Manutenção Preditiva: A arte de antecipar falhas

Segundo um estudo, em 2021, do Analytics Institute de Deloitte, concluiu-se que a implementação de estratégias de manutenção preditiva (PdM) pode aumentar o tempo operacional dos equipamentos em 25%, reduzir falhas em 70% e diminuir em 25% os custos de manutenção.

Manutenção Preditiva: Diferença de abordagens

Tecnologias IoT e sensores em PdM

Fases no processo de Manutenção Preditiva

Big Data na Manutenção Preditiva

Manutenção Preditiva como parte da sua estratégia

Neste artigo, exploraremos a fundo como a Manutenção Preditiva, apoiada por IoT e pelas tecnologias de sensores, está a transformar a gestão de ativos na era digital. Discutiremos os seus fundamentos, vantagens e benefícios, bem como a sua integração na Indústria 4.0. Além disso, abordaremos os desafios que as empresas enfrentam na implementação desta estratégia e forneceremos recomendações para maximizar o seu sucesso.

 

Manutenção Preditiva: Diferença de abordagens

 

A Manutenção Preditiva envolve a recolha e análise contínua de dados sobre o desempenho e estado dos ativos através de sensores e tecnologias IoT. Estes dados são utilizados para identificar padrões e anomalias que podem indicar uma possível falha ou deterioração no equipamento. Ao antecipar estes problemas, as empresas podem agendar intervenções de manutenção em momentos chave, evitando interrupções inesperadas e maximizando a vida útil do ativo.

Por outro lado, a Manutenção Reativa responde a avarias quando estas já ocorreram, o que pode resultar em períodos prolongados e dispendiosos de indisponibilidade. Em contraste, a Manutenção Preventiva baseia-se em inspeções e manutenção agendadas em intervalos regulares, o que pode levar a intervenções desnecessárias ou à falta de atenção a problemas emergentes.

 

Manutenção Preditiva vs Reativa vs Preventiva

A Manutenção Preditiva oferece uma série de vantagens significativas em comparação à Manutenção Reativa e Preventiva. Algumas das principais vantagens incluem:

  1. Redução de custos operacionais: Ao prever as avarias e agendar a manutenção nos momentos ideais, evitam-se períodos de indisponibilidade não planeados e reduzem-se os custos de reparações de emergência.

  2. Maior disponibilidade de ativos: A Manutenção Preditiva ajuda a maximizar a disponibilidade dos ativos ao prevenir falhas e minimizar o tempo de inatividade.

  3. Maior eficiência e produtividade: Ao agendar a manutenção de forma inteligente, é possível evitar interrupções na produção e melhorar a eficiência operacional.

  4. Maior segurança: A Manutenção Preditiva ajuda a identificar problemas de segurança antes que se transformem em riscos graves para os trabalhadores e o equipamento.

  5. Otimização de inventário: Ao antecipar as necessidades de peças de substituição e consumíveis, é possível otimizar o inventário e reduzir os custos.

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Tecnologias IoT e sensores em Manutenção Preditiva

As Tecnologias de Internet of Things (IoT) desempenham um papel fundamental na Manutenção Preditiva ao permitirem a ligação e comunicação entre dispositivos e ativos, o que possibilita a recolha de dados em tempo real. Estas tecnologias baseiam-se na interconexão de dispositivos físicos através da Internet, permitindo que os ativos estejam ligados e gerem dados constantemente.

 

Papel do IoT na recolha de dados em tempo real

As tecnologias IoT baseiam-se em sensores e dispositivos inteligentes que estão integrados nos ativos e equipamentos. Estes sensores recolhem dados sobre vários parâmetros, como vibração, temperatura, pressão, nível de fluídos, entre outros. Os dados recolhidos são transmitidos através da rede e armazenados em plataformas de gestão de dados (Armazenamento Cloud), onde podem ser analisados e processados em tempo real.

