A manutenção industrial se transforma à medida que se adota tecnologias avançadas. Entre elas, o monitoramento preditivo se destaca por oferecer uma abordagem proativa e baseada em dados que visa prever falhas antes que elas ocorram.
Diferente dos modelos reativos (que lidam com problemas após sua ocorrência) e dos métodos preventivos (baseados em agendas fixas de manutenção), o monitoramento preditivo atua diretamente nas condições reais de operação dos equipamentos.
O monitoramento preditivo envolve a coleta e análise contínua de dados gerados pelos sensores instalados nos ativos industriais.
Esses sensores capturam informações vitais sobre as condições de operação, como temperatura, vibração, pressão e desempenho mecânico, permitindo a identificação de anomalias que podem indicar uma falha iminente.
A grande vantagem dessa abordagem é o aumento da confiabilidade operacional e a disponibilidade dos ativos, que se traduzem diretamente em menos paradas não planejadas e maior eficiência produtiva.
Quando falamos em manutenção preditiva, falamos de três coisas: otimizar processos, reduzir custos operacionais e garantir que os equipamentos funcionem nos parâmetros ideais.
Nesse texto, vamos falar como o monitoramento preditivo funciona, suas aplicações práticas e as melhores formas de implementá-lo para maximizar seus resultados.
Benefícios do Monitoramento Preditivo
O monitoramento preditivo vai além de ser uma simples ferramenta tecnológica. Na verdade, ele oferece um conjunto robusto de benefícios que transformam a maneira como as indústrias conduzem suas operações de manutenção.
Implementar essa abordagem traz vantagens que impactam diretamente nas principais métricas de eficiência e segurança.
Vamos explorar os benefícios centrais!
1. Redução de Custos Operacionais
Um dos maiores atrativos do monitoramento preditivo é a redução de custos com manutenção. Ao prever falhas através da detecção de anomalias, as empresas conseguem minimizar intervenções corretivas, que geralmente são mais caras e causam interrupções inesperadas na produção.
Além disso, evita-se o desgaste desnecessário dos equipamentos, prolongando sua vida útil e reduzindo o investimento em novos ativos.
2. Aumento da Vida Útil dos Equipamentos
Atuar diretamente nas condições de operação e na análise em tempo real dos dados dos ativos faz com que o monitoramento preditivo preserve a integridade dos equipamentos.
Quando se detecta falhas potenciais antes que se tornem problemas críticos, é possível planejar reparos de forma eficiente, o que prolonga a vida útil dos equipamentos e otimiza o uso dos recursos de manutenção.
De modo geral, a manutenção preditiva consegue reduzir o tempo de inatividade das máquinas em 30% a 50% e aumentar sua vida útil em 20% a 40%, segundo pesquisa da Mckinsey.
3. Segurança Operacional e dos Operadores
Muitas vezes subestimado, o impacto positivo na segurança operacional é um dos ganhos. Prever e mitigar falhas graves reduz o risco de acidentes e protege os operadores.
Além disso, a adoção do monitoramento preditivo facilita o cumprimento de normas de segurança, como a ISO 9001, que preza pela melhoria contínua e pela padronização de processos seguros.
4. Economia de Energia
O monitoramento preditivo contribui para a economia de energia ao garantir que os equipamentos operem dentro dos parâmetros ideais.
Equipamentos desgastados ou mal calibrados tendem a consumir mais energia do que o necessário. Assim, as indústrias conseguem reduzir significativamente o consumo energético, gerando uma economia notável a longo prazo.
5. Cumprimento de Normas e Padrões Industriais
A manutenção preditiva está alinhada às melhores práticas de conformidade industrial, incluindo normas como a ISO 9001.
É com a detecção contínua de anomalias que se garante que os equipamentos estejam sempre em conformidade com os padrões de qualidade e segurança, facilitando auditorias e assegurando que as operações mantenham altos níveis de confiabilidade.
6. Otimização de Recursos
Evitar intervenções emergenciais, que costumam consumir tempo e recursos de forma desproporcional, também é um efeito colateral importante.
Isso permite às equipes de manutenção se concentrar em ações mais estratégicas e menos reativas, otimizando a alocação de mão de obra e materiais.
Técnicas de Monitoramento Preditivo
O monitoramento preditivo utiliza um conjunto de técnicas avançadas para detectar falhas em seus estágios iniciais, permitindo intervenções precisas e evitando paradas inesperadas.
Cada técnica tem um foco específico, mas todas colaboram para a otimização do funcionamento das máquinas.
