Em uma moenda operando em plena safra, não é raro ver motores trabalhando no limite, oscilando entre picos de carga e variações de torque a cada novo feixe de cana. Tudo parece normal, até que não está mais: o motor esquenta além do ideal, a vibração sai do padrão e, em questão de horas, a moagem inteira para.
Infelizmente, esses sinais não são perceptíveis no dia a dia. Eles se escondem justamente na variabilidade da operação, e quando aparecem já é tarde demais para intervir sem prejuízo.
Nesse cenário, confiar apenas em inspeções visuais ou na agenda da preventiva é o mesmo que apostar que “dessa vez vai dar certo”. Mas motor de moenda não perdoa erro de avaliação. Quando falha, paralisa toda a planta.
A boa notícia é que esse tipo de falha pode ser evitado. Mesmo sob carga variável, é possível enxergar o problema antes que ele aconteça, desde que o monitoramento seja constante, inteligente e contextualizado.
Neste artigo, vamos te mostrar como fazer isso com o apoio da tecnologia certa e também vamos te indicar quais falhas devem ser o foco do seu time de manutenção.
Por que motores de moenda exigem atenção redobrada
O motor da moenda trabalha sob uma condição que poucos ativos enfrentam: carga variável constante. A cada nova leva de cana, o esforço muda. Em alguns casos, a massa está mais densa. Em outros, a umidade exige mais torque.
Essa instabilidade é natural no processo, mas é justamente ela que dificulta a detecção de falhas no estágio inicial.
Motores assim não falham de uma hora pra outra. O que acontece é que pequenos desvios passam despercebidos porque se confundem com a oscilação da própria operação. Um pico de vibração aqui, uma elevação discreta de temperatura ali. Tudo dentro do que parece ser "normal". Até que deixa de ser.
E quando falha, não há margem para reação.
A paralisação de um motor compromete a moagem inteira, gerando acúmulo de cana na esteira, afetando a extração, desorganizando o processo de fermentação e, em alguns casos, obrigando até mesmo a a equipe a desviar carga para linhas menos preparadas.
É por isso que esse tipo de motor precisa de uma abordagem diferente. Preventiva baseada em tempo não resolve. Inspeção pontual também não. O que funciona é monitoramento contínuo, leitura de comportamento e resposta antes da falha virar quebra.
Quais falhas surgem em motores de moenda com carga variável?
A variação de carga que acontece na moenda, a cada feixe de cana que entra no sistema, afeta diretamente o comportamento do motor. E são justamente essas oscilações que aceleram falhas mecânicas e elétricas que, quando não monitoradas, evoluem para quebras críticas.
Veja as falhas mais comuns nesse tipo de ativo:
1. Desbalanceamento
A hélice ou acoplamento desbalanceado pode parecer inofensivo no início. Mas, sob esforço contínuo e intermitente, essa condição gera vibração excessiva, acelera o desgaste do rolamento e aumenta a temperatura nos mancais.
2. Desgaste de rolamentos
Em usinas, os rolamentos trabalham no limite. A oscilação de carga aumenta o atrito interno e encurta a vida útil. Em motores de moenda, isso pode passar despercebido até que o ruído aumente ou a temperatura dispare — o que, muitas vezes, já é tarde demais.
3. Desalinhamento de eixo
Mesmo milímetros fora do alinhamento geram impacto significativo em acionamentos sob carga variável. Esse desalinhamento aumenta a vibração axial e compromete a eficiência do conjunto.
4. Sobreaquecimento
Com o motor trabalhando em torque máximo por longos períodos, é comum que a temperatura ultrapasse o ideal. Isso degrada isolamentos e lubrificantes, além de reduzir a eficiência energética.
5. Flutuação de corrente elétrica
Motores sujeitos a variação de carga também sofrem com picos de corrente. Esse estresse pode danificar o enrolamento e afetar o desempenho geral do motor.
Essas falhas não aparecem em checklists tradicionais nem seguem uma lógica previsível. Em muitos casos, elas avançam silenciosamente, mascaradas pela dinâmica normal da moagem.
A única forma de detectá-las com antecedência é entender como o motor se comporta ao longo do tempo, e não apenas como ele está em um momento isolado. É aí que entra o monitoramento preditivo de verdade.
