermelha e monitoramento acústico.

Análise de vibração

Cada ativo rotativo vibra durante o uso. No entanto, alterações no padrão de vibração da linha de base de um ativo geralmente indicam uma nova falha. A análise de vibração monitora os níveis de vibração de um ativo em tempo real, procurando anomalias.

Alterações no nível de vibração podem indicar desgaste prematuro e corrosão; eles também podem apontar para frouxidão, desalinhamento e falhas de rolamento.

Hoje, a análise de vibração é altamente sofisticada. Feito corretamente, a técnica permite detectar falhas na máquina meses antes que elas se tornem graves o suficiente para causar uma pane.

Monitoramento Acústico

O monitoramento acústico permite que você – ou melhor, suas ferramentas de monitoramento de condição – “ouça” os primeiros indicadores de atrito ou desgaste. Equipamentos rotativos emitem sons característicos à medida que se deterioram. Às vezes, esses sons são altos o suficiente para serem ouvidos com o ouvido nu, mas o monitoramento acústico capta sons muito mais fracos que você não consegue captar, tornando-o uma excelente ferramenta preditiva.

O monitoramento acústico é amplamente utilizado como ferramenta de prevenção de vazamentos, especialmente em sistemas com extensas tubulações para gás, petróleo ou líquidos.

Câmeras infravermelhas

As câmeras infravermelhas podem detectar mudanças sutis na temperatura que podem apontar para falhas emergentes na máquina.

Os aumentos de temperatura geralmente resultam de altos níveis de atrito, desgaste prematuro ou deterioração. Fiação defeituosa ou outros problemas elétricos são outra possível causa raiz. A termografia infravermelha também pode ajudar na localização de vazamentos de gás ou líquido; ele pode detectar mudanças de temperatura causadas por umidade ou gás.

É claro que existem muitas outras abordagens para a manutenção preditiva. Se você usar um CMMS para ancorar seu programa de manutenção preditiva, poderá integrar todos esses diferentes tipos de insights em um modelo PdM altamente eficaz. 

Técnicas de manutenção preditiva

Há muitas maneiras de implementar uma estratégia de manutenção preditiva e muitas tecnologias de manutenção preditiva disponíveis. As ferramentas e técnicas de manutenção preditiva a seguir dão a cada organização o poder de reunir tanta ou pouca informação necessária para implementar e manter seu programa de manutenção preditiva.

• Monitoramento de vibração:  Sensores instalados nos equipamentos podem monitorar leituras detalhadas de vibração. Uma vez estabelecida a linha de base do ativo, esses sensores podem ser monitorados continuamente para detectar desvios que possam indicar falhas como desequilíbrios, desalinhamentos ou falhas nos rolamentos.
• Monitoramento de temperatura:  Semelhante ao monitoramento de vibração, os sensores podem detectar quando as temperaturas sobem acima das temperaturas normais do ativo. Quando um aumento de temperatura é detectado, os técnicos podem encontrar e resolver a causa raiz antes que ocorra a falha.
• Monitoramento de condições:  O uso de um CMMS baseado em nuvem armazena dados de sensores na nuvem, onde podem ser monitorados e analisados de qualquer lugar. Mesmo que o equipamento esteja em um local remoto ou que o monitoramento precise ocorrer fora do local, os usuários podem acessar dados atuais ou históricos e usá-los para tomar decisões sobre manutenção e substituição.
• Análise e recomendações de inteligência artificial (IA):  Aprender como ler as assinaturas fornecidas pelos sensores de vibração requer anos de educação e experiência. Agora, mesmo que sua organização não tenha um especialista no local, análises avançadas baseadas em IA podem avaliar padrões de vibração da máquina e identificar alterações. Ele pode até reconhecer diferentes padrões de problemas comuns, dando à sua equipe informações para encontrar e corrigir o problema ainda mais rapidamente.
• Alarmes:  Quando os níveis de vibração indicam falhas, o software de manutenção preditiva pode enviar alertas ao pessoal apropriado para que eles possam tomar medidas imediatas.
• Ordens de serviço automatizadas:  Se o software de monitoramento de vibração estiver integrado a um sistema computadorizado de gerenciamento de manutenção, o CMMS poderá acionar automaticamente uma ordem de serviço quando uma falha for detectada, economizando tempo e reduzindo a quantidade de intervenção humana necessária para resolver o problema.

Exemplos de manutenção preditiva

Existem importantes aplicações de manutenção preditiva em quase todos os setores. Aqui estão apenas alguns exemplos típicos de manutenção preditiva.

