A manutenção prescritiva é uma abordagem inovadora que está revolucionando a forma como as empresas gerenciam seus ativos na era da Indústria 4.0. Mais do que uma simples evolução da manutenção preditiva, a prescritiva vai além da previsão de falhas, fornecendo recomendações precisas sobre ações a serem tomadas para otimizar o desempenho dos equipamentos e prolongar sua vida útil.
O que é manutenção prescritiva?
Esse tipo de manutenção é definida como uma estratégia avançada que combina monitoramento em tempo real, análise de dados e Inteligência Artificial para não apenas antecipar falhas, mas também prescrever as melhores ações a serem tomadas para evitá-las. Essa abordagem surgiu no contexto da Indústria 4.0, onde a digitalização e a conectividade permitem coletar e processar grandes volumes de dados dos equipamentos.
O objetivo principal da prescritiva é garantir a máxima disponibilidade e confiabilidade dos ativos, reduzindo custos e tempos de inatividade não planejados. Ao identificar padrões e anomalias nos dados, os sistemas prescritivos podem recomendar intervenções otimizadas, como ajustes de parâmetros, substituição de peças ou agendamento de manutenções.
Como funciona a prescritiva?
O processo da prescritiva envolve três etapas principais: monitoramento, análise e prescrição. Na primeira etapa, sensores e dispositivos IoT (Internet das Coisas) coletam dados em tempo real sobre o desempenho e as condições dos equipamentos, como vibração, temperatura, pressão, etc.
Na segunda etapa, esses dados são processados e analisados por algoritmos avançados de Machine Learning e IA, que identificam padrões, correlações e anomalias. Esses algoritmos são treinados com dados históricos e aprendem continuamente com novos dados, aprimorando sua capacidade de previsão e diagnóstico.
Por fim, na etapa de prescrição, o sistema gera recomendações específicas sobre as ações a serem tomadas para evitar falhas e otimizar o desempenho. Essas recomendações podem incluir desde ajustes de configuração até a substituição de componentes, levando em conta fatores como criticidade do equipamento, custo e disponibilidade de peças e equipes de manutenção.
Um exemplo prático seria um sistema de manutenção prescritiva aplicado a uma turbina eólica. Sensores monitoram continuamente variáveis como velocidade do vento, vibração das pás e temperatura dos rolamentos.
Ao detectar um padrão anormal de vibração, o sistema analisa os dados e identifica que a causa provável é um desgaste nos rolamentos. Em seguida, recomenda a substituição dos rolamentos dentro de um prazo específico, considerando a disponibilidade de peças e equipes e a previsão de ventos para minimizar o impacto na geração de energia.
Benefícios da Manutenção Prescritiva
A adoção da prescritiva traz uma série de benefícios significativos para as organizações, entre eles:
- Redução de custos e tempos de inatividade: Ao antecipar falhas e prescrever ações otimizadas, a prescritiva minimiza paradas não planejadas e permite uma gestão mais eficiente dos recursos de manutenção. Estudos mostram que essa abordagem pode reduzir os custos de manutenção em até 25% e os tempos de inatividade em até 45%.
- Aumento da vida útil dos equipamentos: Com o monitoramento contínuo e a intervenção proativa, a manutenção prescritiva evita que falhas incipientes se agravem e causem danos maiores aos equipamentos. Isso prolonga significativamente a vida útil dos ativos, adiando a necessidade de substituições e reduzindo o custo total de propriedade.
- Maior eficiência e produtividade: Ao manter os equipamentos operando em condições ideais, a manutenção prescritiva maximiza sua eficiência e desempenho. Isso se traduz em maior produtividade, melhor qualidade dos produtos e menor consumo de energia e recursos.
- Segurança aprimorada: A manutenção prescritiva também contribui para a segurança operacional, ao identificar condições de risco potencial e recomendar ações para mitigá-las. Isso reduz a ocorrência de acidentes e incidentes relacionados a falhas de equipamentos.
Tipos de Manutenção: Corretiva x Preventiva x Preditiva
Embora a prescritiva seja frequentemente vista como uma evolução da manutenção preditiva, existem diferenças importantes entre as duas abordagens.
A manutenção preditiva se concentra em antecipar falhas com base no monitoramento da condição dos equipamentos, utilizando técnicas como análise de vibração, termografia e análise de óleo. Quando um indicador ultrapassa um limite predefinido, uma intervenção de manutenção é programada.
Já a prescritiva vai além da previsão, utilizando algoritmos avançados para analisar grandes volumes de dados e fornecer recomendações específicas sobre as melhores ações a serem tomadas. Além de indicar quando uma falha está prestes a ocorrer, a prescritiva sugere como evitá-la de forma otimizada, considerando múltiplos fatores.
