Gestão de Ativos

Hoje os negócios estão investindo cada vez mais em novas tecnologias e estratégias para obter o máximo de capacidade de seus ativos, especialmente nas organizações que precisam ter alta disponibilidade de seus ativos industriais.

Diante deste cenário, tecnologias como big data e internet das coisas estão dando às organizações mais possibilidades em termos de monitoramento e análise da qualidade de serviço de cada um de seus ativos e, diante deste cenário, os modelos tradicionais de gestão de manutenção não são mais capazes de dar o suporte necessário a essa área.

Uma pesquisa divulgada em agosto deste ano pela Abram (Associação Brasileira de Manutenção ) mostrou que aproximadamente 5% da receita da indústria é gasta em manutenção. Nesse sentido, o conceito de RAV (Replacement  Asset Value), também ajuda as organizações a estabelecerem uma porcentagem aceitável de custo de manutenção.

A tendência é que empresas das mais diferentes indústrias adotem uma abordagem cada vez menos reativa em relação à sua estratégia de gestão de ativos e passem a adotar ações mais preditivas – e até prescritivas. Ou seja, muito além de agendar manutenções e consertos, novas tecnologias já estão permitindo que as empresas otimizem seus processos de acordo com insights em tempo real relacionados ao uso e às condições de cada equipamento.

Para adequar seus modelos de gestão de ativos às novas tecnologias, as empresas precisam reavaliar suas estratégias constantemente, para garantir que são capazes de atender às necessidades em curto e longo prazos. Veja a seguir as principais tendências em tecnologia e estratégia para gestão de ativos:

Internet das coisas industriais

A internet das coisas é que está permitindo às organizações coletar cada vez mais informações de maneira rápida para responder às mudanças e agir com mais inteligência nas tomadas de decisão. Especialistas preveem que, até 2020, o número de dispositivos conectados chegue a 50 bilhões. Segundo dados do IDC, a estimativa é de que a base instalada de dispositivos de Internet das Coisas some 1,5 bilhão na América Latina.

No setor de óleo e gás, por exemplo, em que a segurança é um foco importante, a internet das coisas pode prevenir acidentes de trabalho e paralisações ao associar dados de câmeras inteligentes instaladas em cabines de operação a outros sistemas de controle, por exemplo, para detectar sinais de cansaço, atribuindo o estresse ao tempo padrão de realização de uma atividade.

A internet das coisas também pode ajudar a automatizar respostas a potenciais falhas. Por meio de sensores que monitoram as condições de cada ativo, é possível determinar a necessidade de manutenções e criar um histórico para análises contínuas. Esses sensores podem avaliar indicadores específicos, como sinais de deterioração, superaquecimento, vibração, entre outros.

Isso nos leva a uma importante estratégia que falaremos a seguir.

Planejamento de manutenções preventivas inteligente

Hoje é comum encontrarmos empresas que agendam manutenções preventivas de acordo com o tempo calendário e não de acordo com o uso. Isso, no entanto, não impede que ativos sejam danificados e parem de funcionar de maneira inesperada, afinal, de acordo com suas condições de uso e o tipo de tarefa a que são submetidos, os ativos podem se comportar de maneiras diversas.

Ou seja, um período pode até ser suficiente para que uma manutenção preventiva evite falhas para alguns ativos, mas outros podem acabar prejudicando as operações por falharem antes do tempo. Além disso, imagine o tempo que seria economizado se você pudesse aumentar o período entre uma manutenção e outra daquelas máquinas que certamente não apresentam nenhuma chance de falhar.

Para evitar esse problema, é importante que as manutenções sejam agendadas de acordo com a condição do ativo. Isso pode ser feito por meio de sistemas que se comunicam com a gestão de ativos industriais, permitindo um processo decisório com base em dados, garantindo uma estratégia de manutenção proativa e, ao mesmo tempo, assertiva.

Esse tipo de tecnologia pode ainda automatizar tarefas como a abertura e o fechamento de chamados de manutenção, gerir o controle de etiquetas de melhoria sinalizadas para os ativos e permitir a consulta rápida de estoque a peças sobressalentes online.

Aprendizado de máquina e análise preditiva

Ainda levando em consideração uma estratégia de manutenções preventivas mais inteligente, a internet das coisas tem levado à produção de maiores capacidades analíticas. Os softwares de gestão de ativos hoje, além de aceitar dados de sensores de máquinas, devem dar cada vez mais controle e visibilidade aos gerentes e executivos.

Com isso, eles podem tomar decisões mais assertivas em relação à estratégia de manutenção dos ativos, evitando que linhas inteiras de produção sejam prejudicadas por meio de indicadores de manutenção em tempo real, que permitam responder a falhas rapidamente, evitando perdas produtivas e reduzindo os custos com reparos e paralisações inesperadas.

Por exemplo, se um motor gerando um tipo específico de vibrações, sensores podem identificar esse padrão, transformá-lo em dados em tempo real, relacionar o dado e enviar a um sistema que vai alertar os engenheiros em campo, que então vão poder avaliar se realmente existe uma falha que exige manutenção ou se a vibração é na verdade de alguma outra máquina está muito próxima àquele equipamento.

Enquanto a internet das coisas dá aos engenheiros essas informações para que eles avaliem o problema, o aprendizado de máquina já faz essa avaliação automaticamente, qualificando o que não é de fato uma falha. Com isso, o sistema é capaz de fazer, automaticamente, a abertura de um chamado para que um engenheiro disponível com as habilidades necessárias possa realizar a manutenção.

A Atech oferece uma série de soluções na área de Gestão de Ativos que auxiliam no monitoramento e na coleta de informações sobre os ativos industriais, otimizando o planejamento de manutenções corretivas e identificando, de forma preventiva, falhas que possam afetar a produtividade e a segurança das operações.

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