A manutenção preditiva é uma estratégia sofisticada que busca antecipar falhas em equipamentos antes que elas ocorram, posicionando-se como uma evolução significativa em relação à manutenção preventiva, que foca em evitar defeitos através de intervenções programadas.
Embora a manutenção preventiva reduza efetivamente os custos e o tempo de inatividade, é a manutenção preditiva que está se tornando cada vez mais prevalente em diversos setores industriais, especialmente onde a continuidade da produção e a segurança são críticas.
Neste blog, vamos aprofundar a manutenção preditiva, explorando como ela funciona, seus principais benefícios e as tecnologias envolvidas. Além disso, discutiremos as diferenças entre manutenção preditiva e preventiva, vantagens e desvantagens, impactos, desafios e exemplos práticos.
Ao final, você terá uma compreensão clara de como essa abordagem proativa pode transformar a gestão de manutenção em sua empresa.
O que é manutenção preditiva?
A manutenção preditiva (PdM) é uma abordagem proativa de manutenção que se concentra em prever e prevenir falhas em equipamentos antes que ocorram. "Preditiva" refere-se à capacidade de antecipar problemas futuros com base na análise de dados em tempo real, o que é fundamental para otimizar o desempenho e prolongar a vida útil dos equipamentos.
Utilizando sensores e técnicas avançadas de análise, como o aprendizado de máquina (ML), a manutenção preditiva monitora continuamente a condição dos equipamentos, identificando e resolvendo problemas à medida que surgem e prevendo estados futuros possíveis. Essa estratégia não apenas reduz o risco de falhas inesperadas, mas também assegura a entrega das informações corretas às pessoas adequadas no momento certo, facilitando decisões mais informadas e eficientes na gestão de ativos.
Quais são as características da manutenção preditiva?
Dentre as principais características de uma manutenção preditiva, não podemos deixar de citar:
- Otimiza a produtividade – quando todos os equipamentos estão devidamente em ordem, não há paradas desnecessárias (ou seja, maior produção)
- Previne falhas – falhas ainda podem acontecer, mas a principal característica da postura preditiva é justamente reduzi-las ao máximo
- Reduz custos – maior produção, menos tempo parado e menos manutenções de emergência significam mais dinheiro
- Economia com consumo de energia – maquinários que estão trabalhando de forma inadequada gastam mais energia
Qual a diferença entre manutenção preditiva e preventiva?
Manutenção preditiva
Como já mencionado anteriormente, a manutenção preditiva é uma estratégia proativa que visa antecipar e prevenir falhas nos equipamentos antes que ocorram, utilizando análises de dados históricos e séries temporais. Essa abordagem emprega técnicas avançadas de monitoramento de condições, como análise de vibração, termografia, acústica ultrassônica e análises de lubrificação.
Esses métodos permitem detectar anomalias que indicam potenciais problemas, possibilitando intervenções precisas que são baseadas no estado atual do equipamento.
Manutenção preventiva
A manutenção preventiva baseia-se em um cronograma fixo para a realização de manutenção, independentemente da condição atual dos equipamentos. Este método é projetado para prevenir falhas antes que elas ocorram, seguindo um plano predefinido que geralmente é determinado por recomendações do fabricante ou por práticas estabelecidas.
As atividades comuns de manutenção preventiva incluem inspeções regulares, substituições e reparos programados. Este tipo de manutenção é crucial para manter os equipamentos funcionando de forma confiável e para prolongar sua vida útil, embora possa levar à realização de manutenções desnecessárias.
Principais diferenças
Enquanto a manutenção preventiva é baseada em cronogramas e suposições sobre a vida útil dos equipamentos, a manutenção preditiva utiliza dados reais de condição para tomar decisões mais informadas. A manutenção preditiva oferece uma abordagem mais dinâmica e ajustada à real necessidade de manutenção, permitindo intervenções apenas quando indicado por análises precisas.
Isso reduz os custos operacionais evitando manutenções desnecessárias, e melhora a eficiência e a confiabilidade dos equipamentos. Em contraste, a manutenção preventiva, apesar de eficaz na redução de falhas inesperadas, pode resultar em maior despesa e uso de recursos devido a intervenções que podem não ser necessárias.
A escolha entre essas estratégias depende significativamente do contexto operacional, incluindo a criticidade dos ativos, padrões de uso e impactos potenciais de falhas.
Como a manutenção preditiva é usada?
- Instalação de sensores: sensores são colocados em máquinas e equipamentos para coletar dados sobre seu funcionamento. Esses sensores monitoram tudo em tempo real, desde a temperatura até as vibrações.
- Coleta de dados: os dados coletados pelos sensores podem ser armazenados localmente ou enviados para a nuvem. Isso depende de como o sistema de manutenção da empresa está configurado.
- Análise por Inteligência Artificial (IA): programas de computador que usam IA e aprendizado de máquina analisam os dados coletados. Eles estão procurando por qualquer sinal que indique que algo não está funcionando como deveria.