Exemplos de manutenção preditiva no setor automotivo

Ferramentas de manutenção preditiva podem identificar falhas iminentes, como desaceleração da correia transportadora ou anormalidades nas vibrações de máquinas de estampagem ou prensagem. Também pode ser utilizado em outros ativos, como empilhadeiras e equipamentos de pintura.

Exemplos de manutenção preditiva em alimentos e bebidas

Na indústria de alimentos e bebidas, as tecnologias de manutenção preditiva podem desempenhar um papel não apenas na garantia do máximo tempo de atividade, mas também na garantia de que todos os produtos sejam criados em conformidade com regulamentações alimentares rigorosas. A manutenção preditiva pode ser usada em equipamentos como misturadores e liquidificadores, sistemas de coleta de pó, equipamentos de extrusão, bombas e correias transportadoras.

Exemplos de manutenção preditiva na fabricação

Fabricantes de todos os tipos podem usar tecnologia de manutenção preditiva para melhorar a consistência e a qualidade da produção de seus produtos, reduzir custos de mão de obra e prolongar a vida útil dos ativos. A manutenção preditiva na fabricação pode ajudar a prever e reduzir falhas em ativos como ventiladores, bombas e motores.

Exemplos de manutenção preditiva em ciências biológicas

Muitos fabricantes do setor de ciências biológicas estão sujeitos a auditorias de autoridades locais, estaduais e federais. A tecnologia de manutenção preditiva pode garantir que o equipamento continue funcionando dentro dos parâmetros exigidos e fornecer às organizações registros do histórico de ativos à prova de auditoria. E nos casos em que os produtos precisam ser refrigerados ou congelados, os sensores ajudam a garantir que os equipamentos utilizados para mantê-los na temperatura adequada estejam sempre funcionando conforme o esperado.

Exemplos de manutenção preditiva em petróleo e gás

A confiabilidade é extremamente importante na indústria de petróleo e gás, onde falhas nos equipamentos podem ter consequências ambientais e representar ameaças à segurança dos funcionários. A manutenção preditiva em ativos como bombas, caldeiras e compressores pode ajudar a reduzir os riscos de falhas não planejadas e suas consequências.

Como criar um programa de manutenção PdM

A mudança da manutenção reativa para a preditiva não acontece da noite para o dia. Mas os avanços nas tecnologias de manutenção preditiva, como software CMMS e sensores de vibração sem fio, tornaram a manutenção preditiva uma estratégia mais viável do que nunca. Há algumas questões a serem consideradas para cada ativo ao considerar a criação de um plano de manutenção preditiva:

• Se esse recurso falhar, como isso afetará a produção?
• Quanto custa reparar este recurso?
• Quanto custa para substituir este recurso?

Responder a essas perguntas para cada equipamento pode ajudar as equipes a definir quais ativos manter de forma preditiva.

A manutenção preditiva não é necessariamente a estratégia mais eficaz para todos os ativos. Alguns ativos podem falhar, com pouco ou nenhum impacto na produção ou nos resultados financeiros. Outros se beneficiam de uma manutenção preventiva simples e direta. Mas para alguns ativos, a manutenção preditiva é a melhor estratégia.

Mesmo que você planeje usar ferramentas de manutenção preditiva em apenas alguns ativos, será útil planejar com antecedência e criar um programa que sua equipe de manutenção possa seguir. Aqui estão seis etapas principais para configurar seu programa de manutenção preditiva:

1. Identifique quais ativos devem ser direcionados para soluções de manutenção preditiva
2. Escolha as ferramentas e métodos de manutenção preditiva que você usará para monitorar a condição dos ativos (como sensores e um CMMS)
3. Selecionar e treinar uma equipe de implementação para aprender e executar tecnologias de manutenção preditiva
4. Realize integrações de sistemas para obter uma visão completa da integridade dos ativos
5. Coordene sua estratégia geral de manutenção, identificando qual abordagem será usada e onde
6. Determinar como os dados de integridade dos ativos serão compartilhados entre membros da equipe, partes interessadas e auditores

Em última análise, a implementação de um programa de manutenção preditiva bem-sucedido requer uma visão de longo prazo dos objetivos e necessidades da sua organização. Não existem dois planos de manutenção preditiva iguais.

Como você pode controlar a manutenção preditiva?

