Sua organização depende de seus ativos todos os dias. Seja um oleoduto na sua maior refinaria, equipamentos de processo em uma unidade central ou

uma retroescavadeira recém-adquirida. Uma falha inesperada pode resultar em tempo de inatividade caro, reparos ainda mais caros e até mesmo cronogramas de produção perdidos. Estar à frente da curva, antecipando necessidades futuras de manutenção antes que ocorram falhas, deve ser uma prioridade para todas as empresas.

A manutenção preditiva permite que as indústrias identifiquem necessidades de manutenção antes que ocorram falhas, de modo que o tempo de inatividade seja planejado e as despesas sejam reduzidas. O mercado de manutenção preditiva deve crescer​ 26,2% até 2030.

Quer saber como sua empresa pode acompanhar essa tendência e usar a manutenção preditiva para manter os projetos no cronograma e dentro do orçamento? Continue lendo!

O que é manutenção preditiva?

A manutenção preditiva é uma estratégia voltada para o futuro que utiliza tecnologia moderna e algoritmos sofisticado para antecipar e atender às necessidades de manutenção. O objetivo da manutenção preditiva é minimizar a manutenção desnecessária e reduzir a necessidade de manutenção reativa após a ocorrência de problemas. Baseia-se em sensores, análise de dados, modelagem de desempenho e outras técnicas para alcançar esse objetivo.

Manutenção preditiva versus manutenção preventiva, reativa e baseada em condições

A manutenção preditiva é uma das melhores maneiras de lidar com as necessidades de manutenção de uma ampla variedade de ativos. Mas, sendo apenas um estágio do modelo de maturidade de manutenção, não é uma abordagem definitiva. Em vez disso, deve formar o núcleo de uma estratégia de manutenção centrada na confiabilidade que se alinhe às necessidades da sua empresa. A manutenção centrada na confiabilidade é sobre entender a condição, o risco e a importância de um ativo, o que ajuda sua empresa a tomar decisões informadas sobre qual abordagem de manutenção faz mais sentido para cada ativo. Afinal, você não precisa de um conjunto de sensores para prever quando uma lâmpada vai queimar.

Essas abordagens alternativas incluem manutenção preventiva, reativa e baseada em condições. A manutenção preventiva, também chamada de manutenção planejada, é uma abordagem menos complexa que agenda a manutenção com base no tempo decorrido desde a última vez que o equipamento foi mantido. Assim como a manutenção preditiva, essa estratégia visa eliminar o tempo de inatividade inesperado. No entanto, a manutenção preventiva pode facilmente resultar em manutenção excessiva dos equipamentos devido à falta de dados em que a manutenção preditiva se baseia, aumentando tanto os custos quanto o tempo de inatividade programado.

A manutenção reativa simplesmente repara o equipamento após a sua quebra. Embora esse método reduza os custos iniciais, é provável que seja mais caro a longo prazo. Orçamentos são impossíveis de cumprir, a produção desacelera e os funcionários são pagos por tempo em que não conseguem trabalhar ativamente.

A manutenção baseada em condição, parte da manutenção centrada na confiabilidade, envolve alinhar sua estratégia de manutenção com a condição atual de um ativo. Basear a gestão de ativos apenas na condição pode ser mais eficaz do que a manutenção preventiva na redução da carga de trabalho. No entanto, esse processo não fornece informações suficientes sobre a saúde dos ativos da sua empresa em tempo real, pois requer inspeções qualitativas e quantitativas dos ativos de forma frequente.

A maturidade da manutenção e as estratégias de ativos não são uma abordagem única para todos os diferentes ativos, sites e negócios da sua empresa. Aproveitar estratégias personalizadas em vários sites e tipos de ativos ajuda a maximizar o desempenho dos ativos e seus recursos de manutenção.

Benefícios e desafios da manutenção preditiva

A manutenção preditiva é uma estratégia econômica e confiável. Vamos mergulhar em alguns dos seus muitos benefícios.

Maior tempo de atividade

Cansado de passar de uma falha inesperada para outra ou de nunca saber se a próxima manutenção programada é realmente necessária? A pesquisa da Hexagon mostrou que uma solução de gestão de ativos que apoia

a manutenção preditiva pode resultar em uma redução média de 5 a 15% no tempo de inatividade de ativos críticos. A manutenção preditiva fornece à sua empresa os dados necessários para reduzir o tempo de inatividade não previsto e manter o tempo de inatividade programado ao estritamente necessário para o desempenho dos ativos.

Redução dos custos de manutenção

Da mesma forma, realizar a manutenção dos ativos apenas quando realmente necessário, enquanto se reduz o tempo de inatividade e os reparos mais caros que frequentemente resultam da falha do equipamento, resulta em menos dinheiro gasto. A McKinsey descobriu que 50% dos custos fixos em uma planta química típica estão relacionados à manutenção.

A manutenção preditiva reduz significativamente esses custos. Por exemplo, a Tecnichapa, uma produtora de componentes metálicos, reduziu seus custos de manutenção em 15%, diminuiu o custo de energia da planta em 30% e reduziu o custo de subcontratação externa em 25% ao usar uma solução de gerenciamento de ativos que suporta a manutenção preditiva. Com mais insights sobre o estado atual de todos os seus ativos, você pode se sentir mais confiante de que sua empresa cumprirá seu orçamento de manutenção.

