Manutenção Preditiva é uma metodologia que utiliza o acompanhamento contínuo de dados colhidos ao longo do tempo com o objetivo de prever falhas em máquinas, equipamentos e sistemas.
Monitorar temperatura, pressão, vazão, ruídos, vibração e muitos outros dados permite analisar e acompanhar tendências e a evolução de possíveis defeitos para tornar o planejamento da manutenção mais assertivo – e substituir equipamentos, trocar peças ou consertar avarias.
A análise desses dados ajuda a definir a ocasião ideal de intervenção diante de uma possível falha. Ou seja, “a manutenção preditiva não conserta, mas indica o melhor momento para consertar”, afirma Fábio Alonso Abrahão, Diretor da Sírio Service.
Todos os negócios podem se beneficiar ao utilizar a manutenção preditiva, porém é preciso analisar se o custo-benefício justifica o investimento para cada máquina/equipamento.
Esse tipo de manutenção pode iniciar a qualquer momento da vida útil do equipamento. Porém, quanto antes começar, mais dados serão coletados ao longo do tempo. Consequentemente, mais precisa será a previsão de possíveis falhas.
A manutenção preditiva permite prever e planejar intervenções de forma antecipada, evitando paradas inesperadas por quebra ou falha de algum componente ou sistema. Assim, ela colabora para diminuir o tempo de indisponibilidade de máquinas e o lucro cessante, além de evitar a necessidade de desmontagens para inspeções manuais.
Fábio ressalta que ela também impede que pequenos defeitos se intensifiquem e se estendam para outros componentes do equipamento. Os custos com reparos também diminuem, pois são planejados com antecedência.
Dessa forma, é possível controlar o estoque e garantir a compra de peças e materiais necessários no prazo certo e com preços mais justos – afinal, não há urgência no recebimento.
Além de aumentar a vida útil, a eficiência e a confiabilidade de máquinas e equipamentos, também melhora as condições de segurança do trabalho, pois auxilia na prevenção de acidentes.
Em primeiro lugar, é preciso planejá-la através da elaboração do Plano de Manutenção Preditiva. Para tanto, de acordo com Fábio, deve-se realizar “o adequado treinamento da equipe, identificar os equipamentos que farão parte do plano e identificar os pontos e parâmetros que serão acompanhados, periodicidade de coleta de dados e inspeções”.
Quando a preditiva é auxiliada por um software de gestão de manutenção, gera uma série infinita de dados. Analisando as informações, é possível mensurar e prever possíveis falhas e defeitos antes que eles, de fato, aconteçam. Uma vez que a equipe responsável analisa esses resultados, dois procedimentos podem ser adotados:
Com a preditiva, é possível fazer uma gestão da manutenção mais eficiente, além de programar as manutenções preventiva e corretiva com dados mais precisos.
Para Fábio, a preditiva faz parte do planejamento estratégico do negócio – quanto menor a indisponibilidade, mais tempo há para a produção. Ela também auxilia na gestão da manutenção e norteia as manutenções preventiva e corretiva, tornando-as mais eficientes e menos custosas.
Empresas que utilizam a preditiva também têm mais vantagem competitiva no mercado, pois apresentam menos problemas, quebras e paradas – e, quando esses ocorrem, elas têm mais controle da situação e tomam decisões mais assertivas.
Leia mais: Como fazer a manutenção de aparelhos frios e evitar custos excessivos
A manutenção preditiva utiliza algumas ferramentas para gerar seus dados, como por exemplo:
Com esses dados disponíveis e o auxílio do software, é possível gerar gráficos e relatórios para tomadas de decisão mais assertivas.
No contexto da manutenção preditiva, a IoT – Internet of Things (do inglês, Internet das Coisas) possibilita o uso de dispositivos, sensores e softwares que, acoplados no equipamento, fazem medições automáticas e contínuas.
Assim, fornece informações valiosas e infinitas em tempo real, permitindo “se antecipar a algum possível problema que possa parar a operação e atuar de forma mais rápida caso seja necessária uma corretiva”, afirma Igor Meneghin, gerente de contas da Construmarket.
Por sua vez, o Machine Learning (do inglês, Aprendizado de Máquina) oferece equipamentos ainda mais modernos, recursos de computação e automação, sobretudo nas linhas de produção.
Com o apoio de algoritmos e programações, eles podem atuar de forma mais autônoma – dispensando a necessidade de intervenção humana constante – e identificar falhas em tempo real.
TEXTO: Rafaela Assali
Fábio Alonso Abrahão – Diretor da Sírio Service. Gestor de Manutenção e especialista em planejamento estratégico de manutenções preventivas, corretivas e preditivas, mantendo alto nível de disponibilidade e confiabilidade das instalações.
Gestão de infraestrutura predial e gerenciamento de Utilidades, gás, eletricidade e água atuando na implantação de projetos para redução de custos. Gerenciamento de obras de infraestrutura incluindo layouts, obras de civil/elétrica/ar-condicionado.
Gerenciamento de equipe própria e terceiros de elétrica, ar-condicionado, civil, hidráulica, mobiliário, recepção, elevadores, geradores, nobreaks, fontes de corrente contínua, recepção limpeza e conservação predial. Implantação de padronização de processos corporativos para a área de manutenção em nove sites da Contax.
Igor Meneghin – Gerente de contas na Construmarket. Graduado em administração. Tem sólida experiência na área comercial com negociações de plataformas Saas para pequenas, médias e grandes empresas e auxilia em planejamento e desenvolvimento de projetos que envolvem Facilities e Manutenção Industrial.
Amplo conhecimento em softwares e plataformas Saas, desde a contratação até a implantação e treinamentos de todos envolvidos no projeto.
Internet das Coisas na Gestão de Facilities e Manutenção
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