O papel chave das tecnologias IoT na Manutenção Preditiva reside na sua capacidade de fornecer dados em tempo real sobre o estado e o desempenho dos ativos, permitindo às equipas de manutenção monitorizar constantemente a condição dos equipamentos e dando-lhes a capacidade de detectar anomalias ou alterações no comportamento que possam indicar possíveis falhas.

 

Descrição dos sensores utilizados na Manutenção Preditiva para monitorizar parâmetros

Os sensores utilizados na Manutenção Preditiva são dispositivos especializados concebidos para medir e monitorizar vários parâmetros físicos nos ativos que são críticos num determinado processo produtivo. Alguns exemplos de sensores frequentemente utilizados nos dias de hoje nas indústrias são:

Sensores de vibração: Estes dispositivos possibilitam a monitorização remota e em tempo real do estado dos ativos graças à sua conectividade. Através da análise espectral, comparam espetros entre diferentes datas ou equipamentos semelhantes, oferecendo múltiplas visualizações, seja em forma de onda ou bandas laterais, bem como um diagnóstico automático para a maioria dos modos de falha da máquina. Alguns sensores, além de fornecerem alertas automáticos em caso de falha, oferecem um diagnóstico completo e orientações sobre como preveni-las.

Um sensor de vibração pode detectar uma ampla variedade de falhas precoces, tais como:

  • Desgaste e excentricidade em engrenagens
  • Desalinhamento e desequilíbrio
  • Folgas mecânicas
  • Excentricidade e deformação de eixos


Sensores de temperatura: No contexto da manutenção preditiva, estes sensores desempenham um papel crucial ao monitorizar constantemente a temperatura dos ativos e equipamentos. Ao analisar a temperatura, os sensores podem detectar alterações anómalas que poderiam indicar problemas ou falhas iminentes. Ao detectar estas variações precocemente, as equipas de manutenção podem intervir de forma proativa antes que a situação piore e ocorra uma falha catastrófica.

Um sensor de temperatura pode detectar falhas precoces como:

  • Falta de lubrificação
  • Sobreaquecimento
  • Atrito e fricção
  • Mudanças nos modos de operação

Sensores de corrente elétrica: Ao integrar sensores de energia na monitorização de ativos, as organizações podem obter informações valiosas sobre o comportamento e eficiência dos equipamentos em tempo real. Estes dados são usados para realizar análises comparativas e estabelecer padrões de funcionamento normais. Qualquer desvio significativo no consumo de energia pode ser um sinal de um possível problema ou falha, permitindo que as equipas de manutenção tomem medidas antes que ocorra um problema mais grave.

Sensores de corrente elétrica podem detectar falhas precoces como:

  • Picos de corrente e quedas de fase
  • Consumo excessivo de energia
  • Falhas em ligações soltas
  • Desequilíbrio de fases

Sensores de pressão: Um sensor de pressão, no contexto da manutenção preditiva, é um dispositivo desenhado para medir e monitorizar os níveis de pressão de fluídos ou gases em equipamentos industriais e sistemas. O seu propósito é fornecer informações em tempo real sobre as variações de pressão nos ativos monitorizados, permitindo detectar possíveis anomalias, desgaste ou deterioração nos componentes.

Sensores de pressão podem detectar falhas precoces como:

  • Fugas e obstruções
  • Desgaste ou deterioração de componentes (tubagens e válvulas)
  • Pressão excessiva ou insuficiente
  • Desequilíbrio de carga


Sensores de nível: O sensor de nível é essencial para a manutenção preditiva, pois a sua capacidade de medir com precisão o nível de matéria-prima permite identificar situações anómalas, como perdas de conteúdo, flutuações inesperadas ou níveis perigosamente altos ou baixos. Estes dados são cruciais para prevenir problemas como derrames, sobrecargas ou bloqueios no fluxo de materiais, que poderiam causar danos nos equipamentos, perda de produção ou riscos para a segurança.

