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Guia da Manutenção Preditiva: a manutenção preditiva, segundo a NBR5462, é a “Manutenção que garante o monitoramento de ativos, com base na aplicação sistemática de técnicas de análise. Utilizando-se de meios de supervisão centralizados ou de amostragem, visa reduzir ao mínimo a manutenção preventiva e diminuir a manutenção corretiva”. É uma estratégia aplicada principalmente para prever e evitar falhas em máquinas e equipamentos.
Ou seja, é um modelo de manutenção baseada em monitoramento contínuo e análise de dados focado integralmente em trabalhar com antecipação e identificação prévia de problemas, evitando potenciais paradas não planejadas. Assim sendo, ao utilizarmos as técnicas de manutenção preditiva realizamos o monitoramento dos ativos para que, se necessário, possamos programar uma intervenção no momento adequado sem que haja impacto na segurança pessoal, operacional e produtividade no processo.
A preditiva utiliza-se de técnicas e ferramentas disponíveis para realizar o monitoramento da condição dos ativos. Desta forma, realização da manutenção acontece baseada em condição, o que traz grandes benefícios para uma gestão da manutenção eficiente e assertiva.
Quer saber mais sobre manutenção preditiva, suas aplicações e como ela se fortaleceu no contexto da Indústria 4.0? Continue sua leitura!
A indústria 4.0, também chamada de 4ª revolução industrial, é um conceito do qual incorpora tecnologias ao setor da indústria, tornando-se aliada da Gestão da Manutenção. Como exemplo, podemos citar as técnicas de manutenção preditiva, das quais receberam tecnologias que permitiram uma inspeção ou análise de condição, mais confiável.
A digitalização das atividades industriais pode envolver inovações como inteligência artificial, IoT ou internet das coisas, dados em nuvem, big data, entre outros. A inclusão dessas tecnologias proporciona otimização para todos os processos em uma indústria, garantindo o aumento da produtividade.
IoT ou Internet das Coisas: o conceito faz referência aos objetos interconectados capazes de se comunicar e interagir entre si e com o usuário. Além disso, a configuração acontece de maneira remota. Nesse contexto entra o uso de sensores sem fio para monitoramento de máquinas
Dados em nuvem: é o armazenamento de informações em bancos de dados, servidores, redes e softwares. Esse recurso possibilita que indústrias acessem informações e serviços de dispositivos remotos. Além disso, é uma forma segura de guardar dados sensíveis relativos à empresa e seus clientes.
Confie em parceiros certificados para esse processo, garantindo a proteção dos dados com as ISOS 27001, 27018 e 27701.
Inteligência artificial: é a utilização de machine learning na interpretação e análise de eventos e tendências para dar suporte as ações e decisões, que orbitam o contexto industrial. Importante, portanto, que a empresa saiba aplicar o aprendizado de máquina ao comportamento do ativo, adicionando o aprendizado de campo. Assim, essa tecnologia possibilita o serviço de diagnósticos automatizados de falhas para auxiliar e aumentar a confiabilidade e assertividade da análise técnica.
Big Data: Com o volume e complexidades de dados disponíveis cada vez maiores, o processamento dessas informações por meios tradicionais não é mais viável. Por isso, utilizam-se estatísticas e machine learning para selecionar os dados mais relevantes para o negócio. Isto é, de forma que seria impossível obtê-las a partir de análises humanas.
São muitas as razões para utilizar novas tecnologias na indústria: redução dos custos de produção, redução de custos de manutenção (OPEX), diminuição de falhas, acidentes e paradas no fluxo produtivo, prolongamento da vida útil dos equipamentos, maior eficiência e lucratividade e previsibilidade, entre outras.
As soluções tecnológicas voltadas para a indústria buscam cada vez mais oferecer saídas criativas e inovadoras para evitar que esses problemas tenham um impacto profundo e irreversível nos processos produtivos.
Na ocorrência de falhas e imprevistos no funcionamento dos equipamentos, pode-se recuperar rapidamente o tempo da parada. Isto é, o período utilizado para realizar a manutenção e a perda produtiva ocasionada pela parada abrupta.
Sendo assim, a indústria 4.0 é uma das grandes responsáveis pelo desenvolvimento de soluções capazes de monitorar ativos de forma constante e segura. Com isso, é possível que falhas potenciais sejam notadas de forma antecipada. E, assim, é possível planejar qualquer parada para reparos, em caso de necessidade, sem que haja consequências negativas para o fluxo de produção.
E, além disso, é graças a indústria 4.0 que os índices de segurança no trabalho de profissionais da indústria têm crescido. Melhores condições de trabalho têm um reflexo direto na qualidade das entregas. Hoje, a tecnologia ocupa um papel fundamental dentro das indústrias. Isto é, em dar suporte para a realização das atividades de forma mais eficiente e, principalmente, segura.