O que muda com o monitoramento preditivo contínuo
Quando falamos em monitoramento preditivo, não estamos falando apenas de instalar sensores e esperar alertas genéricos. O diferencial real está na capacidade de leitura comportamental do ativo, considerando o contexto dinâmico da carga, algo que só é possível com coleta contínua e inteligência embarcada.
No caso dos motores de moenda, essa abordagem faz toda a diferença — veja como:
Como funciona na prática
Os sensores instalados na carcaça do motor capturam dados de vibração e temperatura em tempo real, 24 horas por dia, inclusive durante os picos de carga da moagem. Esses dados são processados por algoritmos de IA que entendem a operação normal daquele ativo específico.
O sistema não compara com uma média genérica. Ele aprende com o histórico do próprio motor. Depois, a partir disso, detecta qualquer variação fora do padrão estatístico de comportamento.
Exemplo prático: Em um motor com carga estável, um pico de 2 mm/s em vibração radial pode ser tolerável. Mas se esse mesmo valor aparece em uma moenda com carga flutuante, logo após uma sequência de torque elevado e temperatura acima de 80 °C, o alerta é elevado de imediato, com recomendação de inspeção em acoplamento ou possível desalinhamento.
Esse é o tipo de insight que um técnico experiente levaria dias para perceber com base apenas em inspeções manuais — e, mesmo assim, correria o risco de subestimar a falha.
O que o sistema entrega de imediato:
- Tendência de evolução da falha: você enxerga o que está piorando, e não apenas o que já falhou.
- Diagnóstico assistido: o sistema sugere o modo de falha mais provável (rolamento, desalinhamento, desbalanceamento, etc.).
- Criticidade contextualizada: o alerta é classificado de acordo com o risco real à operação, considerando histórico, tempo de atuação e severidade.
- Integração direta com o CMMS: o alerta vira uma OS com prioridade definida, sem intervenção manual, permitindo ação rápida e rastreável.
O impacto no ciclo de manutenção
O time de PCM deixa de atuar com base em cronogramas fixos ou alertas de última hora. Com os dados certos, é possível antecipar intervenções, alinhar recursos e evitar paradas emergenciais — especialmente durante a safra, quando a disponibilidade do motor não é negociável.
Na entressafra, o monitoramento contínuo serve como validação de eficácia do plano de manutenção. Em vez de desmontar componentes por precaução, a equipe atua com precisão, priorizando o que de fato apresenta risco técnico comprovado.
E ainda temos o detalhe que faz toda diferença nas usinas: mesmo com a operação oscilando, mesmo com motor exposto a variações extremas de carga, o sistema aprende o padrão da planta. É isso que garante confiança técnica na tomada de decisão, algo que nenhuma inspeção visual, preventiva por tempo ou análise pontual de vibração consegue entregar.
Como isso funciona na prática: da falha silenciosa à resposta antecipada
Imagine o cenário: moenda em operação, alta vazão de cana, carga oscilando conforme a umidade da matéria-prima e a frequência dos feixes. O motor principal segue rodando normalmente, sem ruído atípico, sem tranco aparente. No checklist, tudo certo.
Mas, nos bastidores, a vibração axial começou a escapar do padrão esperado.
Em 72 horas, a amplitude cresceu 18%. No mesmo intervalo, a temperatura da região do acoplamento subiu 7 °C acima da média registrada em operação similar nas semanas anteriores. Nenhum técnico percebe. Nenhuma preventiva estava agendada.
O que acontece a seguir?
O sensor detecta, a inteligência interpreta e a manutenção age
A IA embarcada no sensor da Tractian reconhece o padrão como início de desalinhamento com possível sobrecarga em regime intermitente. Com base em outros comportamentos semelhantes registrados em moendas semelhantes, o sistema eleva a criticidade do alerta e dispara uma notificação ao PCM com diagnóstico sugerido e recomendação de OS.
A OS é criada automaticamente na plataforma, vinculando o alerta ao motor, ao acoplamento e à peça de reposição disponível no estoque. A prioridade é ajustada com base na severidade e no tempo estimado para evolução da falha. A equipe técnica recebe a tarefa já com todas as informações relevantes: comportamento do ativo, parâmetros anormais, última intervenção e sugestão de ponto de inspeção.
Resultado: falha evitada, moagem preservada
O alinhamento foi corrigido em uma janela de manutenção programada no turno da madrugada, sem impacto no ritmo da moagem. Nenhuma parada emergencial. Nenhum retrabalho. Nenhuma troca desnecessária. Apenas ação no tempo certo, com base em dados reais.
