Manutenção prescritiva explicada:definição, benefícios e como ela impulsiona o desempenho dos ativos

A manutenção prescritiva representa uma abordagem de ponta para o gerenciamento de ativos, utilizando análises avançadas e aprendizado de máquina para prever as necessidades de manutenção e otimizar o desempenho do equipamento. Vai além da mera identificação de potenciais problemas, oferecendo recomendações específicas para ações de manutenção e ajustes operacionais. Esta estratégia melhora o processo de tomada de decisão dos profissionais de manutenção, permitindo um planeamento e execução mais eficazes das tarefas de manutenção, reduzindo assim o tempo de inatividade e aumentando a longevidade dos ativos. Sua aplicação inteligente de insights baseados em dados a posiciona na vanguarda das metodologias modernas de manutenção.



Durante gerações, os profissionais de manutenção utilizaram a manutenção preventiva para evitar falhas nos equipamentos e recorreram à manutenção reativa quando os seus ativos falharam. Com o surgimento da Internet das Coisas Industrial (IIoT), os profissionais de manutenção agora podem conectar ferramentas, software e sensores para coletar, armazenar e analisar diversas fontes de dados em um só lugar.

Essas ferramentas já estão possibilitando a manutenção preditiva, onde sensores e software preveem falhas futuras. No entanto, muitos líderes de manutenção olham para um futuro baseado num conceito chamado manutenção prescritiva, onde a aprendizagem automática e a inteligência artificial não só prevêem falhas, mas também identificam soluções.

Como funciona a manutenção prescritiva

A manutenção prescritiva utiliza aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA) em conjunto com a IIoT para fazer recomendações específicas para manutenção de equipamentos. Ele combina tecnologias que analisam históricos, fazem suposições, testam e testam novamente dados livremente. Algoritmos complexos permitem que o software identifique e aprenda automaticamente com as tendências dos dados e reconheça padrões de dados.

O processo de aprendizado de máquina reavalia continuamente modelos (arquivos treinados para reconhecer padrões específicos) e dados para prever com precisão o que algo acontecerá em velocidades inalcançáveis por analistas humanos. Em última análise, a manutenção prescritiva determina os resultados potenciais de diferentes ações e propõe a melhor abordagem.

Como os sensores de vibração sem fio impulsionam a manutenção prescritiva

Soluções avançadas de monitoramento da condição de ativos, como sensores de vibração, ajudam a permitir a detecção de padrões e aproximam as equipes de confiabilidade da manutenção prescritiva. Por exemplo, combinar um sensor de vibração piezoelétrico, sensores MEMS e software permite o rastreamento do desempenho de ativos, análise de falhas e análise preditiva.

Usando sensores de vibração, os líderes de manutenção podem determinar as causas e condições que afetam uma falha da máquina, diagnosticar problemas de ativos e questões subjacentes e determinar as próximas etapas por meio da análise de dados. Embora ainda esteja a um passo de recomendar uma solução, que é o objetivo da manutenção prescritiva, também está um passo mais perto desse objetivo.

Os benefícios da manutenção prescritiva

• Desenvolva modelos de manutenção preditiva para maximizar a vida útil dos ativos, o desempenho operacional ou o tempo de atividade
• Aproveite dados históricos e dados em tempo real
• Otimizar as operações de manutenção
• Minimize o tempo de inatividade e aumente a eficiência

Exemplos de aplicações de manutenção prescritiva

• Automotivo – As fábricas automotivas produzem alguns dos produtos mais caros da indústria devido aos custos de materiais e mão de obra. Como a análise de manutenção prescritiva pode acelerar os resultados gerais da produção, o tempo para fabricar um produto pode ser reduzido, reduzindo os custos de mão de obra e serviços públicos.
• Farmacêutico – As paralisações de salas limpas podem ser caras devido à necessidade de evitar contaminação. Os dados do sensor de vibração sem fio e os algoritmos de aprendizado de máquina podem desbloquear a manutenção prescritiva para identificar antecipadamente o desgaste dos rolamentos de um manipulador de ar e fazer sugestões para corrigir o problema, evitando um desligamento inesperado.
• Instalações – As bombas são essenciais para estações de tratamento de águas residuais. Num ambiente de manutenção prescritiva, os sensores podem detectar uma alteração no estado de uma bomba. As informações obtidas por meio da inteligência artificial e do aprendizado de máquina ajudariam a determinar o melhor curso de ação, como reparar ou substituir a bomba com base nos custos e nos resultados potenciais.