Mas os benefícios trazidos pela indústria 4.0 não ficam restritos somente ao aspecto produtivo. As novas tecnologias aplicadas ao contexto industrial também proporcionam mudanças positivas no meio ambiente. Além disso, o tema da sustentabilidade tem recebido um foco importante no que tange ao desenvolvimento tecnológico industrial.
A indústria 4.0 não só garante eficiência e automação para as atividades da indústria, como também ajuda a adaptar as atividades produtivas para agendas de sustentabilidade e preocupação ambientais. Os avanços da indústria 4.0 permitem que empresas economizem recursos naturais, diminuam o uso de matéria-prima e a produção de resíduos. Também já existem soluções voltadas para o controle de descartes e reciclagem nesse contexto.
A manutenção preditiva 4.0 já é uma realidade na rotina de muitas indústrias. Antes, as ações de manutenção preditiva, como o monitoramento dos índices de saúde dos equipamentos industriais, dependiam da total disponibilidade de mão de obra. Isto é, a coleta de dados dependia do número de profissionais disponíveis. Além disso, o tempo de realização dessa tarefa podia se estender muito dependendo da quantidade de máquinas na planta.
Devido às necessidades da tarefa, como a proximidade aos equipamentos, os profissionais ficavam em uma situação de risco. Inclusive, de acordo com as novas adequações de NR12, alguns ativos rotativos não podem ter dados coletados, estando em operação.
Além disso, o custo desse processo costumava ser alto, uma vez que a demora na detecção de falhas acarretava problemas nos equipamentos e, consequentemente, em interrupções no fluxo produtivo, gerando perdas financeiras.
Com o advento da indústria 4.0 e inovações tecnológicas para a manutenção preditiva, hoje é possível monitorar equipamentos extremamente complexos, de maneira remota e constante. Isso possibilita a detecção de falhas muito precoce. Isto é, quando o equipamento emite sinais sutis de mau funcionamento, que não são perceptíveis sem a ajuda de sensores e ferramentas de análise extremamente avançadas.
A possibilidade de implementar soluções como sensores sem fio de vibração e temperatura para o monitoramento de máquinas industriais, trouxe benefícios consideráveis. Isto é, proporcionou um aumento significativo na segurança, economia de recursos e lucratividade para empresas de diversas indústrias. Dessa forma, inovações como sensores sem fio, oferecem agilidade na aplicação, coleta e leitura de dados dos equipamentos. Além, é claro, de permitir uma cadência maior no monitoramento, gerando mais informações que, com a ajuda de softwares voltados para auxiliar as equipes de manutenção na interpretação dos dados, antecipa falhas de forma rápida e assertiva.
Conheça a diferença entre gestão de ativos X gestão da manutenção
Em resumo, a Manutenção preditiva é uma estratégia de manutenção imprescindível para quem busca um sistema de manutenção eficiente e vem ganhando espaço dentro de empresas, principalmente na indústria. Assim, mediante a novas tecnologias e soluções IOT, aliadas a manutenção 4.0, tornou-se possível colocar em prática esse modelo de monitoramento no processo e dia a dia das equipes.
A manutenção preditiva possui inúmeras particularidades e benefícios diretamente ligados a eficiência operacional do chão de fábrica, redução de custos em manutenção e segurança. Isto é, Por ser um assunto de extrema importância para as indústrias, criamos um guia completo e atualizado sobre Manutenção Preditiva, onde você vai encontrar informações relevantes sobre o tema para se manter atualizado.
A manutenção preditiva e manutenção preventiva, apesar de possuírem um objetivo final muito parecido, evitar falhas e prolongar a vida útil dos ativos, dispõem de abordagens diferentes dentro da gestão de manutenção. Enquanto a manutenção preditiva, conforme dito anteriormente, é um modelo de manutenção baseada no acompanhamento das condições de um ativo, ou seja, baseada na supervisão contínua dos principais indicadores de qualidade de cada máquina, manutenção preventiva é um modelo que trabalha com a revisão e inspeção regular dos ativos, efetuada em intervalos predeterminados, ou de acordo com critérios prescritos, destinada a reduzir a probabilidade de falha ou a degradação do funcionamento de um item.
Neste caso, o padrão é a realização de manutenções com substituições de peças a partir de um cronograma predeterminado, criado com base em recomendações de fabricante e, principalmente no histórico de funcionamento de cada máquina.