Enquanto a manutenção prescritiva se baseia principalmente em regras e limites predefinidos, a prescritiva utiliza aprendizado de máquina para identificar padrões complexos e adaptar-se continuamente. Isso permite uma abordagem mais personalizada e eficiente, especialmente em ambientes complexos e dinâmicos.
É importante ressaltar que tanto a manutenção preditiva quanto a prescritiva são estratégias proativas, que buscam evitar falhas antes que elas ocorram. Isso as diferencia da manutenção corretiva, que é uma abordagem reativa, onde as ações de manutenção são realizadas apenas após a ocorrência de uma falha.
Embora a manutenção corretiva seja necessária em certas situações, ela geralmente está associada a maiores custos de manutenção e tempos de inatividade. A adoção de estratégias preditivas e prescritivas permite reduzir a necessidade de manutenções corretivas e maximizar a disponibilidade e confiabilidade dos ativos.
Como implementar manutenção prescritiva na minha indústria?
Adotar a manutenção prescritiva requer um planejamento cuidadoso e uma série de etapas:
- Definição de objetivos e escopo: É fundamental ter clareza sobre os objetivos a serem alcançados e o escopo da implementação, identificando os equipamentos críticos e os processos a serem contemplados.
- Coleta e integração de dados: A base da manutenção prescritiva são os dados. É necessário estabelecer uma infraestrutura para coletar, armazenar e integrar dados de diferentes fontes, como sensores, sistemas de controle e históricos de manutenção.
- Desenvolvimento de modelos preditivos: Com os dados disponíveis, é possível desenvolver modelos preditivos utilizando técnicas de Machine Learning e IA. Esses modelos são treinados para identificar padrões e anomalias nos dados e gerar previsões e recomendações.
- Integração com processos de manutenção: A prescritiva não substitui completamente outras estratégias, como a manutenção preventiva e a preditiva. É importante integrá-la aos processos existentes, definindo fluxos de trabalho e responsabilidades claras.
- Capacitação e mudança cultural: Implementar a manutenção prescritiva requer novas habilidades e uma mudança de mentalidade. É essencial capacitar as equipes de manutenção e operação, promovendo uma cultura orientada a dados e melhoria contínua.
- Monitoramento e aprimoramento contínuo: A prescritiva é um processo contínuo. É importante monitorar os resultados, avaliar a eficácia das recomendações e aprimorar continuamente os modelos e processos com base nos aprendizados.
Empresas de diversos setores, como energia, manufatura e transporte, já estão colhendo os benefícios da manutenção prescritiva. Por exemplo, a Rolls-Royce utiliza essa abordagem em seus motores aeronáuticos, monitorando mais de 70 trilhões de dados por ano para otimizar a manutenção e reduzir custos. A Siemens também aplica a prescritiva em suas turbinas eólicas, aumentando a disponibilidade e reduzindo os tempos de inatividade.
O que é o Autodiagnóstico™ de Falhas da TRACTIAN?
Em termos simples, o Autodiagnóstico™ de falhas é a capacidade de detectar falhas automaticamente acompanhado de um diagnóstico resolutivo para situação.
O sistema é composto por algoritmos de inteligência artificial para realizar tal feito. Essa tecnologia funciona como um médico para suas máquinas, monitorando continuamente seus sinais vitais e alertando sobre qualquer problema potencial.
O Futuro da Prescritiva
A manutenção prescritiva está apenas no início de seu potencial. Com o avanço das tecnologias de IoT, IA e computação em nuvem, as possibilidades são vastas. Algumas tendências e inovações que devem moldar o futuro da manutenção prescritiva incluem:
- Gêmeos Digitais: A criação de réplicas virtuais dos equipamentos físicos, combinando dados em tempo real e modelos preditivos, permitirá simulações e otimizações ainda mais precisas.
- IA Explicável: O desenvolvimento de algoritmos de IA capazes de explicar suas recomendações tornará a manutenção prescritiva mais transparente e confiável, facilitando a tomada de decisões.
- Manutenção Autônoma: A integração da manutenção prescritiva com robótica e automação permitirá que algumas ações de manutenção sejam executadas de forma autônoma, sem intervenção humana direta.
- Ecossistemas Colaborativos: A troca de dados e insights entre empresas e fornecedores, por meio de plataformas colaborativas, impulsionará a evolução da manutenção prescritiva e a criação de novos modelos de negócio.
A manutenção prescritiva tem um potencial enorme não apenas para otimizar a gestão de ativos, mas também para transformar os modelos operacionais e de negócios das empresas. À medida que mais organizações adotarem essa abordagem e as tecnologias evoluírem, a manutenção prescritiva se tornará um diferencial competitivo essencial na era da Indústria 4.0.
