A manutenção preditiva é uma metodologia de manutenção que se baseia em dados coletados por meio de sensores, instrumentos ou técnicas não destrutivas para monitorar o estado dos equipamentos e máquinas. Esses dados são analisados por meio de algoritmos ou softwares que identificam padrões, anomalias ou tendências que indicam possíveis falhas ou desgastes.
Com base nesses dados, é possível antecipar as falhas antes que elas ocorram e planejar as intervenções necessárias para corrigi-las ou evitá-las. Assim, a manutenção preditiva busca garantir o funcionamento ótimo dos equipamentos e máquinas, prolongando sua vida útil e reduzindo os riscos de paradas inesperadas.
A manutenção preditiva traz diversos benefícios para as indústrias 4.0, tais como:
- Redução de custos: ao evitar reparos não programados ou emergenciais, a manutenção preditiva diminui os gastos com mão de obra, materiais e energia. Além disso, ao prolongar a vida útil dos equipamentos e máquinas, evita-se o desperdício associado à substituição prematura.
- Aumento da produtividade: ao garantir o funcionamento contínuo dos equipamentos e máquinas, a manutenção preditiva melhora o fluxo produtivo das indústrias 4.0. Isso se traduz em maior qualidade dos produtos ou serviços oferecidos aos clientes.
- Melhoria da segurança: Prevenindo falhas que podem causar acidentes ou danos aos trabalhadores ou ao meio ambiente, a manutenção preditiva contribui para a segurança das indústrias 4.0.
- Sustentabilidade: Reduzindo os custos operacionais e o consumo de recursos naturais, a manutenção preditiva promove práticas mais responsáveis com o meio ambiente.
Apesar das vantagens apontadas acima, a manutenção preditiva também enfrenta alguns desafios para ser implementada nas indústrias 4.0. Alguns desses desafios são:
- Capacitação dos profissionais: para realizar uma boa gestão da manutenção preditiva, é preciso contar com profissionais qualificados em análise de dados, inteligência artificial e automação industrial. Esses profissionais devem ter conhecimentos técnicos sobre os equipamentos e máquinas utilizados nas indústrias 4.0.
- Integração dos sistemas: para coletar e analisar os dados necessários para a manutenção preditiva, é preciso integrar os sistemas informatizados das indústrias 4.0 com os sensores instalados nos equipamentos e máquinas. Isso requer uma infraestrutura tecnológica adequada e compatível.
- Confiabilidade dos dados: para obter resultados confiáveis na análise dos dados da manutenção preditiva, é preciso garantir que esses dados sejam precisos, completos e atualizados. Isso depende da qualidade dos sensores utilizados na coleta dos dados.
Para aplicar a manutenção preditiva nas indústrias 4.0, é preciso seguir alguns passos, tais como:
- Definir os objetivos e os indicadores de desempenho: antes de iniciar a manutenção preditiva, é preciso estabelecer quais são os resultados esperados e como eles serão medidos. Por exemplo, reduzir o tempo médio entre falhas, aumentar a disponibilidade dos equipamentos, diminuir o consumo de energia, etc.
- Selecionar os equipamentos e máquinas críticos: nem todos os equipamentos e máquinas das indústrias 4.0 precisam de manutenção preditiva. É preciso priorizar aqueles que têm maior impacto na produção, na qualidade, na segurança ou no meio ambiente. Por exemplo, turbinas, compressores, bombas, motores, etc.
- Escolher os métodos de coleta e análise de dados: existem diversas técnicas e ferramentas para realizar a manutenção preditiva, tais como: vibração, temperatura, pressão, ultrassom, infravermelho, espectroscopia, inteligência artificial, aprendizado de máquina, internet das coisas, etc. É necessário escolher as mais adequadas para cada tipo de equipamento ou máquina, levando em conta a precisão, a confiabilidade, o custo e a facilidade de implementação.
- Implementar os sensores e os sistemas de monitoramento: após escolher os métodos de coleta e análise de dados, é preciso instalar os sensores nos equipamentos e máquinas selecionados e integrá-los aos sistemas de monitoramento. Esses sistemas devem ser capazes de armazenar, processar e visualizar os dados em tempo real ou em intervalos regulares.
- Estabelecer os planos de ação e de manutenção: com base nos dados coletados e analisados, é preciso definir os planos de ação e de manutenção para cada equipamento ou máquina. Esses planos devem especificar as ações preventivas, corretivas ou preditivas a serem realizadas, os recursos necessários, os responsáveis, os prazos e os custos envolvidos.
- Avaliar os resultados e aperfeiçoar o processo: por fim, é preciso avaliar os resultados obtidos com a manutenção preditiva e compará-los com os objetivos e os indicadores de desempenho definidos anteriormente. Além disso, é preciso aperfeiçoar o processo de manutenção preditiva, identificando as oportunidades de melhoria, as lições aprendidas e as melhores práticas.
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