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Ciclo de vida de ativos: predição para longevidade

Tempo de leitura: 4 min

A manutenção deixou de ser considerada uma despesa há muito tempo, para se tornar uma ferramenta eficaz em reduzir custos e paradas inesperadas de equipamentos. Toda máquina possui um ciclo de vida e cabe às empresas encontrarem o equilíbrio certo entre desempenho, risco e condição para atingir a disponibilidade e downtime que almejam. 

Nesse cenário, a manutenção preditiva surge como peça chave para atingir a longevidade de equipamentos. Ao manter registro em um software apropriado para o desempenho de ativos ao longo de sua vida útil, é possível compreender atividades operacionais, custos relacionados e o retorno do investimento. 

Todo esse processo maximiza o valor do ativo e assegura se o resultado gerado está alinhado com os objetivos estratégicos da organização.

A curva PF demonstra muito bem essa relação. Quer saber como? 

Manutenção preditiva x Ciclo de vida

Por meio da curva PF (Potential Failure), busca-se representar a condição de um equipamento ou componente vir a falhar ao longo do tempo. O que justifica a importância de técnicas de manutenção por toda extensão do ciclo de vida.

Ao olhar o gráfico você consegue identificar em que ponto da curva PF sua equipe está atuando? Estão conseguindo utilizar técnicas proativas para identificar o início das falhas em potencial (Ponto P) ou fazendo corretivas após a falha funcional (Ponto F)?

Existe muito valor no entendimento da curva P-F e nas atividades associadas a ela, pois o único jeito de prevenir uma “quebra catastrófica” de um equipamento é priorizar ações em pontos de falhas potenciais. 

É o mesmo que dizer que existe um modo de falha ou  “sintoma”. É qualquer alteração na forma de funcionamento do equipamento. 

Por estar em estágio inicial, esse tipo de falha não compromete por completo a condição do ativo, mas diminui sua performance a cada minuto que se passa.

Exemplos de Falhas Potenciais em bombas, sopradores, compressores e turbinas:

  • Elevação nos níveis de temperatura dos rolamentos;
  • Elevação nos níveis de vibração;
  • Queda na vazão;
  • Queda na pressão;
  • Elevação nos níveis de ruído

Caso nenhuma intervenção ou manutenção seja feita no período em que o equipamento esteja emitindo esses sinais, existem grandes possibilidades dessa pequena falha, alterar todo o fluxo de funcionamento e se tornar uma falha catastrófica. 

Exemplos de Falhas Funcionais em bombas, sopradores, compressores e turbinas:

  • Eixo travado ou sem transmissão de torque (rolamento quebrado);
  • Perda total de pressão e vazão;
  • Quebra de selo mecânico;
  • Rotor não pressuriza o fluido.

Para o melhoramento da curva P-F, são utilizadas técnicas de manutenção preditiva e sensitiva. 

Essas técnicas avaliam a condição de saúde das máquinas quando atingem o ponto P, identificando os “sintomas” em tempo real, para que o ativo não perca sua performance a ponto de chegar em uma situação de quebra. 

Isso proporciona maior efetividade às previsões de custo de reparo e longevidade a cada estágio da vida útil do equipamento. 

Quanto mais cedo melhor

Quem nunca ouviu a frase “quanto mais cedo o diagnóstico, melhores são as possibilidades de tratamento”. Quando se trata de ativos o mesmo conceito se aplica.

Se conseguirmos prescrever e ajustar uma solução a cada sintoma de mal funcionamento, as chances de um ativo atingir maior desempenho aumentam consideravelmente. A prevenção sempre foi o melhor remédio.

Obviamente, quanto maior o período para identificar e sanar a falha, maior será o custo para reparo. A Curva de Custos é inversamente proporcional a Curva PF.

O gasto para manter um plano de manutenção preditiva é infinitamente menor do que o custo para reparar o equipamento e colocá-lo de volta em funcionamento.

Ao se adotar um plano de manutenção preventiva e um software adequado para realizar a predição, o custo se torna controlado. Sabe-se previamente quanto será gasto, quanto tempo leva-se para a execução de cada atividade e se caso encontre algum tipo de falha, ela estará em seu estágio inicial e será mais simples e, consequentemente, terá um custo menor de reparo.

Já a manutenção corretiva apresenta um cenário contrário. O prejuízo já começa pelo lucro cessante, que é a quantidade de dinheiro que a empresa deixou de ganhar com o seu processo de produção parado.

Se compararmos aos custos do ciclo de vida (Life Cycle Costing – LCC), a soma de todos os gastos incorridos desde a aquisição até o descarte da máquina ou equipamento, a manutenção preditiva com certeza tem papel fundamental para que o valor do LCC seja o mais baixo possível. Então, podemos dizer  que quando se trata do monitoramento da condição de equipamentos de uma empresa, a frase que melhor se encaixa é – “quanto mais cedo o diagnóstico, menores são os custos”.

Saiba como a TRACTIAN pode te ajudar e dê o primeiro passo, aumentando o ciclo de vida dos seus ativos.

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Sobre o autor:

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Gabriel Lameirinhas

Fundador e Co-CEO da Tractian. Engenheiro de Computação pela USP, Especialista em preditiva e apaixonado por manutenção industrial.

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