Em um contexto de intensa demanda por consumo de produtos e serviços, a indústria tem sido estimulada a se desenvolver cada vez mais. Nesse cenário, um dos pilares da indústria moderna é a manutenção preditiva. Ela é uma ação que contribui diretamente para a eficiência operacional do chão de fábrica, reduzindo custos, erros e atrasos no fluxo produtivo.
Para deixar claro o impacto positivo que a manutenção preditiva tem no contexto da indústria, preparamos este material abordando o conceito. Entenda mais sobre as tecnologias envolvidas na sua materialização, além dos benefícios obtidos com essa importante prática.
Entenda a manutenção preditiva
Na indústria, a manutenção preditiva está associada às práticas de manutenção com caráter preventivo e antecipado de todo o aparato físico utilizado nas operações. Na prática, estamos falando de uma metodologia de manutenção que tem um maior apelo para a prevenção de danos e previsibilidade de falhas.
Pode ser feita através de um monitoramento periódico por meio de análise de vibração, ultrassom, inspeção visual ou técnicas de análise não destrutivas. Assim, é possível gerenciar todo o ciclo de vida das máquinas e a sua operação, de modo a estabelecer um cronograma rígido e preciso de intervenções.
Diferença entre manutenção preditiva e preventiva
Apesar de terem a mesma finalidade, manutenção preditiva e preventiva são diferentes. A preventiva tem, sim, a finalidade de evitar falhas, porém ocorre em datas agendadas.
Já a manutenção preditiva possui acompanhamento periódico através da transmissão de dados coletados em inspeções. São técnicas diferentes usadas nas manutenções preditiva e preventiva.
A principal diferença entre as duas é que a preventiva ocorre em um período pré-determinado. Na preditiva, o sistema se baseia no estado real do equipamento e na determinação de quando a manutenção deve acontecer. Isso ajuda a minimizar os custos.
A manutenção preditiva na Indústria 4.0
Como se viu, a manutenção preditiva tem um papel determinante na continuidade das operações de manufatura. Na indústria 4.0 esse ponto é ainda mais vital, já que as fábricas tendem a trabalhar para atender a inúmeras demandas. Precisam, por exemplo, cumprir cronogramas rígidos de fornecimento.
A indústria precisa ser altamente eficaz em seus processos. Qualquer falha em sua produção pode interferir na capacidade de atendimento das demandas, causando impactos em toda uma cadeia de fornecimento e no consumidor final.
As técnicas de manutenção preditiva são empregadas justamente para aumentar a eficiência da produção. Com essa solução, os gestores podem identificar quaisquer riscos de ruptura na produção originados por falhas em máquinas, garantindo mais controle e performance.
Soluções da manutenção preditiva
Em tempos de transformação digital e indústria 4.0, o conceito de manutenção preditiva tem se tornado cada vez mais presente e abrangente dentro da indústria. À medida que a tecnologia avança e novos recursos são criados e aprimorados, a manutenção preditiva se torna mais eficiente, precisa e econômica.
Existem diferentes soluções tecnológicas e conceitos capazes de oferecer um suporte operacional e informativo altamente importante para a atuação de gestores e equipes de manutenção. Veja algumas das tecnologias que mais contribuem para o cenário da manutenção preditiva na atualidade.
Internet das Coisas
A Internet das Coisas é, sem dúvida, uma das grandes aliadas da manutenção preditiva dentro das empresas. Em um contexto de expansão e aprimoramento, essa tecnologia está cada vez mais presente no chão de fábrica.
Por intermédio de sensores, softwares e dispositivos, a indústria se mantém conectada. Com um alto poder de integração, a IoT chegou com o objetivo de aumentar a capacidade de leitura sobre os parques industriais. Isso é feito coletando e compartilhando dados em tempo real com gestores e profissionais.
Na prática, esses dados oferecem um subsídio informativo valioso a respeito das condições de funcionamento de equipamentos. Assim, quaisquer falhas são rapidamente identificadas e comunicadas, permitindo uma reação rápida e, em muitos casos, antecipada.