Entre as principais desvantagens de trabalhar de forma preventiva está o caso de manutenção excessiva. Onde possivelmente substituem-se peças ainda em bom estado, visto que é um modelo de manutenção que não considera as condições reais dos equipamentos. Esse fator é relevante, e não considerá-lo pode gerar um possível desperdício de recursos e mão de obra. Por isso, a manutenção preventiva não é um método eficiente para detecção de problemas incipientes.
Aplica-se a manutenção preditiva no monitoramento de diversas máquina ou equipamentos industriais, especialmente nos ativos considerados críticos. Ou seja, aqueles que podem causar mais riscos ou efeitos negativos à produtividade de uma empresa.
Por fim, o objetivo principal deste modelo de manutenção é monitorar continuamente as condições de ativos (como máquinas e componentes industriais, equipamentos elétricos, entre outros) através de sensores e/ou outras ferramentas de coleta de dados. Por meio desses dados será possível, então, analisar e detectar padrões, tendências ou sinais de desgastes.
A manutenção preditiva trabalha a partir de uma combinação de técnicas, que juntas são capazes de realizar o monitoramento contínuo de ativos. Devido à alta variedade de máquinas e equipamentos, as técnicas são adaptadas a necessidades específicas de cada sistema ou equipamento, ajudando assim, criar um programa de manutenção eficiente. Conheça algumas das técnicas:
A análise de vibração é uma técnica utilizada no monitoramento das vibrações de máquinas e equipamentos para detectar padrões anormais. A vibração não deve ser vista como algo indesejável, visto que as máquinas possuem movimentos oscilatórios que fazem parte de seu funcionamento normal. O problema surge quando essa vibração oscila além dos níveis normais, o que pode indicar um desgaste natural de algum componente. Ou ainda, problemas como desbalanceamento, desalinhamento, folga, rolamento deteriorado, entre outros, que podem requerer ação imediata da manutenção.
Essa análise pode ocorrer por meio de sensores de vibração instalados em ativos e através dos dados extraídos, sendo possível analisar e identificar tendências ou picos de vibração que possam indicar falhas iminentes. A análise ocorre dentro da amplitude da taxa de variação de forças dinâmicas que são geradas continuamente. Estas mesmas forças afetam o nível vibracional característico de cada componente (eletrônico ou mecânico).
O monitoramento da vibração por sensores sem fio, pode ser útil em uma grande variedade de máquinas industriais, como motores, compressores, ventiladores, bombas, turbinas, peneiras, entre outros, e nos mais diversos setores industriais.
Essas máquinas geralmente possuem mais de um ponto a monitorar, sendo possível instalar os sensores de vibração em mancais de rolamento, caixa de engrenagens e extremidades de eixos, por exemplo. O número de sensores dependerá da complexidade e tamanho de cada máquina, além do nível de monitoramento desejado. Ainda falando em benefícios, citamos a facilidade de sensores que realizam coletas triaxiais e de forma automatizada e do monitoramento 24 horas por dia. Outro ponto a favor dos sensores de vibração sem fio a ser considerado é a questão de pontos de difícil acesso a serem monitorados, que poderiam representar considerável periculosidade para a manutenção.
A termografia é uma técnica de manutenção preditiva que identifica altas temperaturas, utilizando equipamentos como: pirômetro ou câmeras mais robustas. Ela é responsável por desempenhar um papel importantíssimo nas manutenções preventiva e preditiva de ativos industriais ajudando na identificação de problemas antes que causem falhas.
Falando em temperatura, a utilização de sensores também se destaca para esse monitoramento, sendo muito eficaz quando falamos de, temperaturas de contato, por exemplo, conseguimos identificar evolução da temperatura e agir antes que a temperatura se eleve ainda mais. Existem casos de sucesso em que esse tipo de monitoramento (através de sensores) auxiliou na redução de incêndio em ativos como colhedoras e correias transportadoras.
O método de corrente elétrica é uma técnica muito utilizada para monitorar e acompanhar o fluxo de corrente e tensão, na busca por identificar padrões anormais em motores e outros equipamentos elétricos. Ela atua voltada a detectar variações que ocorrem na corrente elétrica, das quais indicam falhas ou anomalias operacionais como desgaste de rolamentos, desequilíbrio de fases, problemas de partida ou excesso de carga. A manutenção realizada em motores elétricos tem como principal função aumentar a confiabilidade e evitar o desperdício energético.
O monitoramento da saúde de equipamentos elétricos pode ser feito por meio do uso de sensores capazes de monitorar as condições operacionais em tempo real. Dados são coletados e enviados para sistemas em nuvem para análise, visando diagnosticar os índices de desempenho do equipamento.
