O que é a manutenção preditiva?
A manutenção preditiva , também conhecida como manutenção baseada em condições, envolve o monitoramento de desempenho e o monitoramento das condições do equipamento durante as operações regulares para reduzir as chances de avaria. Os fabricantes começaram a usar a manutenção preditiva nos anos noventa.
O principal objetivo da manutenção preditiva é prever falhas de equipamentos com base em determinados parâmetros e fatores. Uma vez prevista, os fabricantes tomam as medidas necessárias para evitar essa falha com manutenção corretiva ou programada.
A manutenção preditiva não pode existir sem o monitoramento de condições. Máquinas realizam monitoramento contínuo em condições reais de trabalho para garantir a otimização dos ativos. Como em qualquer estratégia de manutenção, a manutenção preditiva visa:
- Reduzir a ocorrência de avarias e maximizar o tempo de atividade dos ativos melhorando a confiabilidade dos ativos
- Otimizar os custos operacionais reduzindo o trabalho de manutenção
- Melhorar os orçamentos de manutenção reduzindo os custos de manutenção e maximizando o tempo de produção
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 eficiência e levantar sinais de alerta quando a manutenção é necessária.
Termografia infravermelha
A termografia infravermelha é uma tecnologia de teste não intrusiva que é amplamente utilizada na manutenção preditiva. Com câmeras infravermelhas, o pessoal de manutenção pode detectar temperaturas acima do normal no equipamento. Componentes desgastados ou com circuitos defeituosos tendem a aquecer, e isso é exibido como um ponto de calor em uma imagem térmica. As inspeções infravermelhas podem encontrar esses pontos de acesso cedo e reparar equipamentos, reduzindo as chances de problemas maiores. O infravermelho é uma tecnologia versátil que pode ser usada em uma ampla variedade de projetos de maquinário e infraestrutura.
Monitoramento acústico
Com o monitoramento acústico, o pessoal de manutenção pode detectar os sons de emissão de gás, líquido ou vazamentos de vácuo em equipamentos, no nível sônico e ultrassônico. A tecnologia ultrassônica tem muito mais aplicações do que a sônica e pode ser mais cara; no entanto, é uma tecnologia muito mais confiável para máquinas. É claro que essas tecnologias complementam a melhor ferramenta dos técnicos: seus ouvidos. As tecnologias sônicas e ultrassônicas podem complementar a audição regular para detectar melhor por que uma caixa de câmbio soa 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 seu funcionamento. Quando uma máquina funciona no pico, ela emite um ritmo vibracional específico. Quando os componentes começam a se desgastar, a vibração muda e um novo padrão surge. Com monitoramento constante, um técnico treinado pode comparar as leituras do padrão de vibração com as possibilidades de falhas conhecidas e resolver um problema mais cedo.
A análise de vibração pode detectar desalinhamento, eixos deformados, elementos desbalanceados, 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 vibração é 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 uma linha de base para qualquer novo maquinário e manutenção.
Outras tecnologias de manutenção preditiva
A manutenção preditiva emprega várias outras técnicas, como análise de condição do motor, análise de correntes parasitas e muito mais. A análise da condição 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.
Como funciona a manutenção preditiva?
Aqui estão as etapas para iniciar um programa de manutenção preditiva:
- Analisar o histórico do seu equipamento e a necessidade de um programa de manutenção preditiva
- Revisar todos os registros sobre tempo de inatividade, falhas de equipamentos, perdas de produção e energia, multas regulatórias e níveis de segurança no local de trabalho
- Gerar conscientização para as principais partes interessadas sobre a necessidade de manutenção preditiva e obter adesão das equipes de operações e manutenção
- Avaliar o inventário de equipamentos e avaliar a condição do equipamento
- Escolher o equipamento a incluir na implementação inicial do programa
- Criar registros detalhados de sistemas individuais e seus componentes
- Avaliar quaisquer protocolos de manutenção preventiva ou preditiva pré-existentes
- Estabelecer frequência e programação para o programa de manutenção preditiva
- Definir funções de pessoal em todas as etapas e avaliar as necessidades de recursos
- Organizar o programa e integrá-lo aos sistemas de agendamento
- Criar um sistema informatizado de gerenciamento de manutenção (CMMS)
Os principais elementos de um programa de manutenção preditiva são os diagnósticos baseados em condições que usam fórmulas preditivas e a Internet das Coisas:
Sensores de monitoramento de condições
Os sensores que monitoram as máquinas e fornecem dados em tempo real são uma parte essencial da manutenção preditiva. Os técnicos podem avaliar os dados do sensor para verificar a eficiência de uma máquina e seu desgaste em tempo real. Esses sensores fazem o que os humanos não conseguem fazer: rastrear as necessidades de manutenção de dentro do equipamento sem interromper as operações. Muitos parâmetros definem a função do sensor e variam de acordo com a máquina. Os parâmetros geralmente fazem uso de análise de vibração, análise de ruído e temperatura, análise de pressão e nível de óleo e até mesmo correntes elétricas e corrosão para definir funções.
A Internet das Coisas (IoT)
Esses sensores coletam muitos dados e, combinados com a Internet das Coisas, esses dados podem ser coletados e compartilhados. A manutenção preditiva depende em grande parte de vários sensores que conectam ativos a um sistema centralizado de armazenamento de informações. Os hubs funcionam com conectividade de rede local sem fio ou utilizam tecnologia de nuvem.
A partir desse espaço centralizado, os ativos podem se comunicar, trabalhar em conjunto, analisar dados e recomendar qualquer curso de ação. Essa capacidade de trocar informações é o que torna a manutenção preditiva eficiente.