Machine Learning
O Machine Learning, junto da Inteligência Artificial, também desponta como um conceito elementar da indústria moderna. Devido à sofisticação de equipamentos e maquinário, hoje é muito mais fácil aplicá-lo à realidade das fábricas. Isso porque contam com recursos de computação e automação inseridos nas linhas de produção.
No contexto da manutenção preditiva, o Machine Learning exerce um papel ímpar ao tornar as operações da indústria mais autônomas e menos dependentes de intervenções humanas. Com o apoio de algoritmos e sensores, equipamentos são capazes de agir de forma autônoma e antecipada assim que identificam qualquer ponto de atenção.
Dessa forma, é possível gerenciar grandes parques industriais, programando análises de performance e organizando a rotina de técnicos na hora de realizar as manutenções.
Big Data
Os dados são certamente os ativos mais importantes da era digital. Com tantos equipamentos, sistemas de gestão e metodologias de coleta e uso estratégico de dados, o Big Data na indústria 4.0 é importante para a manutenção preditiva.
A título de exemplo, o histórico de falhas, manutenções e reparos em máquinas pode fornecer um panorama da sua performance. Esse tipo de informação pode ser crucial na hora de substituir um equipamento, buscando aquele mais confiável e menos suscetível a falhas.
No mesmo sentido, com o apoio de um software de gestão centralizando as informações do chão de fábrica e do inventário, equipes de manutenção têm mais visibilidade sobre toda a infraestrutura. Isso é fundamental para que nenhum processo de manutenção seja negligenciado ou esquecido.
Vantagens da manutenção preditiva
Quando o assunto é manutenção preditiva, o que não faltam são exemplos claros de vantagens dessa prática. Além de estar muito mais alinhada aos padrões da indústria moderna, que precisa ser ágil, econômica e eficiente, o conceito em questão também traz outros benefícios estratégicos, como:
- Reduz os custos de manutenção ao estabelecer uma política de prevenção de falhas;
- Aumenta a vida útil de equipamentos e máquinas, o que otimiza o aproveitamento dos investimentos da indústria em infraestrutura;
- Reduz o tempo de inatividade de equipamentos, já que trabalha com o foco na prevenção de falhas e rupturas na produção;
- Aumenta a produtividade das linhas de produção ao melhorar as condições de funcionamento do maquinário;
- Permite uma melhor adaptação do inventário da indústria às suas necessidades. Dados de funcionamento, por exemplo, ajudam gestores a avaliar se um equipamento é de boa qualidade ou precisa ser substituído por um novo de outra fabricante;
- Aumenta a segurança das operações no chão de fábrica, sobretudo quando adota uma postura de prevenção e previsibilidade de erros, reduzindo os riscos de acidentes,
- Reduz o tempo de reparo de máquinas, uma vez que as intervenções tendem a ser mais simples, voltadas apenas à preservação do equipamento e não ao reparo total e/ou substituição de peças.
Por fim, como foi possível perceber, a manutenção preditiva é um conceito em total consonância com a indústria 4.0. Em um mercado representado pela competitividade extrema e pelas altas demandas, estabelecer um fluxo operacional consistente na indústria pode ser o que determina a continuidade ou não de uma empresa.
Conheça mais sobre a indústria 4.0 e o que ela tem a oferecer para o futuro. E para se manter atualizado sobre as novidades em soluções tecnológicas, continue acompanhando nosso blog.
Domingos Guerra
Parabéns! Artigo sucinto e bastante abrangente.Esta parte conceitual precisa ser trabalhada no mercado. A pouco tempo fui visitar um grande cliente da área de cimento que está em fase de estudos para implantação de sistemas de monitoramento de vibração on line / industria 4.0. Este cliente me disse que antes iria instalar sistemas de proteção em grandes máquinas. Ora, se a indústria 4.0 busca exatamente evitar a parada da máquina, antecipar os defeitos da curva PF, como pode propor começar seu processo pela parada das grandes máquinas!? A meu ver isto acontece porque os conceitos não estão claros. Temos um longo caminho..
Alan Amorim - Relacionamento TOTVS
Olá Domingos! Realmente ainda temos um longo caminho a ser percorrido para aplicar os conceitos da indústria 4.0. Obrigado por seu comentário e contribuição.