- Emissão de alertas: se algo anormal for detectado, o sistema automaticamente avisa a equipe de manutenção. Isso pode incluir desde um pequeno desgaste até um problema que poderia fazer a máquina parar de funcionar.
- Previsões futuras: com o tempo, à medida que mais dados são coletados, o sistema aprende e fica ainda melhor em prever problemas antes deles acontecerem. Isso permite planejar a manutenção sem interromper o trabalho normal.
- Otimização de processos: além de prever problemas, a manutenção preditiva ajuda a organizar melhor as tarefas de manutenção. Isso inclui agendar concertos no momento mais oportuno e garantir que as peças e a mão de obra necessárias estejam disponíveis.
Vantagens da manutenção preditiva
Em comparação com a manutenção preventiva, a manutenção preditiva garante que um equipamento que necessita de manutenção só seja desligado imediatamente antes de uma falha iminente. Isso reduz o tempo total e o custo gasto na manutenção do equipamento.
Isso traz várias economias de custos:
- Minimizando o tempo, o equipamento está sendo mantido
- Minimizando as horas de produção perdidas em manutenção
- Minimizando o custo de peças de reposição e suprimentos
Além dessas vantagens a manutenção preditiva também:
- Aumente a vida útil dos ativos: monitorar regularmente a integridade dos equipamentos e resolver problemas menores antes que se tornem graves pode prolongar a vida útil dos ativos.
- Otimiza as atividades de manutenção: em vez de manutenção de rotina ou programada (que pode ser exagerada ou insuficiente), o PdM garante que a manutenção seja realizada somente quando necessária, levando ao uso eficiente dos recursos.
- Permite um melhor gerenciamento de peças de reposição: saber antecipadamente quais peças podem falhar permite um melhor gerenciamento de estoque, reduzindo a necessidade de excesso de estoque e garantindo que as peças estejam disponíveis quando necessárias.
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Desvantagens da manutenção preditiva
Ao usar técnicas preditivas, a manutenção pode ser realizada na hora certa para evitar paradas não planejadas e melhorar a vida útil do equipamento. Embora existam muitas vantagens nesta abordagem, também existem algumas desvantagens a serem consideradas:
- Altos custos iniciais: A configuração da manutenção preditiva normalmente requer investimentos em sensores, software de análise de dados e, às vezes, até mesmo infraestrutura de IoT (Internet das Coisas). Para muitas empresas, os custos iniciais podem ser bastante elevados.
- Complexidade: A implementação da manutenção preditiva requer a integração de diferentes tecnologias e sistemas, a análise de grandes quantidades de dados e a reciclagem do pessoal. Isso pode introduzir complexidades que nem todas as organizações estão preparadas para lidar.
- Dependência excessiva da tecnologia: Só porque o sistema prevê que um equipamento está bom, nem sempre significa que esteja. Sempre existe o risco de depender demais de dados preditivos e ignorar outros sinais de problemas no equipamento.
Tecnologias de manutenção preditiva
Não existe uma tecnologia única que englobe toda a manutenção preditiva. No entanto, existem vários dispositivos e técnicas de monitoramento de condições que os fabricantes usam para prever falhas com eficácia e levantar sinais de alerta quando a manutenção é necessária.
Termografia infravermelha
A termografia infravermelha é uma tecnologia de teste não intrusiva amplamente utilizada em manutenção preditiva. Com câmeras infravermelhas, o pessoal de manutenção pode detectar temperaturas acima do normal nos equipamentos.
Componentes desgastados ou com circuitos com defeito tendem a aquecer, isso é exibido como um ponto de calor em uma imagem térmica. As inspeções infravermelhas podem encontrar esses pontos críticos antecipadamente e reparar equipamentos, reduzindo as chances de problemas maiores.
O infravermelho é uma tecnologia versátil que pode ser usada em uma ampla variedade de máquinas e projetos de infraestrutura.
Monitoramento acústico
Com o monitoramento acústico, o pessoal de manutenção pode detectar sons de emissões de gases, líquidos ou vazamentos de vácuo em equipamentos nos níveis sônico e ultrassônico. A tecnologia ultrassônica tem muito mais aplicações que a sônica e pode ser mais cara; no entanto, é uma tecnologia muito mais confiável para máquinas.
É claro que estas tecnologias complementam a melhor ferramenta dos técnicos: os seus ouvidos. As tecnologias sônicas e ultrassônicas podem complementar a audição regular para detectar melhor por que uma caixa de câmbio parece errada ou onde pode estar um possível vazamento.
Análise de vibração
A análise de vibração é usada para equipamentos rotativos de alta velocidade. Um técnico usa dispositivos portáteis ou sensores em tempo real no equipamento para monitorar o funcionamento do equipamento. Quando uma máquina funciona no seu auge, ela emite um ritmo vibracional específico. Quando os componentes começam a desgastar-se, a vibração muda e surge um novo padrão.
