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A evolução do monitoramento de condição

Tempo de leitura: 5 min

Conhecer a condição real de funcionamento de equipamentos na linha de produção faz diferença entre sucesso e prejuízos na manutenção. 

Os métodos antigos de monitoramento mecânico que usavam os cinco sentidos, chamado de inspeção sensitiva evoluíram para uso de Inteligência Artificial e Internet das Coisas. Acompanhando consequentemente a evolução da manutenção. 

Guia completo sobre monitoramento online de ativos

Uma planta industrial é composta por diversos tipos de máquinas, equipamentos e componentes, sendo alguns deles com alto índice de criticidade. 

Já que quando não há o monitoramento correto, a ocorrência de falhas mecânicas pode ser constante, resultando em interrupções na produção, prejuízos, excesso de gastos, entre outros. 

É por isso que, no artigo de hoje, vamos te explicar tudo sobre a evolução das técnicas de monitoramento de ativos. 

1. Inspeção Sensitiva 

Um dos métodos mais antigos e ainda utilizado hoje, a inspeção sensitiva se baseia na expertise do responsável, onde o técnico/ mantenedor utiliza os sentidos para avaliar a condição do ativo

Para utilizar é necessário direcionar um profissional que conheça toda a planta industrial e os ativos mais críticos. Pelos sentidos, ele irá identificar correias com folgas, barulhos estranhos, excesso de temperatura e outros problemas. 

inspeção sensitiva na manutenção
5 sentidos usados na inspeção sensitiva

Com a audição é possível identificar em motores elétricos, bombas ou compressores, estalidos, sons de batidas, chocalho, indicando algo anormal no ativo, como: sobrecarga ou peças frouxas. 

O olfato é utilizado para perceber odores que indicam anormalidades na operação, como contaminação de óleo lubrificante por gás refrigerante (amônia) ou odor de queimado. 

Pelo tato, o excesso de vibração e temperatura elevadas podem ser percebidos, embora não seja recomendado tocar na superfície da máquina pelo risco de lesão. 

Já a visão – sentido mais utilizado, podem ser verificados vazamentos, formação de espuma, escurecimento do óleo e outros. 

Você deve estar pensando: até o paladar? A resposta é sim, principalmente nas indústrias alimentícias

2. Estetoscópio Eletrônico

São utilizados para encontrar ruídos em máquinas, como ventiladores e bombas. Esse método é utilizado para o controle de vibração de rolamentos. Por exemplo, quando estão funcionando corretamente, produzem um ruído contínuo. Ou seja, sons irregulares que indicam algo errado ali. 

Estetoscópio Eletrônico
Estetoscópio Eletrônico

Para que a análise seja feita, o ativo deve estar em funcionamento e o responsável pela tarefa deve conhecer muito bem o maquinário – tê-lo acompanhado por um período é um requisito prévio. Só assim, é possível definir se o ruído apresentado durante o funcionamento é incomum ou não e identificar os problemas: 

  • Falta de lubrificação ou óleo (o excesso de atrito gera ruído);
  • Desbalanceamento;
  • Falta de alinhamento entre eixos;
  • Elemento de máquina desgastado (comum em rolamentos, engrenagens);
  • Folga excessiva entre elementos;
  • Choque entre elementos de máquinas.

O estetoscópio inclui um fone de ouvido e um CD com áudio pré-gravado que demonstra os ruídos de máquinas mais encontradas. 

3. Coletores manuais

O método mais utilizado no monitoramento offline e também pela indústria, é o coletor de vibração manual. 

Com o coletor houve uma evolução de um diagnóstico mais simples em que se avaliava apenas o nível de ruído das máquinas, para uma análise mais complexa em que é possível observar todo o espectro de frequências.

Assim, é possível identificar condições de operação inadequadas com maior assertividade e diagnosticar a falha do equipamento com mais facilidade.

Porém, como as coletas são manuais, existirão as dificuldades relacionadas a esse tipo de execução, como: períodos estabelecidos, onde um técnico que precisa se deslocar até o ativo, fazendo a medição de vibração para velocidade ou deslocamento. 

Manutenção preditiva offline e online: qual escolher?

Os dados da coleta são armazenados em memória física interna do equipamento que posteriormente precisam ser transferidos para um computador, onde serão analisados. 

Esse processo de coleta, descarregamento e interpretação pode demandar certo tempo da equipe, sem contar que alguns ativos são de difícil acesso. 

O método é simples (embora exija uma alta expertise do técnico para analisar os dados coletados), mas é preciso tomar cuidado e planejar a medição com bastante atenção. 

4. Sensores IoT

O monitoramento online é definido e realizado por sensores de vibração ou energia, mesclado a uma tecnologia IoT, ciência de dados e inteligência artificial. Somado a um um software que coleta, analisa e depois transforma essas informações em dados, gráficos, que representam o desempenho e a condição do seu ativo

Como funciona o sensor da TRACTIAN?

Esses sensores já acoplados à máquina faz com que os dados sejam coletados em tempo real, sem exigir deslocamento, tempo ou esforço dos mantenedores e gestores.

Não é necessário se deslocar até o ativo, já que todo processo é automatizado e remoto. 

Um modelo são os sensores: Smart Trac, sensor de vibração e temperatura, e o Energy Trac, sensor de energia elétrica. Para seu uso, basta plugá-los ou conectá-los em todos os ativos que serão monitorados, já que possuem base magnética. Além disso, eles têm rede própria, não dependendo do Wi-Fi industrial. 

Sensores IoT Smart Trac e energy trac
Smart Trac, sensor de vibração e Energy Trac, sensor de energia elétrica

Em seu primeiro acesso, o gestor insere os dados de cada ativo e já inicia o processo de aprendizado dos sensores, assim suas máquinas já começam a ser monitoradas de forma 100% remota. 

Os dados são obtidos o tempo todo pelos sensores, armazenados na nuvem e depois, interpretados pela plataforma, que os envia na forma de insights para os mantenedores sobre a condição da máquina. Permitindo que a equipe tome decisões estratégicas facilmente, já que as coletas são feitas diariamente. 

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Sobre o autor:

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Hugo Yoshida

Bacharel em Administração pela UEL. É especialista em Gestão de negócios, manutenção preditiva e criador de conteúdo voltados para o setor industrial na TRACTIAN.

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