As soluções de manutenção preditiva, por definição, envolvem a coleta e análise de muitos dados. A melhor maneira de controlar a manutenção preditiva é usar um sistema computadorizado de gerenciamento de manutenção (CMMS) para conectar e gerenciar dados provenientes de ordens de serviço, análises de manutenção preditiva em tempo real e histórico de manutenção, tornando-os acessíveis ao pessoal apropriado, independentemente de onde ou quando estiverem trabalhando.

Sem um CMMS, as equipes de manutenção muitas vezes ficam com dúvidas sobre o histórico de manutenção de um ativo. As ordens de serviço geralmente estão em papel, e as ordens de serviço em papel levam tempo para serem encontradas, concluídas e arquivadas. As ordens de serviço em papel também dificultam o rastreamento do que foi concluído ou ainda pendente. É quase impossível comparar toda a gama de solicitações, tarefas em andamento e trabalhos prioritários quando estão todos em folhas de papel separadas.

Um CMMS torna as ordens de serviço muito mais fáceis de agendar, atribuir e concluir. As ordens de serviço também podem ser priorizadas com base na criticidade dos ativos, garantindo que as tarefas mais importantes sejam atribuídas aos técnicos certos. Os gerentes podem ver quais tarefas estão pendentes e atribuir tarefas a funcionários que já trabalham em um ativo específico ou àqueles com o conhecimento necessário para a tarefa.

Técnicos e tomadores de decisão também terão acesso a registros históricos de manutenção. Quando um ativo tem um histórico de múltiplas falhas em um curto espaço de tempo, os especialistas podem usar os dados e a análise de manutenção preditiva para chegar à causa raiz do problema ou decidir se é hora de substituir o ativo.

Principais recursos do software de manutenção preditiva eMaint

eMaint CMMS oferece às organizações um conjunto completo de ferramentas de manutenção preditiva. Com ele, as organizações podem:

• Definir classes de monitoramento para cada recurso
• Monitore ruído, vibração, temperatura, lubrificantes, desgaste, corrosão, pressão e fluxo de forma independente
• Insira manualmente ou importe leituras do medidor
• Definir limites superiores e inferiores de operação aceitável para cada ativo
• Exibir leituras como um relatório com exceções codificadas por cores
• Acionar e-mails automaticamente quando um limite for excedido
• Gere automaticamente ordens de serviço quando uma leitura estiver fora dos limites predefinidos
• Realize análises de dados para identificar falhas antecipadamente, evitar falhas e otimizar recursos de manutenção
• Ver diagrama de monitoramento de condição

Estudo de caso:Usando o monitoramento de condição eMaint CMMS para manutenção preditiva

Cleveland Tubing, Inc. é fabricante de produtos de tubos flexíveis e dobráveis, incluindo FLEX-Drain e PumpFlex. A empresa configurou o eMaint para que as leituras dos medidores em indicadores-chave (temperatura, pressão, níveis de fluido, sucção) sejam importadas e usadas para acionar ordens de serviço prioritárias quando for necessário trabalho ou inspeção com base em intervalos predefinidos.
Gary Payne, gerente de manutenção da Cleveland Tubing, observou que o eMaint se tornou seu sistema de apoio à decisão de manutenção, informando-os sobre as tarefas que precisam ser executadas todos os dias, com base no tempo decorrido, utilização do equipamento e indicadores baseados em condições. Eles também experimentaram:

• Relatórios automatizados para reabastecimento de estoque de peças em estoque e não em estoque
• Controle simplificado do tempo de mão de obra para um departamento de cinco funcionários de manutenção
• Cálculos de ROI aprimorados com melhor alocação de custos de mão de obra e materiais aos ativos
• A capacidade de evoluir da manutenção reativa para a manutenção planejada e para a manutenção preditiva por meio de monitoramento de condições e alertas automatizados de possíveis problemas em equipamentos críticos
• Avalie e acompanhe facilmente os KPIs em relação aos padrões de classe mundial (90% de manutenção planejada)

Qual é o futuro da manutenção preditiva?

O futuro da manutenção preditiva depende de ferramentas de inteligência artificial para fornecer insights em maior escala do que nunca. As ferramentas de IA verificam vastos conjuntos de dados em alta velocidade, o que é inestimável para grandes organizações com frotas de ativos críticos. As melhores ferramentas de IA podem diagnosticar falhas de máquinas e determinar os níveis de gravidade das falhas, ajudando a definir prioridades de manutenção claras.

Isso não significa que a manutenção será automatizada. Os técnicos e operadores humanos precisam supervisionar os resultados da IA ​​e aproveitar seus insights. A IA é uma ferramenta útil, e não uma solução completa. Funciona melhor quando compartilha fluxos de trabalho com funcionários humanos.