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Manutenção Preditiva: o que é, vantagens e prática [2022]

11/04/2022• Tempo de leitura: 1 min• Atualizado há 20 dias

A cada dia, o olhar sobre o setor da manutenção muda, focando cada vez mais na Manutenção Preditiva: deixa de ser visto como uma fonte de gastos excessivos, acionado apenas em situações de emergência, e se torna uma ferramenta estratégica essencial para cortar custos e aumentar a produtividade de plantas industriais.

Essa mudança também vem acompanhada de uma alteração no próprio cenário da manutenção. Quando falamos no setor, a ideia é sustentar um ritmo e manter as atividades em funcionamento todos os dias. O objetivo final não é mais consertar as máquinas, mas evitar que elas quebrem. 

Claro, caso surja uma falha grave, cabe à equipe de manutenção corrigi-la o mais rápido possível, para que prejuízos sejam evitados.  No entanto, o ideal é que os mantenedores não se contentem com a manutenção corretiva e busquem ferramentas e técnicas capazes de monitorar a saúde e a condição dos ativos em tempo real, dando espaço a ações proativas que evitem quebras catastróficas e paradas inesperadas. 

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Para antecipar as falhas e revolucionar rotinas de manutenção, a melhor alternativa é a Manutenção Preditiva. Pensando nisso, preparamos um guia completo com definições, explicações, modos de implementar e muito mais. Boa leitura!

1. Manutenção Preditiva: o que é?

A Manutenção Preditiva se dá pelo acompanhamento contínuo de um equipamento ou sistema e a tentativa de definir seu estado futuro por meio dos dados coletados ao longo do tempo com a preditiva. Por meio de um sensoriamento específico como vibração, temperatura, horímetro, vazão e pressão, é possível verificar a tendência daquele ativo à falha e se há necessidades de intervenções corretivas.

“Predição” se refere ao ato ou efeito de afirmar, com antecedência, algo que ainda vai acontecer. É justamente essa a proposta: definir a confiabilidade de um equipamento a partir da coleta de dados. Isso é, medir o quanto essa máquina é confiável em relação à capacidade de continuar produzindo pelas próximas horas, dias e semanas. 

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Com essa estratégia, é possível focar a gestão em um acompanhamento periódico para analisar variações de aspectos como vibração e temperatura dos ativos. Isso é feito por meio da medição, direta e indireta, e da interpretação dos resultados, o que permite ao gestor saber se o ativo está funcionando como deveria ou se precisa de atenção especial.

2. Por que escolher a Manutenção Preditiva?

É preciso primeiro ter noção do cenário atual da manutenção antes de tomar a melhor decisão para a sua empresa. A vantagem é que, além de tornar o trabalho dos mantenedores mais eficiente, a estratégia preditiva mantém a competitividade da indústria. Afinal, o acompanhamento antecipa as falhas, máquinas que não quebram mantêm a produção funcionando e assim, a empresa ganha mais espaço no mercado globalizado.

Como visto acima, por estar relacionada a diversos parâmetros de análise, a Manutenção Preditiva visa prever e evitar problemas graves em estágio inicial. Analisando o cenário atual, é visível que o setor está saindo de uma dinâmica de “apagar incêndio” e “quebra e conserta”, e partindo em rumo às ações proativas que evitam as quebras. 

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Ao mergulhar nesse processo de evolução, a indústria reduz drasticamente os custos com manutenção e, consequentemente, aumenta sua lucratividade. Confira algumas das principais vantagens da preditiva:

Entenda quais são as vantagens da manutenção preditiva

3. Manutenção Preditiva e Preventiva: qual é a diferença?

É muito importante entender as diferenças entre a Manutenção Preditiva e Preventiva para então escolher a estratégia mais adequada para cada operação. Embora sejam termos parecidos, na prática existem muitas diferenças, e não devem ser confundidos.

Da manutenção preventiva à preditiva: saiba como a condição dos ativos impacta a gestão

Você já deve realizar a Manutenção Preventiva em sua empresa, certo? É de extrema importância quando o assunto é otimizar a vida útil e eficiência dos ativos. Ela opera a partir de um intervalo de tempo predeterminado, pensando principalmente no tempo de vida das peças, realizando análises hipotéticas baseadas em gatilhos. 