A seguir, apresentamos brevemente as principais ferramentas utilizadas:
1. Análise de Vibração
Essa é uma das técnicas mais comuns e eficazes no monitoramento preditivo. A análise de vibração monitora os padrões de vibração dos componentes mecânicos, identificando desvios que indicam desgaste de componentes como rolamentos, eixos e engrenagens.
2. Termografia Industrial
A termografia utiliza câmeras infravermelhas para medir a temperatura de superfícies e componentes.
Ela é fundamental para identificar superaquecimento em motores, quadros elétricos e sistemas de transmissão, possibilitando a correção de anomalias que poderiam levar a falhas graves. É amplamente utilizada em sistemas elétricos e mecânicos.
3. Ultrassom
O monitoramento por ultrassom é empregado para detectar vazamentos de ar, gases e líquidos, além de monitorar desgastes internos em componentes como válvulas e tubulações.
Essa técnica também é útil para identificar desgastes em rolamentos que podem não ser detectados por outros métodos, contribuindo para a prevenção de falhas catastróficas.
4. Análise de Óleo
A análise de óleo examina a lubrificação de equipamentos, verificando a presença de partículas metálicas e outros contaminantes que indicam desgaste interno.
É uma técnica importante para monitorar a saúde de motores, turbinas e sistemas hidráulicos, prolongando a vida útil dos equipamentos.
5. Monitoramento de Ruídos
Através da medição de ruídos anômalos, é possível detectar problemas mecânicos como folgas em componentes e desgastes excessivos. O monitoramento de ruídos é uma técnica complementar que ajuda a identificar falhas que afetam a integridade estrutural dos ativos.
Como Implementar o Monitoramento Preditivo na Indústria
Para obter o máximo desempenho, é fundamental garantir que todos os processos estejam integrados e operando de forma contínua, seja no formato offline ou online.
Aqui está um guia passo a passo para uma implementação bem-sucedida:
1. Planejamento Detalhado
O primeiro passo na implementação do monitoramento preditivo é desenvolver um plano que considere as necessidades específicas da planta industrial e dos ativos críticos.
Esse planejamento, e controle da operação, envolve a identificação dos equipamentos mais suscetíveis a falhas e que mais impactam a produção em caso de paradas.
A definição clara dos objetivos — como reduzir custos de manutenção, aumentar a disponibilidade de ativos ou melhorar a segurança operacional — ajuda a guiar as próximas etapas.
2. Escolha e Instalação de Sensores
A instalação dos sensores adequados é o pontapé inicial do monitoramento preditivo. Esses dispositivos são responsáveis pela coleta de dados em tempo real, capturando informações cruciais sobre o desempenho dos equipamentos.
A escolha dos sensores de monitoramento online ou offline depende das variáveis que precisam ser monitoradas, como vibração, temperatura, pressão ou ruídos.
- Monitoramento preditivo remoto online: sensores conectados diretamente aos sistemas de gestão, permitindo a coleta de dados em tempo real e a análise contínua. Ideal para ativos críticos que precisam ser monitorados constantemente.
- Monitoramento preditivo offline: sensores que armazenam os dados localmente e são verificados periodicamente. Essa abordagem pode ser aplicada a equipamentos menos críticos, onde o monitoramento contínuo não é necessário, mas a análise preditiva ainda oferece valor.
3. Integração com Sistemas de Gestão
Uma vez instalados os sensores, é essencial garantir que os dados coletados sejam integrados aos sistemas de gestão de manutenção (CMMS) e outras plataformas operacionais.
Essa integração permite que as informações sejam processadas em tempo real e as análises de anomalias sejam realizadas automaticamente, facilitando o processo de tomada de decisão.
Um bom sistema de gestão possibilita a priorização de atividades, o acompanhamento de indicadores-chave (KPIs) de manutenção e a emissão de ordens de serviço automáticas com base nas condições reais dos equipamentos.
4. Coleta e Análise de Dados
Após a instalação dos sensores e a integração dos sistemas, começa a fase de coleta e análise dos dados.
Esse é o grande momento em que os algoritmos de monitoramento preditivo entram em ação, processando grandes volumes de informações para identificar anomalias e padrões que indicam a necessidade de mobilidade de manutenção.
A precisão da análise depende da qualidade dos dados e da capacidade dos sistemas em interpretar corretamente os sinais de desgaste, superaquecimento ou outros problemas potenciais.