 

Sensores de nível podem detectar falhas precoces como:

  • Falhas nas alarmes ou sistemas de controlo
  • Desgaste ou corrosão em recipientes e tubagens
  • Bloqueios no fluxo de materiais
  • Derrames ou fugas

 

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Em suma, a tecnologia IoT e os sensores desempenham um papel crucial na Manutenção Preditiva ao proporcionar dados precisos e em tempo real, permitindo uma gestão de ativos mais eficiente e uma maior disponibilidade dos equipamentos.

Fases no processo de manutenção preditiva?

O processo de manutenção preditiva pode dividir-se principalmente em 3 fases: 

  1. Data collection
  2. Data mining
  3. IA e Machine Learning

1. Data Collection 

A recolha de dados no âmbito da manutenção preditiva é o processo de recolher e registar dados relevantes sobre o estado e o desempenho dos ativos. Esta recolha de dados é realizada de forma contínua e sistemática, utilizando diferentes tecnologias, sensores e dispositivos de monitorização.

O seu objetivo é obter informações detalhadas sobre as condições de funcionamento dos equipamentos e máquinas, bem como identificar possíveis padrões de comportamento ou anomalias que possam indicar potenciais falhas num futuro próximo. A informação recolhida inclui parâmetros como temperatura, vibração, pressão, nível, consumo de energia, entre outros, dependendo do tipo de equipamento e das suas características específicas.

 

2. Data Mining 

No contexto da manutenção preditiva de equipamentos, data mining refere-se ao processo de descobrir padrões, tendências e relações significativas em grandes conjuntos de dados históricos. É uma técnica analítica que utiliza algoritmos e técnicas estatísticas para extrair informações valiosas e relevantes dos dados recolhidos dos equipamentos e máquinas ao longo do tempo.

Por outro lado, permite identificar e compreender melhor o comportamento dos ativos industriais, bem como detectar possíveis anomalias ou tendências que possam indicar problemas no futuro. Ao analisar os dados históricos dos equipamentos, é possível prever quando pode ocorrer uma falha ou deterioração no seu desempenho, permitindo planear e realizar ações de manutenção de forma proativa.

 

3. IA e Machine Learning 

Nesta fase, são realizados cálculos para construir e aplicar algoritmos que oferecem previsões sobre o comportamento dos ativos.

A Inteligência Artificial é utilizada para analisar grandes volumes de histórico de dados e em tempo real recolhidos dos equipamentos e sistemas, identificando padrões, tendências e anomalias que possam indicar problemas futuros. A IA permite tomar decisões com base nestes dados e automatizar processos complexos, melhorando a eficiência e precisão da manutenção preditiva.

Por outro lado, Machine Learning é utilizado para treinar modelos a partir do histórico de dados dos equipamentos, para que o algoritmo aprenda a reconhecer padrões e tendências associados aos diferentes estados de funcionamento dos equipamentos, como condições normais ou falhas iminentes. Estes modelos de Machine Learning podem ser posteriormente usados para prever quando ocorrerá uma falha. Assim, permitem tomar medidas preventivas e planear as tarefas de manutenção de forma mais eficiente.

 

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Big Data na Manutenção Preditiva  

O processamento dos dados pode ser moldado ou testado de diferentes maneiras numa empresa. Isto depende das suas necessidades. Com base nisso, poderíamos falar de quatro tipos de análises possíveis:

  • Análise prescritiva: Na manutenção preditiva, a análise prescritiva é usada para recomendar as melhores estratégias de manutenção preventiva ou corretiva, minimizando o tempo de indisponibilidade e maximizando a vida útil dos equipamentos.

     

  • Análise descritiva: No contexto da manutenção preditiva, a análise descritiva é usada para compreender e visualizar dados históricos, como a frequência e duração das avarias, o desempenho dos equipamentos e o cumprimento das tarefas de manutenção.

     

  • Análise de diagnóstico: No âmbito da manutenção preditiva, a análise diagnóstica utiliza técnicas de análise avançadas para determinar as causas dos problemas e fornecer uma visão detalhada dos fatores que poderiam afetar o desempenho e a fiabilidade dos equipamentos.