Um bom exemplo de preventiva seria: depois de 3.000 peças produzidas ou 5.000 horas de uso, trocar rolamento do mancal. Mas, nem sempre o tempo de uso ou cota de trabalho é suficiente para determinar se um ativo precisa de manutenção. É necessário analisar sua condição especificamente.

A preditiva surge a partir de uma boa manutenção preventiva, que também pode realizar reparos antes da quebra a partir de uma análise hipotética.

No caso da preditiva, é possível predizer o desempenho do equipamento baseado em análises de tendências e assim, tentar identificar quebras e probabilidades de apresentar falhas no futuro. É projetada para garantir a confiabilidade dos ativos. 

Usemos o exemplo de um carro para ilustrar a diferença. Você já levou um veículo para a revisão ou viu alguém levando, não é? Essa é a preventiva, pois você leva o veículo em um momento definido prévia e hipoteticamente para conferir se está funcionando corretamente. 

A estratégia preditiva seria se o próprio carro tivesse um sistema de monitoramento interno ou sensores que informassem quando algo estivesse fora do padrão, prevendo uma possível falha.

Falhas aleatórias podem ocorrer na Manutenção Preventiva: você pode expor o ativo a um novo pico de taxa de falhas devido à mortalidade infantil e trocar peças em perfeito estado sem necessidade. Na preditiva os problemas são detectados com antecedência e de forma assertiva, causando menos desperdício e gastos desnecessários.

Confira nosso guia definitivo dos tipos de manutenção.

Diferenças entre manutenção preventiva e preditiva

4. Objetivos da Manutenção Preditiva exemplos

Em geral, a Manutenção Preditiva visa impulsionar o desempenho dos ativos de uma empresa, mas também busca atingir uma série de objetivos específicos. Confira alguns deles: 

  • Antecipar necessidade de serviços de manutenção;
  • Reduzir desmontagens e reparos desnecessários;
  • Aumentar tempo de disponibilidade dos equipamentos;
  • Diminuir paradas forçadas;
  • Prolongar tempo de vida útil dos equipamentos;
  • Elevar confiabilidade dos equipamentos.

Com esses objetivos em mente, manter o bom funcionamento da empresa e aumentar a produtividade são garantias da Manutenção Preditiva. O trabalho da equipe se torna mais seguro e menos desgastante com ajuda da tecnologia, é possível planejar melhor a rotina de reparos e ter maior controle dos equipamentos, além de reduzir os custos da operação como um todo.

5. Técnicas utilizadas pela Manutenção Preditiva

Depois de entender as vantagens da Manutenção Preditiva e como ela se difere da Preventiva, é hora de entender o principal pilar da estratégia: as análises, o que ela monitora. Citamos as 5 principais técnicas:

a. Análise da Vibração

A análise da vibração é indispensável para a manutenção preditiva de qualquer equipamento rotativo: é essencial para detectar falhas mecânicas e entender a causa de outros defeitos capazes de parar a produção.

A partir dessa técnica é possível descobrir diversos tipos de alterações prejudiciais à produção, entre eles: desbalanceamento de massa, desalinhamento e empenamento de eixos, desgaste de rolamentos, desgaste de engrenagens, problemas estruturais e folgas.

b. Termografia

É a representação, em gráficos ou imagens, da radiação infravermelha emitida pelos equipamentos. A partir dela, é possível identificar, monitorar e registrar alterações nos níveis de temperatura dos componentes, gerando uma imagem térmica ou um termograma e evitando o superaquecimento.

c. Ultrassom

O ultrassom consiste em elevar a frequência das ondas sonoras até um limite em que possam ser captadas pelo sistema auditivo humano. Dessa forma, conseguimos detectar vazamentos em sistemas de transporte de ar comprimido, vapor e outros gases, além de fugas de corrente elétrica e defeitos mecânicos.

d. Análise de trincas

Realizada através do ensaio por partículas magnéticas, é uma técnica utilizada nas indústrias para identificar descontinuidades superficiais e subsuperficiais. A partir dela, é possível detectar defeitos como trincas, junta fria, inclusões, gota fria, dupla laminação, falta de penetração, dobramentos, segregações, entre outros.

e. Análise do óleo

Por último, essa técnica tem como finalidade fornecer informações úteis e precisas sobre o estado do lubrificante e sobre as condições da máquina. Além de controlar a contaminação do óleo, também é possível analisar o desgaste dos metais e aditivos dos óleos para definir um melhor tempo de troca.