Fórmulas preditivas
Com fórmulas preditivas, a manutenção preditiva dá um passo adiante e se torna mais do que cuidados baseados em condições. Os algoritmos preditivos analisam os dados coletados e identificam tendências que informam quando um ativo exigirá reparos, manutenção ou substituição. Esses algoritmos são baseados em regras predeterminadas que comparam constantemente o comportamento atual de um ativo com seu comportamento esperado. Qualquer desvio é um indicador de possível deterioração. Os técnicos podem intervir neste momento e evitar grandes avarias.
Benefícios da manutenção preditiva
Existem vários benefícios da manutenção preditiva:
Custos de manutenção reduzidos
A manutenção preditiva pode reduzir os custos das operações de manutenção. Isso é especialmente importante quando as organizações precisam investir nos custos de mão de obra, manutenção, peças de reposição, ferramentas e equipamentos necessários no caso de grandes falhas.
Menos falhas de máquina
Há muita pesquisa sobre a redução de falhas de máquinas. O monitoramento regular de máquinas e sistemas pode reduzir as chances de falhas inesperadas em grande escala. Após dois anos de implementação de um programa de manutenção preditiva, a frequência e a natureza das falhas da máquina geralmente diminuem.
Tempo de inatividade reduzido
Com a manutenção preditiva, o reparo de equipamentos leva menos tempo. Monitorar e analisar regularmente as condições das máquinas ajuda o pessoal de manutenção a localizar componentes defeituosos em todas as máquinas e resolver problemas rapidamente. Isso reduz o tempo de inatividade e, em muitos casos, o impede completamente.
Redução de estoque
Muitas vezes as empresas têm que lidar com grandes investimentos em estoque de peças variadas, o que pode comprometer o capital. Se as peças não forem usadas em tempo hábil, sua qualidade se deteriora e elas podem ser desperdiçadas. Em vez de manter um grande estoque de peças antecipadamente, encomendar peças somente quando são necessárias pode reduzir os custos de estocagem.
Aumento da vida útil das máquinas
Detectar problemas de maquinário (antes que eles se transformem em falhas catastróficas) pode aumentar a vida útil das máquinas. Ter um programa de manutenção preditiva baseado em condições garante que o equipamento nunca atinja o estágio de danos graves. A maior vida útil do equipamento garante um melhor retorno do investimento para a organização.
Tempo médio entre estimativas de falhas
Um benefício adicional da manutenção preditiva é poder estimar o tempo médio entre falhas (MTBF). Isso se refere ao prazo mais econômico para substituir o maquinário. Algumas empresas tendem a usar um equipamento com todas as suas falhas e vários reparos, com a noção equivocada de que um novo equipamento é um investimento caro. Ser capaz de substituir máquinas no final de sua vida útil evita altos custos de manutenção para máquinas desgastadas.
Aumento da produção
Os programas de manutenção preditiva baseados em condições precisam ser apoiados por sistemas de processo robustos, o que aumenta a eficiência do programa. Um programa preditivo abrangente que inclui monitoramento de parâmetros pode melhorar a eficiência operacional e, por sua vez, aumentar os números de produção.
Maior segurança do operador
Com a manutenção preditiva, sinais de alerta antecipados podem ser implementados para evitar lesões causadas por máquinas defeituosas. Muitas seguradoras reconhecem e oferecem benefícios aos fabricantes que usam um programa de manutenção preditiva baseado em condições. A implementação deste programa pode reduzir os custos de seguro sem comprometer a cobertura.
Verificação de reparos
Ao corrigir um problema, um reparo pode comprometer outras partes de uma máquina. Usando a análise de vibração, uma equipe de manutenção pode detectar qualquer comportamento anormal após um reparo. Com a manutenção preditiva, as empresas podem analisar dados para planejar e organizar paradas programadas de manutenção, aproveitando ao máximo o tempo de inatividade das máquinas.
Aumento de lucros
O gerenciamento de manutenção preditiva melhora as operações de fabricação e as plantas de processamento. Um sistema de gerenciamento baseado em condições vale mais do que o custo do programa. Com técnicas de manutenção preditiva, as empresas podem reduzir os custos operacionais anuais e os riscos.
Desafios da manutenção preditiva
Um programa de manutenção preditiva melhora a longevidade do equipamento e reduz (ou previne completamente) o tempo de inatividade que pode causar erros ou atrasos na rede empresarial. Uma vez implementados corretamente, os sistemas de manutenção preditiva ajudam as máquinas a antecipar uma ampla gama de possíveis falhas.
Nos estágios iniciais de implementação, pode ser difícil vincular a automação do programa com o maquinário existente e os sistemas ERP (Enterprise Resource Planning). No entanto, com o rápido desenvolvimento da tecnologia, a maioria desses desafios não é mais um problema. A comunicação perfeita entre máquinas, sensores, dispositivos conectados e funcionários é possível, tornando o sistema mais eficiente. As interfaces visuais estreitaram a distância entre o homem e a máquina. Essas interfaces assumem a forma de painéis de visualização de dados ou alertas de fluxo de trabalho e podem ser itens de ação, alarmes de disparo ou uma ampla variedade de relatórios.
Com a nova tecnologia, os gerentes de manutenção podem garantir que os sensores de IoT coletem dados confiáveis em tempo real. Dados de qualidade fazem toda a diferença para a eficácia de um programa de manutenção preditiva.
O futuro da manutenção preditiva
Pode haver alguns obstáculos para a implementação do programa de manutenção preditiva; no entanto, ele continua a ser parte integrante da manutenção. Todos os fabricantes que lidam com sucesso com problemas de integração e automatizam processos podem obter uma grande vantagem monetária e competitiva. Todos os fabricantes que desejam permanecer relevantes e funcionais no futuro devem adotar práticas de manutenção preditiva.