A curva PF é um conceito muito utilizado dentro da manutenção preditiva para representar em forma de gráfico a relação entre o tempo e o estado de saúde de um ativo. A Curva P-F no gráfico se refere aos pontos de “Potencial de Falha” (P) e “Falha Funcional” (F). Esses pontos são muito importantes para entender o comportamento de um ativo ao longo do tempo e tomar decisões informadas sobre a manutenção necessária.
P é o ponto no tempo em que é possível detectar sinais iniciais de que um ativo está se deteriorando ou se aproximando de uma falha. Neste ponto, ainda não há efeitos visíveis na funcionalidade do ativo, mas os primeiros sintomas podem ser detectados por meio de técnicas de monitoramento e análise. A detecção precoce nesse ponto é crucial, pois permite a tomada de medidas para evitar a progressão da falha.
F é o ponto em que a falha funcional do ativo ocorre. É quando o ativo deixa de operar conforme o esperado e não é mais capaz de cumprir sua função designada. Essa falha pode resultar em paradas não planejadas, perda de produtividade, custos de reparo elevados e possivelmente impactos na segurança e no ambiente.
Ao utilizar a curva P-F nas análises, o objetivo é monitorar e identificar o Ponto P, para que equipes de manutenção possam intervir antes que o ativo chegue ao Ponto F. Isso permite que a manutenção seja agendada com base em condições reais de desgaste e falha, em vez de intervalos de tempo fixos (como na manutenção preventiva). Isso economiza recursos ao evitar manutenções desnecessárias e reduz as chances de falhas catastróficas.
A implementação bem-sucedida da Curva P-F pode levar a uma redução significativa dos custos de manutenção, aumento da confiabilidade dos ativos e otimização da produção. No entanto, é importante notar que a aplicação da Curva P-F requer investimento em tecnologia de monitoramento, análise de dados e treinamento adequado para a equipe de manutenção.
A ISO 9001 é uma norma internacional para sistemas de gestão de qualidade (SGI) que tem como objetivo garantir e certificar a qualidade dos processos dentro de empresas. Possuir a ISO 9001 comprova a existência da preocupação do negócio em manter seus processos, produtos e serviços em constante evolução e melhoria.
A manutenção preditiva está listada como uma técnica sugerida pela norma ISO 9001 para manter bons índices de qualidade no processo produtivo. Para empresas de manutenção preditiva, possuir essa certificação pode ser considerado um grande diferencial. Ela sugere que a empresa passou por rigorosas inspeções para garantir a eficiência e qualidade de seus produtos e serviços e que, desta forma, muito provavelmente entregará um resultado mais do que satisfatório para seus clientes em todas as ocasiões.
Além disso, para indústrias de forma geral, implementar a manutenção preditiva também ajudará o negócio a conseguir uma certificação ISO 9001.
É evidente que a indústria 4.0 transformou a maneira de se fazer a manutenção preventiva em equipamentos industriais. Agora, você ficou convencido das vantagens de se implementar novas tecnologias, para auxiliar a equipe de profissionais da manutenção da sua empresa a realizarem suas tarefas e quer saber como dar o próximo passo?
Acompanhe a lista de soluções abaixo e saiba mais sobre o que se chama de manutenção 4.0:
A partir dos dados coletados por estes sensores é possível monitorar o funcionamento dos equipamentos e antecipar possíveis falhas. Isso melhora a taxa de confiabilidade da sua planta industrial, além de poupar tempo e recursos. A Dynamox dispões de sensores que realizam coleta triaxial, certificados para atmosfera explosiva, além do grau de proteção IP66, IP68 e IP69.
Depois que os dados são coletados por sensores como os citados acima, eles precisam passar por análise e prognóstico para que ações preventivas ou corretivas possam ocorrer. Conte com uma plataforma intuitiva, que gere alarmes conforme a criticidade das falhas e que tenha todas as ferramentas necessárias para a tomada de decisão assertiva;
Painéis de controle e gestão das atividades de manutenção ajudam a sincronizar e visualizar o que precisa ser feito, conforme a prioridade elencada pela equipe, ou o risco de negócio que uma falha possa representar. Ter uma rota digitalizada com o checklist do que precisa ser analisado em cada equipamento tem se mostrado uma ferramenta importante. A possibilidade de ter uma visão integrada entre as rotas de inspeção e o monitoramento dos sensores em um mesmo dashboard possibilita ainda mais assertividade. Conheça mais sobre o DynaSens, para gestão das rotas, e DynaNeo, para gestão a vista da manutenção, importantes aliados nesse processo.
Para que todas essas soluções possam surtir efeito, é preciso que os profissionais estejam treinados para utilizar esses recursos e explorar todas as possibilidades que eles possam oferecer. É muito importante destinar parte dos investimentos em manutenção na atualização constante da equipe, para que mais insights sejam gerados.
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