A análise do óleo possibilita encontrar alguns problemas como contaminação, falhas em engrenamentos, oxidação, desalinhamentos, depreciação de aditivos e desgaste de componentes mecânicos.

Técnicas da manutenção preditiva: na prática

6. Como implementar na minha empresa?

Existem muitas soluções acessíveis para o sensoriamento e monitoramento dos ativos, um excelente investimento para qualquer empresa. O ideal é que você comece pelas técnicas que mais fazem sentido para os tipos de equipamento da sua organização, mas alguns métodos podem facilitar esse processo. 

Separamos um passo a passo simples para que você consiga observar os resultados do monitoramento rapidamente:

Passo a passo da implementação da manutenção preditiva

TRACTIAN está entre as empresas de software que mais crescem no mundo

a. Comece com seus equipamentos mais críticos

Equipamentos críticos são aqueles cujas falhas podem resultar em grandes custos e problemas para as indústrias. Quanto maior a criticidade, mais fundamental o ativo é para a produção e, portanto, maior é a prioridade na hora de implementar a manutenção. 

Saiba tudo sobre matriz de criticidade

Uma ferramenta popular para o estudo da criticidade é a análise ABC, que pode ser usada para classificar a prioridade de risco dos ativos. Geralmente se baseia em três critérios: frequência de falhas, nível de dificuldade em detectar a falha e impacto causado pela falha nas operações gerais. 

Análise de criticidade na manutenção

Como podemos observar na tabela, a criticidade se divide em três classes:

Classe A: criticidade alta;
Classe B: criticidade média;
Classe C: criticidade baixa.

O ideal é iniciar o programa de manutenção preditiva nos equipamentos com alta e média criticidade (A e B). Isso reduzirá consideravelmente o tempo de inatividade das máquinas, garantindo excelentes resultados.

b. Rastreie informações relacionadas a falhas

Depois de elencar os ativos, é preciso pensar nas falhas e de onde elas estão vindo. Identifique quais variáveis são mais importantes para o monitoramento dos ativos, como vibração, temperatura, horímetro, consumo de energia, entre outras. É nessa etapa que você começará a aplicar as técnicas mencionadas anteriormente.

Confira nosso guia completo de monitoramento online de ativos

Depois, passamos a falar de sensoriamento e monitoramento. É preciso encontrar ferramentas, sensores e softwares que forneçam as variáveis e executem as técnicas com precisão para obter o melhor diagnóstico de antecipação de falhas. 

Tais dispositivos têm qualidade ampliada a cada dia que passa, o que torna mais vantajoso seu uso como um grande par de olhos extras para as instalações da sua indústria.  Alguns deles coletam os dados automaticamente, sem precisar que um técnico se aproxime do equipamento.

Sensor monitorando um ativo crítico

Dentro da Manutenção Preditiva, existem dois métodos de monitoramento de ativos: offline e online. É importante entender as duas alternativas para escolher a mais adequada para cada planta, pois a decisão impacta os custos de manutenção e a lucratividade das empresas.

No primeiro caso, sensores coletam dados manualmente e dependem diretamente dos mantenedores, que realizam as coletas. Já o monitoramento online se utiliza da Inteligência Artificial e, por meio de sensores IoT instalados nas máquinas, coleta dados automaticamente a todo o tempo, sem precisar da presença ou auxílio do profissional de manutenção.

Diferenças monitoramento online e offline

Monitoramento de ativos offline e online: saiba qual escolher

c. Notifique a equipe de manutenção para ação

Com informações sobre os ativos mais críticos e dados sobre as falhas, o que resta é agir e colocar em prática. Aqui entra a mudança de mentalidade que deve ser instaurada em todos os integrantes da equipe: agora, você não precisa mais esperar o equipamento quebrar. Em vez disso, pode combater a falha no tempo certo, logo quando aparecem os primeiros indícios e variações anômalas da condição do ativo. 

