Você já sabe que, na gestão de manutenção, a manutenção preditiva é o nome que damos ao acompanhamento contínuo de um ativo.
Essa metodologia está diretamente relacionada à prevenção de falhas potenciais que podem afetar a condição da máquina. E, para evitá-los, é necessário o monitoramento baseado na coleta de dados.
Existem dois métodos de monitoramento de ativos na manutenção preditiva: o monitoramento offline e o monitoramento online. O nome pode ser parecido, mas os dois são bem diferentes, cada um com suas especificidades.
Na manutenção preditiva offline são utilizados sensores e coletores de dados manuais, que dependem dos profissionais da indústria para realizar as coletas.
Já no monitoramento online, que tem se tornado cada vez mais presente nas empresas adeptas ao movimento da Indústria 4.0, a situação é bastante diferente. Os sensores IoT, combinados à Inteligência Artificial e instalados nas máquinas, coletam dados automaticamente, 24 horas por dia, todos os dias da semana.
Entender os dois métodos de monitoramento de ativos é fundamental para saber qual escolher, uma vez que a decisão contribui diretamente para uma boa gestão de ativos, com estratégias mais assertivas que por sua vez impactam os custos de manutenção e a lucratividade das empresas.
É por isso que, no artigo de hoje, vamos te explicar as principais diferenças entre o monitoramento offline e o online, bem como suas vantagens e desvantagens.
Monitoramento Offline
No método de monitoramento offline, o coletor de vibração manual portátil – também conhecido como canetinha de vibração – é o mais usado pelos profissionais da indústria.
Suas medições são feitas por um técnico que se desloca até o ativo que faz a medição de vibração geral para velocidade e/ou deslocamento.
Essas coletas não são frequentes, sendo feitas em períodos estabelecidos em rotas de inspeções não periódicas.
Todo esse processo de coleta e descarregamento dos dados demanda uma quantidade considerável de tempo, sem contar que alguns ativos podem ser de difícil acesso, dependendo da planta industrial.
Aqui vai um exemplo para deixar mais claras as principais diferenças entre os dois tipos de manutenção preditiva: imagine uma situação em que é preciso fazer uma medição de vibração de um moinho.
Caso o gestor de manutenção opte pelo método offline, é preciso preparar com antecedência o material de medição, que envolve coletor, sensores, cabos e apoio – além dos materiais de segurança (EPIs) exigidos para acessar o equipamento.
Além disso, nesse tipo de coleta, o técnico deve estar sempre acompanhado de uma equipe de suporte, já que a situação apresenta riscos.
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.
Afinal, caso o técnico esqueça algum equipamento ou perceba que faltou algum dado a ser coletado, vai precisar ir e vir do moinho mais vezes.
Essa falta de preparo ao executar uma manutenção preditiva offline pode custar bastante tempo e esforço do time, que também tem outras atividades de manutenção para realizar.
Monitoramento Online
Por outro lado, no monitoramento online de ativos, o caráter IoT (Internet of Things) dos sensores acoplados à máquina faz com que os dados sejam coletados em tempo real, sem exigir deslocamento, tempo ou esforço dos colaboradores.
O mantenedor não precisa se preocupar em ir até o ativo, já que todo o processo é automatizado e remoto. Isso inclui a análise dos dados coletados, que também é automática e baseada em Inteligência Artificial.
Um exemplo desse tipo de sistema preditivo é o da TRACTIAN, que oferece os sensores IoT Smart Trac e a plataforma de monitoramento e gerenciamento de ativos. Recebidos os sensores pela indústria, basta plugá-los em todos os ativos que serão monitorados, já que possuem base magnética. Além disso, eles têm rede própria (não dependem do Wi-Fi industrial).
Ao acessar a plataforma pela primeira vez, o gestor de manutenção insere os dados de cada ativo e inicia o processo de aprendizado dos sensores. Em seguida, já pode começar a monitorar suas máquinas pelo computador, tablet ou celular, de forma 100% remota e prática.
Com isso, fica mais fácil para a equipe tomar decisões estratégicas para a manutenção, já que não precisa mais preestabelecer uma data (às vezes aleatória) para fazer a coleta de dados.
Eles são obtidos o tempo todo pelos sensores, armazenados na nuvem e interpretados pela plataforma, que os envia para os mantenedores na forma de insights sobre a condição da máquina. Assim, a gestão de ativos é facilitada e otimizada.
Os dados coletados por sistemas de monitoramento online de ativos podem ser divididos em dois tipos: vibração e temperatura ou especificações do ativo.
Os dados de vibração e temperatura são obtidos a partir do momento em que o sensor é posicionado na máquina e passa a coletar informações sobre o comportamento mecânico e as condições físicas dela.
Além de uma análise de vibração, é fornecida a observabilidade do maquinário, permitindo que você controle os dados e entenda perfeitamente a dinâmica de funcionamento de todos os ativos monitorados.
Já as especificações do ativo são fornecidas pelos gestores ou responsáveis, e têm o objetivo de categorizar o funcionamento da máquina avaliada e facilitar sua consulta e classificação.
Com essas informações, é possível identificar desde falhas simples até as mais complexas, como: desgastes, desalinhamentos, desbalanceamentos, falta de lubrificação, excesso de vibração e diversos outros problemas que podem aparecer em mais de 30 tipos de ativos rotativos.
Para saber mais detalhes sobre quais ativos o sensor monitora, leia este artigo.
O monitoramento online da TRACTIAN tem o intuito de imitar o comportamento do analista de campo, mas de maneira automatizada e contínua, aumentando a precisão e diminuindo a influência de aleatoriedades no processo.
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