Manutenção preditiva: o que é e como é usada
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.
Neste blog, vamos aprofundar esse tema, explorando como ela funciona, seus principais benefícios e as tecnologias envolvidas. Além disso, discutiremos as diferenças entre outros tipos de manutenções, vantagens e desvantagens, impactos, desafios e exemplos práticos.
O que é manutenção preditiva?
A manutenção preditiva é uma forma de acompanhar o estado de funcionamento de máquinas e equipamentos para evitar que parem de funcionar de repente. Ela atua com base em dados. Isso significa que sensores, softwares e análises técnicas apontam quando uma peça está se desgastando e precisa de atenção, antes que o defeito aconteça.
Qual a diferença para a manutenção corretiva e a pretiva?
É comum confundir esse tipo de manutenção com outras práticas, como a corretiva ou a preventiva. Mas existem diferenças claras entre elas.
Na manutenção corretiva, o reparo só acontece depois da falha. O equipamento para, causa prejuízo, e aí sim o conserto é feito. Já a manutenção preventiva funciona com um cronograma fixo: mesmo que a máquina esteja boa, o reparo é feito de tempos em tempos.
A preditiva segue outro caminho. Ela se apoia no comportamento real do equipamento. Se o motor começa a vibrar mais do que o normal, por exemplo, o sistema capta esse sinal. A partir daí, a manutenção pode ser feita no momento certo – nem antes, nem depois.
Esse modelo evita desperdício de peças, reduz o tempo de máquina parada e torna a operação mais segura e eficiente.
Como surgiu a aplicação da manutenção preditiva na indústria
A aplicação da manutenção preditiva nas empresas ganhou força a partir da década de 1980, quando sensores e sistemas de monitoramento começaram a ser usados de forma mais ampla em ambientes industriais. Naquele período, a indústria buscava reduzir perdas e melhorar o desempenho dos equipamentos.
Com a evolução tecnológica, esse tipo de manutenção passou a incorporar análises mais precisas. Hoje, ela está diretamente ligada à digitalização da indústria, principalmente com o uso de dados em tempo real e recursos como inteligência artificial e internet das coisas (IoT).
Empresas dos setores de energia, mineração, papel e celulose foram algumas das primeiras a adotar o modelo. Isso porque operam com máquinas de grande porte, onde cada falha representa um custo alto.
Com o tempo, essa prática se espalhou por diferentes setores e passou a ser vista como uma aliada estratégica da produção. Não se trata apenas de evitar falhas. A manutenção preditiva permite prever cenários e tomar decisões com base em informação técnica, e não em suposições.
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
Como funciona a manutenção preditiva na prática?
Na prática, a manutenção preditiva segue um fluxo que combina observação, coleta de dados e tomada de decisão com base em análises técnicas. Tudo começa com o monitoramento contínuo dos equipamentos. Isso pode ser feito com sensores instalados diretamente nas máquinas ou por meio de inspeções regulares.
Esses sensores registram dados como temperatura, vibração, ruído e até presença de partículas metálicas no óleo. Quando algum desses indicadores sai do padrão, um alerta é emitido.
Depois disso, uma equipe técnica analisa os dados para entender se há de fato risco de falha. Se for identificado um problema em potencial, a intervenção é agendada no momento certo, sem interromper toda a operação ou depender de um cronograma fixo.
Esse modelo reduz falhas inesperadas, evita manutenções desnecessárias e melhora o planejamento da produção.
Técnicas e ferramentas mais usadas
A manutenção preditiva depende de métodos específicos para identificar anomalias antes que virem problemas maiores. Entre as técnicas mais utilizadas estão:
Vibração mecânica
A análise de vibração é uma das formas mais comuns de prever falhas em motores, redutores, rolamentos e compressores. Com sensores acoplados à máquina, mede-se o padrão de vibração do equipamento durante o funcionamento.
Quando esse padrão muda, pode indicar desequilíbrio, desalinhamento ou desgaste de componentes internos. O técnico interpreta os gráficos gerados e verifica se é hora de intervir. O método é confiável e pouco invasivo, ideal para máquinas que não podem parar.
Análise termográfica
Outro recurso bastante adotado é a termografia, que usa câmeras infravermelhas para capturar a temperatura de componentes elétricos ou mecânicos. Com essa técnica, é possível visualizar pontos de aquecimento anormal, que geralmente antecedem falhas como curto-circuitos, sobrecargas ou falhas de lubrificação.
A vantagem é que a medição pode ser feita com o equipamento em funcionamento, sem afetar o ritmo da produção.
Ultrassom e análise de óleo
O ultrassom industrial capta sons fora da faixa audível humana, permitindo identificar vazamentos de ar comprimido, falhas em válvulas ou atritos internos em rolamentos. O som captado é convertido em sinal digital e ajuda o técnico a localizar falhas invisíveis a olho nu.
Já a análise de óleo consiste em examinar amostras de lubrificantes retiradas dos equipamentos. Com esse exame, é possível detectar a presença de partículas metálicas, sinais de oxidação ou contaminações. Esses dados mostram como está o desgaste interno das peças.
Essas ferramentas tornam a manutenção preditiva uma prática baseada em evidência técnica e não em tentativa e erro. Com elas, a tomada de decisão se torna mais precisa e econômica.
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.
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.
Onde a manutenção preditiva já faz diferença: exemplos por setor
A manutenção preditiva tem sido aplicada de forma estratégica em diferentes setores, com foco em prevenir falhas críticas, reduzir paradas e aumentar a vida útil dos equipamentos. A seguir, veja como essa abordagem funciona em operações reais.
Agroindústria: colheita sem imprevistos
No campo, a produção não espera. Um trator ou colheitadeira parado na época errada pode comprometer toda a safra. Por isso, empresas do agronegócio têm adotado sensores embarcados nos equipamentos para monitorar temperatura de motor, pressão hidráulica e vibração.
Esses dados, enviados em tempo real para uma central, indicam o momento certo de intervir. Assim, a manutenção deixa de ser feita por rotina e passa a ser programada conforme o uso real da máquina. Isso reduz o risco de paradas em plena safra e evita quebras inesperadas.
Indústria alimentícia: produção contínua e segura
Na indústria de alimentos, a parada de uma esteira ou a falha em um sistema de refrigeração afeta diretamente a validade e a qualidade dos produtos. Nesse setor, a manutenção preditiva é aplicada para acompanhar a temperatura de compressores, o nível de vibração de motores e até o desgaste em rolamentos de equipamentos críticos.
Além disso, com a análise de óleo e o uso de termografia, é possível agir antes que haja uma falha que comprometa o lote. A estratégia garante confiabilidade na operação e evita o descarte de produtos por falhas técnicas.
Setor mecânico e industrial: redução de custos com paradas
Empresas metalúrgicas e automotivas usam manutenção preditiva para acompanhar o desempenho de tornos, prensas, sistemas de exaustão e compressores. Nessas operações, qualquer falha leva a atrasos na cadeia de produção e prejuízos com retrabalho.
Com sensores de vibração e ultrassom, problemas como desalinhamento de eixos ou desgaste em engrenagens são detectados com antecedência. A intervenção é feita no momento exato, sem comprometer o ritmo da produção ou causar gargalos.