  • Análise preditiva: Na manutenção preditiva, a análise preditiva baseia-se no histórico de dados e no tempo real para antecipar problemas potenciais e tomar medidas preventivas antes que ocorram avarias, permitindo planear as tarefas de manutenção de maneira mais eficaz e reduzir os custos de reparação e tempo de indisponibilidade.

Ao integrar esta análise nos processos de produção, consegue-se monitorizar e analisar em tempo real as informações fornecidas pelos ativos e pelos próprios fluxos de trabalho.

O objetivo é antecipar avarias nos equipamentos antes que ocorram, planear reparações, evitar paragens na cadeia de produção e eliminar a possibilidade de danos totais, ao mesmo tempo que se reduzem os custos de manutenção em geral entre 5% e 10%, de acordo com estudos da Deloitte.

Importa destacar que isto é possível em grande parte graças à big data, mas também à Inteligência Artificial e Internet of Things (IoT), ou seja, à utilização de sensores inteligentes instalados em máquinas e processos industriais para recolher informações sobre o seu funcionamento e transmiti-las online para sistemas específicos para análise, processamento e monitorização.

Neste sentido, para além de entender o que é big data e para que serve na área produtiva das nossas empresas, é essencial integrar nas nossas organizações um software que utilize esta tecnologia para a manutenção e gestão preditiva de equipamentos e ativos, como o Fracttal One.

O Fracttal One é um software especialmente concebido para otimizar todas as operações de manutenção da sua empresa. Fácil de usar e 100% cloud, permite monitorizar continuamente as suas máquinas e ativos. Além disso, permite planear, atribuir, executar e relatar todas as tarefas de manutenção através do seu módulo de ordens de trabalho. Atualmente, é utilizado por mais de 12.000 utilizadores, com mais de 10,5 milhões de ativos registados em mais de 30 países.

 

Manutenção Preditiva como parte da sua estratégia 

Se há algo que define as organizações avançadas na manutenção e gestão de ativos, é a capacidade de implementar estratégias de Manutenção Preditiva no seu programa de manutenção.

 

Aprenda como pode implementar um programa de manutenção eficaz

 

Atualmente, existem ferramentas que abrangem as principais funcionalidades relacionadas com a manutenção preditiva, e os melhores softwares de manutenção incluem-nas como parte do seu conjunto de recursos. Este é o caso do Fracttal One.

Trata-se de um software de manutenção que melhora a manutenção e gestão de ativos, permitindo a implementação oportuna de técnicas de manutenção preventiva, graças a dados de grande valor e uma visão abrangente dos fluxos de trabalho.

 

Com o Fracttal One pode prolongar ao máximo a vida útil dos seus ativos graças a uma ideal gestão e manutenção preditiva, otimizando custos e aumentando a produtividade das operações.

 

Benefícios de implementar estratégias de Manutenção Preditiva

Incluir a manutenção preditiva como parte da sua estratégia traz inúmeros benefícios e vantagens para organizações em diversos setores industriais. Algumas das razões mais importantes para considerar esta integração são:

  1. Redução do tempo de indisponibilidade: A manutenção preditiva utiliza tecnologias avançadas como sensores, análise de dados e algoritmos de Machine Learning para identificar possíveis avarias e problemas nos equipamentos antes que ocorram. Ao antecipar os problemas, é possível agendar as tarefas de manutenção de forma proativa e evitar períodos de indisponibilidade não planeados, aumentando a disponibilidade dos ativos e melhorando a produtividade.

  2. Otimização dos custos de manutenção: Com a manutenção preditiva, é possível realizar intervenções de manutenção no momento chave, o que evita custos desnecessários em reparações e substituições. Ao prevenir avarias e danos mais graves, reduzem-se os custos associados a reparações de emergência e prolonga-se a vida útil dos equipamentos, o que resulta em poupanças significativas a longo prazo.

