A manutenção preditiva se aproveita dos dados enviados por sensores embarcados nos ativos, ajudando as empresas a ampliar o seu ciclo de vida e reduzir custos operacionais. Esses ativos podem variar de motores de aeronaves, turbinas, elevadores, tratores ou resfriadores industriais – que custam milhões – até aparelhos comuns, como fotocopiadoras, máquinas de café ou refrigeradores de água.

A maioria das empresas ainda depende de manutenção corretiva, onde as peças são substituídas quando elas falham. A manutenção corretiva garante que as peças sejam usadas completamente (portanto, não desperdiça a vida útil dos componentes), mas custa aos negócios maior tempo de inatividade, mão-de-obra e requisitos de manutenção não programada (horas de folga ou locais inconvenientes).

No próximo nível, as empresas praticam manutenção preventiva, onde determinam a vida útil de uma peça e a mantém ou substitui antes de uma falha. A manutenção preventiva evita falhas não programadas e que podem resultar em gandes paradas. Mas os altos custos do tempo de inatividade programado, subutilização do componente durante sua vida útil e mão-de-obra ainda permanecem.

Já o o objetivo da manutenção preditiva é otimizar o equilíbrio entre manutenção corretiva e preventiva, permitindo a substituição pontual dos componentes. Essa abordagem somente substitui esses componentes quando eles estão próximos de uma falha. Ao estender a vida útil dos componentes (em comparação com a manutenção preventiva) e reduzir os custos não programados de manutenção e mão-de-obra (comparado com a manutenção corretiva), as empresas podem obter economia de custos e vantagens competitivas.

A manutenção preditiva depende de testes e monitoramento de equipamentos durante a operação – também chamados de monitoramento de condições do ativo – para fornecer dados sobre o desempenho atual da máquina, a fim de prever problemas e evitar falhas com o monitoramento e análise em tempo real executado em uma plataforma única de gestão de ativos, como a OKTO.

Como criar um programa de manutenção preditiva

Adicionar um programa de manutenção preditiva às atividades de uma organização não é tão fácil quanto parece. Vamos avaliar as etapas necessárias para uma transição bem-sucedida.

1. Estabelecer uma estratégia

Migrar para manutenção preditiva é um processo, não um evento. Envolve alterações de hardware, alterações de software e, acima de tudo, alterações na cultura de fabricação e de manutenção. O sucesso começa com o planejamento estratégico.

Especialmente em ambientes complexos de manufatura, tentar implantar a manutenção preditiva em todos os ativos simultaneamente é um caminho rápido para a fracasso, geralmente com entrega de dados provenientes de diversas fontes, mais do que a equipe está pronta para transformar em inteligência.

A melhor abordagem é começar pequeno, com um programa piloto focado. Escolha um único problema para resolver. Seja paciente – o objetivo é estabelecer um processo robusto e registrar um sucesso.

2. Escolha o ativo certo para testar

Fazer uma transição suave para a manutenção preditiva depende do sucesso do programa piloto. Isso começa com a escolha do ativo certo a ser monitorado. Existem várias classes básicas que se prestam à manutenção preditiva e a resultados rápidos, como ativos com histórico de falhas, criticidade, entre outros parâmetros.

3. Desenvolva um programa piloto de manutenção preditiva para provar o sucesso

A manutenção preditiva utiliza uma variedade de tecnologias para monitorar a condição do ativo. É importante corresponder o prazo às necessidades do aplicativo. Alguns métodos permitem detectar problemas antes da falha do equipamento, mas você deve considerar a quantidade de aviso prévio necessário para agir.

4. Defina um procedimento de resposta

O próximo passo de um plano de manutenção preditiva é estabelecer um procedimento para responder a anomalias. Se o plano se basear no monitoramento contínuo das condições on-line, o procedimento é tão simples quanto aguardar instruções do técnico. Com base em suas análises, ele provavelmente indicará uma das três direções:

  • Desligar imediatamente.
  • Executar por um tempo limitado, se necessário, para atingir a meta de produção.
  • Executar indefinidamente e continuar monitorando até o tempo de inatividade programado regularmente. Nesse caso, os parâmetros devem ser definidos em relação a qualquer comportamento que exija o desligamento imediato da máquina.

5. Crie uma estratégia de análise de dados

Antes de escalar para vários ativos, uma estratégia de análise de dados deve ser estabelecida. Isso é particularmente importante para o monitoramento on-line contínuo. Os volumes de dados são grandes o suficiente para consumir quantidades significativas de espaço de armazenamento e largura de banda, além de todo a expertise para os coletar e analisar.

E como o core da sua empresa provavelmente não é o desenvolvimento de tecnologia, a melhor estratégia é contar com a parceria de uma empresa capaz de não só entregar as soluções necessárias para a implantar a manutenção preditiva, como a OKTO, como também contribuir para o sucesso da estratégia.

6. Escale a manutenção preditiva para mais ativos

Depois de provar o sucesso do programa piloto e identificar os recursos necessários para monitorar os dados, retorne à lista de ativos identificados como candidatos ao programa piloto. Isso pode incluir ativos críticos, problemáticos, difíceis de obter ou difíceis de substituir, bem como ativos em locais remotos e aqueles com histórico de falhas. Embora seja ideal desenvolver programas de manutenção preditiva para todos os ativos acima, considere o custo do tempo de inatividade e o potencial retorno do investimento para cada ativo e priorize a partir daí.

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