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Monitoramento preditivo com IA antecipou falhas críticas em conjuntos de motobomba
Em ambientes industriais, a confiabilidade dos ativos é um fator decisivo para a produtividade. Motores, bombas e híbridos como o motobomba, por exemplo, são equipamentos que operam continuamente e estão sujeitos a desgaste natural, falhas mecânicas e elétricas. Quando a equipe de manutenção não identifica esses problemas a tempo, eles podem causar paradas não planejadas, custos elevados de manutenção corretiva e até riscos operacionais.
Contudo, soluções de monitoramento preditivo com IA como o DynaDetect, permitem monitorar continuamente a saúde das máquinas, por meio de sensores sem fio e plataformas de análise avançada. Com essa tecnologia, é possível acompanhar o comportamento dos ativos e receber diagnósticos de forma automatizada antes que uma falha crítica ocorra.
Além do monitoramento de vibração e temperatura, podemos contar com a assistência de inteligências artificiais, as quais analisam os dados dos ativos e geram laudos técnicos que indicam sintomas e possíveis causas de falhas nos equipamentos.
Essa solução colabora com a produtividade dos profissionais de manutenção, destaca os avanços da indústria 4.0 e demonstra a maturidade de negócio das empresas ao investir em infraestrutura tecnológica robusta de manutenção.
Para exemplificar esses avanços, confira dois cases de sucesso da solução de manutenção preditiva apoiada por IA, DynaDetect.
Falha elétrica detectada em motobomba vertical (1780 rpm)
O conjunto motobomba operava em uma configuração vertical, com rotação de 1780 rpm. Técnicos aplicaram a preditiva em diferentes pontos do equipamento, incluindo os mancais do motor elétrico e da bomba.

A construção vertical da máquina trouxe um desafio adicional: o efeito pêndulo, que pode gerar vibrações elevadas no ponto mais alto do conjunto.
Apesar disso, a detecção automatizada identificou uma frequência de 1733,81 Hz, associada às ranhuras do rotor do motor, acompanhada de harmônicos e bandas laterais de 120 Hz — um forte indicativo de falha elétrica.
Além disso, a bomba apresentou sinais de deficiência de lubrificação e folga rotativa, com espectros que mostravam frequências de passagem de pás e ruídos característicos de roçamento.

Evolução de falha mecânica em motobomba (3580 rpm)
O segundo caso envolveu um conjunto motobomba também em configuração vertical, mas com rotação mais alta: 3580 rpm.
A análise preditiva foi aplicada nos mancais do motor e da bomba, com foco na evolução de temperatura e vibração ao longo de 30, 7 e 3 dias. Diferente do primeiro caso, o motor não apresentou sinais de falhas relevantes, apenas frequências aleatórias compatíveis com deficiência de lubrificação leve, abaixo dos níveis de alerta.
Já a bomba, no entanto, mostrou uma evolução significativa nos níveis de vibração e temperatura, com espectros que indicavam defeitos em rolamentos, como a frequência de 2x BSF (falha nas esferas do rolamento) e FTF (falha na pista interna).
Também foram observadas folgas rotativas, que podem comprometer a estabilidade do eixo. Esses achados reforçam a importância do acompanhamento contínuo e da correlação entre dados espectrais e térmicos.

Tecnologia que transforma a manutenção industrial
Esses dois casos mostram como o monitoramento preditivo da Dynamox pode antecipar falhas críticas, evitar paradas inesperadas e orientar ações de manutenção com precisão.
Ao transformar dados em decisões estratégicas, a solução contribui diretamente para:
- Redução de custos;
- Aumento da disponibilidade dos ativos;
- Segurança operacional;
- Otimização de mão de obra;
- 10x mais rapidez em diagnóstico de falhas comparada a análises tradicionais.
Nos casos analisados, a IA correlacionou frequências específicas a falhas elétricas e mecânicas, como ranhuras de rotor, defeitos em rolamentos e lubrificação deficiente. Tudo isso combinando agilidade e confiabilidade na interpretação dos dados.
Portanto, essa capacidade de aprendizado contínuo e geração de insights técnicos coloca o DynaDetect como uma ferramenta essencial para operações industriais que buscam:
- Reduzir paradas não planejadas;
- Aumentar a disponibilidade dos ativos;
- Evoluir para uma gestão preditiva mais inteligente e escalável.
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