Com monitoramento constante, um técnico treinado pode comparar as leituras do padrão de vibração com as possibilidades de falha conhecidas e resolver um problema mais cedo. A análise de vibração pode detectar desalinhamento, eixos fora de forma, elementos desequilibrados, componentes mecânicos soltos e problemas no motor.
Os técnicos precisam ser bem treinados para o trabalho, pois a previsão da análise de vibração é complicada. O principal obstáculo à análise de vibrações é o seu custo proibitivo.
Análise de óleo
A análise de óleo é uma ferramenta eficaz na manutenção preditiva. Ao verificar as condições do óleo, os técnicos podem estabelecer a presença de contaminantes.
A análise do óleo determina a viscosidade, a água e a contagem de partículas, e estabelece o número de ácido ou base. O principal benefício da análise de óleo é que os resultados dos testes iniciais servem como base para qualquer novo maquinário e manutenção.
Outras tecnologias de manutenção preditiva
A manutenção preditiva emprega várias outras técnicas, como análise da condição do motor, análise de correntes parasitas e muito mais. A análise das condições do motor descreve as condições de funcionamento dos motores.
A análise de correntes parasitas detecta mudanças na espessura da parede do tubo. Outras tecnologias que auxiliam na manutenção preditiva são inspeções com boroscópio, sistemas computadorizados de gerenciamento de manutenção, integração de dados e monitoramento de condições. Escolher o caminho certo para sua organização é fundamental para o sucesso.
O impacto da manutenção preditiva
A manutenção preditiva otimiza o tempo de trabalho nos ativos para minimizar a frequência e maximizar a confiabilidade sem custos adicionais. Ele aproveita dados de sensores, IA e aprendizado de máquina para orientar decisões de manutenção. Um programa de manutenção preditiva bem-sucedido depende crucialmente de técnicas como análise de vibração e observação de equipamentos.
Apesar de desafios como os elevados custos iniciais e a necessidade de conhecimentos especializados, é eficiente, poupando custos e recursos. Antes de adotar a manutenção preditiva, consulte os fabricantes de equipamentos e especialistas em monitoramento.
Desafios de manutenção preditiva
Existem barreiras à manutenção preditiva, que pode ser dispendiosa, pelo menos no primeiro caso.
- Infraestrutura do sistema: os custos iniciais associados à complexidade da estratégia são elevados. Estas envolvem frequentemente a atualização e a integração de tecnologias e sistemas de monitorização desatualizados, bem como o investimento em ferramentas de manutenção e gestão de dados e na infraestrutura de dados e sistemas.
- Treinamento da força de trabalho: treinar a força de trabalho para usar as novas ferramentas e processos e interpretar corretamente os dados pode ser caro e demorado.
- Requisitos de dados: o passado é um preditor do desempenho futuro. Para que a manutenção preditiva seja eficaz, a disponibilidade de volumes substanciais de dados históricos e de falhas (ou proxy) de séries temporais é vital. A capacidade de observar correlações e analogias de dados com tipos de equipamentos semelhantes em condições físicas de operação também é essencial e também pode ajudar a melhorar a natureza preditiva da análise.
Avaliar a criticidade e o custo da falha de ativos individuais também exige tempo e dinheiro. Mas é fundamental para determinar se a manutenção preditiva é apropriada – ativos de baixo custo com peças baratas e prontamente disponíveis podem ser melhor servidos com outras estratégias de manutenção. Os programas de manutenção preditiva são difíceis, mas as vantagens competitivas e financeiras de uma estratégia bem gerida são significativas.
Exemplos de manutenção preditiva
A manutenção preditiva pode ser aplicada de diversas formas nas indústrias, aproveitando as tecnologias modernas para monitorar e prever falhas nos equipamentos antes que elas ocorram. Alguns exemplos práticos de como a manutenção preditiva é utilizada:
- Monitoramento de vibração: em fábricas e instalações industriais, sensores de vibração são frequentemente usados em máquinas rotativas como motores, bombas e ventiladores. Esses sensores detectam vibrações irregulares que podem indicar desgaste ou desalinhamento em peças móveis.
- Análise de óleo: No setor de transportes e em equipamentos pesados, a análise de óleo é uma técnica comum. Amostras de óleo de motores são analisadas para detectar a presença de contaminantes e partículas de desgaste que indicam o estado interno do motor.
- Termografia infravermelha: esta técnica é usada para detectar pontos quentes em equipamentos elétricos e mecânicos. Câmeras infravermelhas capturam imagens térmicas que mostram onde o calor está se acumulando, o que pode ser um sinal de sobrecarga, fricção excessiva ou falhas elétricas.
- Análise de som ultrassônico: em sistemas pneumáticos e hidráulicos, microfones ultrassônicos detectam fugas de ar ou líquido ao captar sons de alta frequência que são inaudíveis para o ouvido humano.
- Monitoramento de desempenho em tempo real: em equipamentos digitais e sistemas de TI, softwares monitoram continuamente o desempenho operacional. Qualquer desvio dos padrões normais pode ser um indicativo de problemas iminentes, permitindo intervenções rápidas antes que falhas maiores ocorram.
