No processo produtivo de uma empresa, qualquer falha pode comprometer a sua capacidade de atendimento às demandas do mercado. Por isso, a empresa precisa ter controle sobre os fatores capazes de afetar a sua produção, como a manutenção de seus equipamentos e máquinas. Nesse contexto, a manutenção preditiva torna-se imprescindível para manter o maquinário em perfeito funcionamento e assim garantir a eficiência do processo de produção.
O que é manutenção preditiva
A manutenção preditiva é uma modalidade de manutenção que indica as reais condições de máquinas e equipamentos com o objetivo de antecipar possíveis falhas, indicando o tempo de vida útil deles e as condições necessárias para estender o seu tempo de funcionamento.
Esta metodologia de manutenção pode ser aplicada em qualquer tipo de indústria. Ela possibilita prever quando será necessário consertar, trocar equipamentos ou ainda comprar outros melhores.
A manutenção preditiva acontece a partir da coleta de dados dos equipamentos em funcionamento, utilizando técnicas que envolvem a prevenção de danos e a previsibilidade de falhas. Assim, ela detecta qualquer possível falha nas máquinas antes que elas aconteçam, impedindo a propagação de danos e garantindo a eficiência no processo de produção.
Benefícios
Conforme a consultoria McKinsey & Company, a manutenção preditiva pode aumentar a vida útil de uma máquina de 20% a 40% e reduzir os custos de manutenção em até 25%. Além disso, outros benefícios são:
- Aumento da produtividade
- Diminuição de paradas não programadas
- Aumento dos lucros
- Redução de risco de acidentes de trabalho.
- Economia no consumo de energia
- Redução nos custos de manutenção
Como funciona a manutenção preditiva
Como citado anteriormente, a manutenção preditiva tem como base a coleta e análise de dados das máquinas e equipamentos. O maquinário é analisado em sua totalidade, suas condições, os sinais que emite e o seu desempenho.
Para obter essas informações, utilizam-se algumas ferramentas de monitoramento, como os sensores, que captam e enviam as variações para softwares de análise.
É importante destacar que se alguma irregularidade for identificada no equipamento, é feito um diagnóstico a fim de estudar a origem do problema e assim encontrar a melhor solução para ele.
Estes são alguns exemplos de aparelhos que realizam o diagnóstico de máquinas e equipamentos: termografia, ferrografia, ultrassonografia, análise de vibrações e de pressões.
Manutenção preditiva na era da Transformação Digital
Na era da transformação digital, o uso de dados vem se tornando cada vez mais presente na Indústria, não somente servindo como base para a tomada de decisão dos gestores, mas auxiliando no aumento da eficiência operacional e na otimização de processos.
A manutenção preditiva se destaca por ser uma das pioneiras em utilizar dados para otimizar processos. Ela vem se aprimorando graças ao avanço da tecnologia, tornando-se cada vez mais mais assertiva, econômica e eficiente na manutenção das máquinas e equipamentos.
Há diversas tecnologias capazes de auxiliar o processo de manutenção do maquinário, como IoT, Machine Learning, Inteligência Artificial e Big Data. A principal delas é a tecnologia IoT (Internet das coisas), que permite a identificação de padrões e o acompanhamento do desempenho dos equipamentos em tempo real por meio de sensores e de análise de dados, ajudando na previsão de falhas com alto grau de precisão. Essas tecnologias também são essenciais na manutenção prescritiva, mas isso abordaremos em outro artigo.
Leia também: A importância da manutenção planejada com Analytics.
Considerações finais
Como vimos, a manutenção preditiva é uma opção viável e segura de manutenção. Ela consiste em antecipar falhas nos equipamentos e máquinas, indicando o tempo de vida útil deles e as condições necessárias para estender o seu tempo de funcionamento. Assim, evita danos de produção em cadeia, reduz as paradas não programadas, garantindo a eficiência no processo de produção.
Esperamos que você tenha gostado do artigo.
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Quem é a Aquarela Analytics?
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Autoras
Publicitária e especialista em Marketing Estratégico.
Graduada em Sistemas de Informação na UFSC. Entusiasta em tudo que envolva dados, Python e gestão de produto e pessoas.