5. Monitoramento Contínuo e Acompanhamento
A implementação do monitoramento preditivo não é um processo estático: exige acompanhamento contínuo e ajustes ao longo do tempo.
Conforme mais dados são coletados, os modelos preditivos se tornam mais precisos, aumentando a eficácia na previsão de falhas.
Além disso, é importante envolver as equipes de manutenção e engenharia, garantindo que todos compreendam as informações geradas e possam agir rapidamente para evitar interrupções.
Monitoramento Preditivo vs. Outros Tipos de Manutenção
O monitoramento preditivo se destaca em comparação com outros tipos de manutenção, como a preventiva e a corretiva, por sua capacidade de identificar falhas em estágios iniciais.
Enquanto a manutenção corretiva só entra em ação após a falha, gerando custos elevados e paradas inesperadas, e a manutenção preventiva seguem cronogramas fixos, o monitoramento preditivo ajusta suas intervenções com base nas condições reais dos equipamentos.
Vale dizer que a manutenção preditiva é baseada no monitoramento da máquina. Essa abordagem evita manutenções desnecessárias e otimiza os recursos, oferecendo maior previsibilidade de falhas.
Além disso, a detecção precoce por meio de sensores permite maior controle na gestão de ativos, garantindo maior eficiência operacional e redução de custos ao longo do tempo.
Planejamento e Ferramentas de Monitoramento Preditivo: Essenciais para o Sucesso
O sucesso do monitoramento preditivo, remoto ou não, depende diretamente de um planejamento de manutenção bem estruturado e da escolha das ferramentas certas.
Para isso, é preciso identificar ativos críticos que mais impactam a produção e os pontos de monitoramento ideais para a instalação dos sensores.
Esses dispositivos devem ser posicionados estrategicamente em componentes como motores, rolamentos e sistemas elétricos, onde as falhas podem causar maiores danos.
Além da instalação adequada dos sensores, é fundamental utilizar um software de manutenção integrado, como um CMMS, que permite a coleta e análise de dados em tempo real.
Esse tipo de software analisa as informações dos sensores, gerando insights sobre o estado dos equipamentos e identificando anomalias antes que se tornem problemas críticos.
A otimização de recursos é outro ponto-chave. As equipes de manutenção podem priorizar intervenções com base em dados reais, evitando manutenções desnecessárias e focando nas reais necessidades dos ativos.
Assim, a empresa não só reduz custos, como também melhora a eficiência operacional e garante que o monitoramento preditivo funcione como uma estratégia proativa de gestão de ativos.
Como o Smart Trac Transforma o Monitoramento Preditivo em Estratégia Proativa
O Smart Trac, da TRACTIAN, eleva o monitoramento preditivo a um novo patamar ao integrar sensores inteligentes com tecnologias de análise preditiva avançada.
Nossa solução oferece monitoramento em tempo real da saúde dos equipamentos: captura dados cruciais sobre vibração, temperatura e outras variáveis operacionais.
Esses dados são analisados continuamente, permitindo que falhas potenciais sejam identificadas antes que causem paradas inesperadas.
Além disso, o Smart Trac proporciona uma visão abrangente da gestão de ativos, transformando a manutenção em uma operação data-driven.
Assim, sua equipe pode tomar decisões estratégicas baseadas em insights detalhados, otimizando recursos e prolongando a vida útil dos equipamentos.
A consequência direta é a conversão da manutenção de um centro de custos para um centro de lucro, já que paradas imprevistas são evitadas e o desempenho produtivo é maximizado.
Com o Smart Trac, a manutenção industrial se torna mais eficiente e estratégica, garantindo previsibilidade e confiabilidade operacionais.
Conclusão
Operações mais seguras, eficientes e econômicas. É isso que se consegue quando se investe em monitoramento preditivo.
Ele tem se mostrado uma ferramenta indispensável para a manutenção industrial moderna, pois as empresas deixam para trás abordagens reativas e têm uma operação proativa.
Na prática, isso significa conseguir prever falhas antes que elas causem interrupções críticas, o que se traduz em eficiência operacional, pois as paradas inesperadas são minimizadas, e a manutenção se torna mais estratégica.
A adoção de uma abordagem proativa e data-driven, aliada ao uso de soluções inteligentes da TRACTIAN oferece uma visão completa da gestão de ativos, permitindo decisões mais rápidas e precisas.
Assim, as indústrias podem otimizar seus recursos, prolongar a vida útil dos equipamentos e reduzir significativamente os custos de manutenção.