  3. Melhoria da segurança e fiabilidade: Ao manter os equipamentos em condições ideais e prevenir possíveis avarias, a manutenção preditiva contribui para melhorar a segurança no local de trabalho. Além disso, a fiabilidade dos equipamentos aumenta, o que se reflete na maior qualidade da produção e maior satisfação do cliente.

  4. Maior eficiência operativa: Ao ter dados em tempo real sobre o desempenho e a saúde dos equipamentos, as equipas de manutenção podem planear as suas tarefas de forma mais eficiente e eficaz. Isto permite uma distribuição adequada de recursos e uma gestão mais eficiente do tempo, o que resulta numa melhoria geral da eficiência operacional.

  5. Otimização do inventário de peças de substituição: Com a manutenção preditiva, é possível identificar de maneira precisa as peças e componentes que precisam de ser substituídos ou reparados num determinado momento. Isto permite otimizar o inventário de peças de substituição e evitar o armazenamento desnecessário de peças, o que reduz os custos de inventário.

Em resumo, a manutenção preditiva é uma estratégia poderosa que oferece vantagens significativas em termos de redução de custos, melhoria da produtividade e segurança, e otimização de recursos. Ao implementar esta prática numa organização, é possível alcançar uma maior eficiência operacional e uma vantagem competitiva no mercado.

FAQs Sobre Manutenção Preditiva

Veja as perguntas frequentes sobre manutenção preditiva

O que é a manutenção preditiva?

A manutenção preditiva é uma estratégia que recorre a dados e informações em tempo real para antecipar possíveis falhas ou problemas em equipamentos e ativos, permitindo a adoção de medidas preventivas antes que ocorram avarias.

Como se diferencia a manutenção preditiva da manutenção preventiva?

A manutenção preditiva baseia-se na monitorização contínua de dados e sinais para antecipar problemas, enquanto que a manutenção preventiva é realizada em intervalos regulares, independentemente do estado do equipamento.

Quais são os principais benefícios de implementar a manutenção preditiva?

Os benefícios incluem uma redução significativa nos custos de manutenção, uma gestão de ativos mais eficiente, uma diminuição do tempo de indisponibilidade não planeado e um aumento na vida útil dos equipamentos.

Que tipos de equipamentos ou ativos podem beneficiar da manutenção preditiva?

Qualquer equipamento ou ativo com sensores e dados que possam ser analisados para prever possíveis falhas, como equipamento industrial, sistemas de climatização e equipamentos de transporte.

Como é que a manutenção preditiva utiliza os dados e a tecnologia para prever as avarias?

A manutenção preditiva utiliza algoritmos avançados e análise de dados para detectar padrões e tendências no comportamento dos equipamentos, o que permite antecipar possíveis falhas ou problemas.

Quais são as técnicas e ferramentas comuns utilizadas na manutenção preditiva?

As técnicas incluem análise de vibrações, termografia, análise de óleo, ultrassom, entre outras. Ferramentas como software de análise de dados e sistemas de monitorização são fundamentais.

Como a manutenção preditiva ajuda a reduzir o tempo de inatividade e otimizar os horários de manutenção?

Ao prever potenciais avarias antes que ocorram, as intervenções de manutenção podem ser planeadas em momentos chave, evitando paragens não planeadas e maximizando a disponibilidade dos ativos.

Quais são os desafíos e limitações da manutenção preditiva?

Alguns desafios incluem o investimento inicial em tecnologia e formação, bem como a necessidade de dados precisos e atualizados para obter previsões precisas.

Como posso começar a implementar a manutenção preditiva na minha empresa?

Identificar os equipamentos críticos, estabelecer um sistema de recolha de dados, selecionar as técnicas adequadas e contar com o apoio de especialistas e fornecedores de soluções são passos chave.

Que poupanças de custos e retorno de investimento posso esperar da manutenção preditiva?

O retorno do investimento pode variar consoante a indústria e o alcance da implementação, mas estima-se que a manutenção preditiva possa reduzir os custos de manutenção em até 30% e aumentar a vida útil dos equipamentos em até 20%.

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