O que é manutenção preditiva?

A manutenção preditiva compartilha muitas semelhanças com a manutenção prescritiva. A manutenção preditiva utiliza métodos de manutenção proativos e orientados por dados — como a manutenção baseada em condições (CBM) — para analisar a integridade do equipamento e ajudar a prever quando a manutenção deve ser realizada.

A manutenção preditiva aproveita dados em tempo real de sensores para rastrear o desempenho dos ativos e dados históricos armazenados, por exemplo, em um Sistema Computadorizado de Gerenciamento de Manutenção (CMMS) para determinar a integridade da máquina. Ele aplica algoritmos aos dados para encontrar tendências usando indicadores antecedentes, como temperatura, vibração, eletricidade, pressão e outras medições que indicam quando se espera que uma falha aconteça.

Manutenção preditiva vs. manutenção preventiva

A manutenção preditiva depende de sensores para coletar dados em tempo real para determinar o estado da máquina e identificar anomalias nos equipamentos. Com base nos dados, as equipes de manutenção podem decidir quais etapas tomar a seguir.

A manutenção prescritiva também faz isso, mas também pode prescrever soluções e recomendar a melhor ação a ser tomada.

O que é manutenção preventiva?

A manutenção preventiva (MP) estabelece um cronograma fixo de manutenção para cada máquina, independente de sua condição atual. Os intervalos de manutenção são baseados no calendário ou no uso e programados de acordo com as recomendações do fabricante.

A manutenção preventiva reduz a incidência de manutenção reativa e tempo de inatividade não planejado e aumenta a segurança, garantindo que o equipamento receba manutenção regularmente. Existem dois tipos de ações de PM:restauração programada e descarte programado. Ambas as medidas são executadas pela(s) tarefa(s) de PM prescrita(s) para abordar o modo de falha preciso.

No longo prazo, as tecnologias emergentes permitirão análises prescritivas. Por exemplo, o aprendizado de máquina (ML) e a inteligência artificial (IA) serão capazes de se autodiagnosticar e comunicar quando realizar determinadas tarefas de manutenção preventiva “restaurativas” ou “descartadas”.

O que é manutenção reativa?

A manutenção reativa é uma ação não planejada tomada pelas equipes de manutenção quando o maquinário falha inesperadamente, resultando em despesas não orçamentadas, como horas extras, tempo de inatividade e redução da produção.

Manutenção preventiva vs. manutenção reativa

A manutenção preventiva (MP) é a manutenção planejada que prolonga a vida útil de um ativo por meio de ações preventivas, como lubrificação, inspeções, reparos e substituições, para evitar paradas não planejadas.

A manutenção reativa é uma manutenção não planejada e não acontece a menos que um ativo quebre. Assim que um membro da equipe de manutenção identifica a causa raiz da falha, um técnico é enviado para restaurar o ativo à condição operacional.

Uma estratégia run-to-failure, que significa deixar um ativo falhar, tem benefícios específicos ao valor de um ativo e ao impacto nas operações que podem ser mínimos dependendo do equipamento.

O que é manutenção centrada na confiabilidade (RCM)?

Você poderia dizer que a manutenção centrada na confiabilidade, ou RCM, é o avô de todos os programas e estratégias de manutenção e confiabilidade. O objetivo do RCM é coletar informações por meio de processos específicos que permitam às equipes de manutenção selecionar a política de gestão de ativos mais adequada.

Usando esse processo, os profissionais de confiabilidade descobrem e entendem o que deve ser feito para garantir que todos os equipamentos continuem a fazer o que seus usuários desejam (funções) em seu contexto operacional atual. Isto é conseguido através da identificação de funções de ativos, falhas funcionais e falhas/causas esperadas.

O resultado final é implementar uma estratégia de manutenção específica para cada equipamento de uma instalação ou fábrica e otimizar o programa de manutenção.

A boa notícia é que você não precisa implementar todas essas estratégias e programas de uma só vez. Cada um tem vantagens e, na verdade, usar vários programas geralmente é mais benéfico. Quer você comece aos poucos, com uma estratégia ou uma combinação de programas de manutenção, todos eles podem melhorar o desempenho dos ativos e prolongar a vida útil do equipamento.