Alguns excelentes aliados para essa etapa são os softwares que utilizam inteligência artificial para a análise de dados dos equipamentos. Isso porque muitas plataformas entregam as informações e diagnósticos prontos e em tempo real, não exigindo que o gestor perca seu tempo interpretando os dados. Para mostrar como isso acontece na prática, usaremos o caso de um dos clientes da TRACTIAN.

O exemplo ilustrado pela imagem abaixo mostra o papel da plataforma em um ativo da Embraer. A fabricante de aviões, que antes implementava majoritariamente manutenções corretivas e preventivas, mudou a rotina após a instalação dos sensores IoT e do software de gestão de manutenção da TRACTIAN.

TRACTIAN é eleita um dos 3 melhores softwares de manutenção do mundo

Desbalanceamento identificado pela plataforma TRACTIAN

Com uma gestão de manutenção mais assertiva, a empresa passou a evitar problemas e conseguiram, por exemplo, interromper potenciais desvios de desbalanceamento e saturação em um filtro de motobomba. C

A plataforma da TRACTIAN gerou um insight — como mostra a imagem acima —, a equipe de manutenção da Embraer logo verificou o ativo e na maioria das vezes foi possível encontrar o defeito antes que causasse consequências graves para a produção. 

Com essa estratégia de antecipação de falhas, que podem ser tão graves quanto a parada total ou quebra do equipamento, a indústria teve aumento considerável da disponibilidade e confiabilidade dos ativos que receberam os sensores. 

São diversos pontos positivos após a adoção da manutenção preditiva: automação das demandas de manutenção, monitoramento online, reportes de falhas em sua condição potencial, maior produtividade, redução de custos e desperdícios, melhor uso do tempo, entre outros. 

7. Ferramenta de Manutenção Preditiva: como a tecnologia pode ajudar?

Ao adotar outras estratégias de manutenção — como a preventiva ou corretiva, por exemplo —, é comum que muitos gestores utilizem planilhas para registrar e analisar dados, além de Ordens de Serviço em papel para documentar o trabalho de uma equipe.

Na Manutenção Preditiva, com o auxílio da tecnologia, tudo isso fica para trás. Os registros manuais tomam muito tempo e trabalho, e a rotina dos mantenedores pode se tornar mais eficiente com sensores IoT e inteligência artificial presentes em um software. 

Assim, a coleta de dados se torna rápida e eficiente, já que elas conseguem analisar milhares de informações em questão de segundos e com uma precisão muito maior. A necessidade de coletas manuais e intermitentes desaparece, assim como interpretações difíceis e contas extensas. A própria tecnologia fornece os insights necessários para agir.

Geralmente, pensamos nessas tecnologias como algo muito fora da nossa realidade. Na verdade, a aplicação de processos de melhoria  relacionados à manutenção preditiva tem se tornado cada vez mais fácil e viável, e podem estar muito mais próximas do seu orçamento do que você imagina.

A TRACTIAN é um bom exemplo de alternativa para empresas que querem transformar suas rotinas de manutenção. O sistema preditivo é composto por sensores IoT, que fazem o sensoriamento dos equipamentos, e uma plataforma integrada e inteligente que realiza a gestão dos ativos e o monitoramento de toda a planta industrial de maneira remota e intuitiva para os gestores.

Sensor e plataforma TRACTIAN

Com tecnologia de ponta e recursos desenvolvidos pensando especialmente nos mantenedores, o objetivo da plataforma da TRACTIAN é tornar o trabalho dos profissionais da manutenção menos desgastante por meio de ferramentas de hardware e software que os tornem os melhores da categoria.

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Sobre o autor:

Foto do Autor

Pedro Piovesan

Engenheiro formado pela Universidade do Estado de Santa Catarina, com mais de 10 anos de atuação nos ramos de Indústria 4.0, metal-mecânica, fabricação de máquinas e hidráulica. É Head de Engenharia de Aplicações e Sucesso do Cliente na TRACTIAN.

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