Esse é o tipo de cenário que se repete em plantas onde a preditiva deixou de ser um conceito e passou a ser rotina integrada ao ciclo de manutenção.
E se a gente estivesse falando de uma planta real?
Usinas como Coruripe, Serradinho Bioenergia e Uisa já utilizam sensores inteligentes da Tractian em centenas de ativos críticos, com destaque para motores, redutores e esteiras metálicas da área de moagem. Nessas plantas, o monitoramento contínuo tem permitido que os times de PCM identifiquem desvios antes que se tornem falhas, com alertas baseados em dados de vibração, temperatura e variação de carga.
Com essa estrutura, as equipes conseguem intervir com antecedência, evitando paradas inesperadas e ajustando o plano de manutenção com base em evidências reais, não apenas em ciclos fixos de preventiva.
Em contextos onde a moagem precisa manter taxa máxima durante a safra, e o motor da moenda opera sob esforço extremo, essa previsibilidade operacional se torna um diferencial decisivo.
Qual tecnologia adotar para esse tipo de aplicação?
Em motores de moenda, qualquer falha passa rápido do estágio inicial para a condição crítica. Isso significa que a tecnologia escolhida para monitoramento preditivo precisa acompanhar essa velocidade e complexidade. Não basta medir vibração e emitir alertas genéricos.
A solução precisa traduzir dados em contexto — e isso exige requisitos técnicos bem definidos.
Veja os principais critérios que sua planta precisa considerar:
Alta resolução na coleta de dados
Motores de moenda trabalham em regime intermitente e sob carga variável. Para captar anomalias reais — e não ruído de operação — o sensor precisa coletar dados com frequência superior a 20 kHz, com sensibilidade para identificar desvios sutis de aceleração, deslocamento e temperatura.
Análise embarcada com inteligência contextual
Não adianta o sensor apenas medir: ele precisa interpretar. Soluções baseadas em IA, como a da Tractian, entregam diagnósticos assistidos, relacionando padrões de falha ao comportamento histórico do ativo. Isso evita alarmes falsos e prioriza alertas com base em risco real.
Autonomia de conectividade
Em usinas, especialmente em áreas como moenda, redutores e caldeiras, nem sempre há Wi-Fi ou rede cabeada disponível. O sensor precisa ser autônomo, com conectividade própria (como rede móvel embarcada) e operar sem depender da infraestrutura local de TI.
Interface prática e integração com o CMMS
De nada adianta gerar dados se eles não viram ação. A tecnologia precisa se conectar ao sistema de ordens de serviço (CMMS), gerando tarefas automáticas com criticidade e ponto de falha já identificado. No caso da Tractian, os alertas já viram OS no CMMS, com indicação clara do que fazer, quando agir e qual peça utilizar.
Instalação rápida, sem parar a operação
Em plantas de moagem, tempo de parada é um recurso escasso. A tecnologia precisa ser plug & play: sem necessidade de parar o ativo, sem depender de retrofit, sem cabeamento. Um sensor que pode ser instalado em minutos e começa a operar imediatamente muda completamente o jogo para o time de PCM.
Conformidade e resistência industrial
O ambiente da moenda é agressivo: calor, umidade, poeira, vibração constante. O sensor precisa ter grau de proteção IP adequado, ser à prova de explosão (quando necessário) e suportar as condições de campo sem perda de precisão.
Como a Tractian te ajuda a detectar falhas em motores de moenda
Com sensores inteligentes, diagnóstico assistido por IA e integração direta com o fluxo de manutenção, sua planta ganha o que nenhuma outra abordagem entrega: contexto técnico em tempo real, ação priorizada e previsibilidade operacional.
Não importa se você está lidando com um redutor de 3 toneladas ou com o motor principal da linha de moagem. O que importa é saber, antes que falhe, o que vai falhar, por que vai falhar e quando agir.
Se esse é o nível de controle que você quer na sua planta, o próximo passo é testar a tecnologia preditiva da Tractian. Com ela, você vai ver, na prática, como evitar falhas críticas com dados reais, análise contextual e alertas que viram ação. Tudo isso sem ruído, sem achismo e sem paradas desnecessárias.
Quer testar gratuitamente? Veja hoje mesmo como o monitoramento preditivo da Tractian pode transformar a sua indústria e prevenir falhas nos seus motores de moenda.