Produtividade aprimorada

A manutenção preditiva ajuda os ativos a funcionarem como deveriam de forma mais consistente. A McKinsey também descobriu que o tempo de inatividade não planejado é a maior causa de perda de produção em uma planta química. E uma ferramenta de gestão de ativos com capacidade de manutenção preditiva pode levar a uma melhoria de 10-30% na produtividade da força de trabalho de manutenção. Como resultado, as

organizações veem um aumento nas vendas e uma maior eficiência dos equipamentos. Tudo fica no caminho certo, os trabalhadores fazem mais e a produtividade aumenta. 

É claro que a manutenção preditiva também vem com sua parcela de desafios potenciais. Aqui estão algumas dificuldades que as organizações podem enfrentar ao implementar uma estratégia de manutenção preditiva.

Investimento inicial aumentado

O custo de implementação de uma estratégia de manutenção preditiva, incluindo sensores e outras ferramentas, desanima algumas organizações. Mas o retorno sobre o investimento vale bem a pena o custo inicial, e sua empresa pode reduzir as despesas até certo ponto aplicando a manutenção preditiva apenas aos ativos de maior prioridade que mais se beneficiarão dessa abordagem. Gerenciar ativos críticos dessa forma pode melhorar o tempo de atividade, aumentar a produção geral e impulsionar os resultados da sua empresa.

Encontrar o software certo

Selecionar uma plataforma intuitiva que inclua todos os recursos necessários para dar suporte à manutenção preditiva é mais fácil de falar do que fazer. Procure uma solução holística que se concentre na gestão de desempenho de ativos e forneça todos os recursos de manutenção que sua empresa precisa em um só lugar, desde a digitalização da manutenção até a construção de estratégias de mitigação de riscos e muito mais. Isto deve também apoiar os trabalhadores de linha de frente da sua organização com uma abordagem móvel em primeiro lugar e um aplicativo integrado, para que possam capturar e revisar dados de qualquer lugar com uma conexão à internet e concluir o trabalho de maneira mais eficiente.

Não é um modelo único para todos

Cada parte da estratégia de manutenção da sua empresa deve ser adaptada às suas necessidades específicas, e a manutenção preditiva não é exceção. Aplicar uma abordagem de manutenção preditiva a todos os ativos indiscriminadamente resultará em complexidade desnecessária e custos excessivos. Tire um tempo para avaliar qual técnica de manutenção é a mais adequada para cada ativo e selecione a tecnologia de medição apropriada para o equipamento que se beneficiaria da manutenção preditiva.

5 tecnologias de manutenção preditiva

A manutenção preditiva depende do uso das ferramentas e técnicas corretas para medir os principais indicadores de manutenção de um ativo. Aqui estão cinco dos métodos analíticos de manutenção preditiva mais comuns e quando faz sentido usá-los.

1.     Análise vibracional

A análise vibracional é realizada em máquinas rotativas, que usam energia cinética para funcionar e emitem uma quantidade mensurável de vibração. Ela utiliza sensores para estabelecer primeiro uma vibração de referência. À medida que os dados são coletados desses sensores, mudanças sutis podem ser detectadas e usadas para programar reparos futuros. A análise vibracional é frequentemente usada para manutenção preditiva nas indústrias de petróleo e gás, onde as máquinas rotativas são comuns.

2.    Monitoramento acústico

O monitoramento acústico, ou de som, também emprega sensores para captar o perfil sonoro único de uma máquina. A IA é então treinada para detectar quando os sons diferem desse perfil. Esses sensores são altamente sensíveis ao som e podem perceber quando partes da máquina estão soltas ou sem lubrificação. O monitoramento acústico é mais bem-sucedido em ambientes onde há pouco ruído de fundo, que pode interferir nos sensores.

3.     Análise infravermelha

A análise infravermelha mede a temperatura dos ativos e pode ajudar a identificar problemas como o superaquecimento de máquinas, que pode degradar o equipamento e ferir os funcionários. Vedações com vazamento também podem contribuir para a perda de energia e custos mais altos. Esse tipo de análise pode ser aplicado a diversos tipos de equipamentos, desde que produzam uma quantidade mensurável de calor. Os sensores podem ser colocados em um local específico na máquina ou em vários locais, dependendo do tipo de equipamento em questão.

4.     Análise de óleo

A análise de óleo examina a lubrificação de uma máquina. A falta de lubrificação ou a perda da integridade da lubrificação pode causar paradas não planejadas e tempo de inatividade excessivo em qualquer máquina que usa óleo para funcionar. Quando as empresas podem planejar trocas de óleo de forma inteligente, as paradas de produção são minimizadas. O tipo mais eficaz de análise de óleo é feito usando sensores que coletam amostras e analisam regularmente a composição do óleo.

5.     Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é uma parte fundamental da manutenção preditiva, detectando de forma inteligente e automática quando a manutenção é necessária. A IA e o aprendizado de máquina estão envolvidos na maioria das estratégias de manutenção preditiva porque possibilitam a automação do monitoramento que anteriormente tinha que