O que são modelos de confiabilidade?
Até agora falamos sobre manutenção preditiva em ativos que podem ser monitorados usando diferentes técnicas de coleta de dados. Diante de eventos raros, como falhas de ativos, todos os métodos que usamos do Big Data para médias geralmente não conseguem calcular padrões e previsões.
No entanto, nossa equipe da Predictto entendeu que aplicar manutenção preditiva ao total de seus ativos, seja qual for o tipo que eles são, permitirá um maior controle sobre todo o seu plano de manutenção. É por isso que desenvolveram modelos de confiabilidade, e para a extração de seus resultados, eles aplicaram a análise de Weibull a esse processo.
Na Predictto, usamos modelos de confiabilidade para prever o futuro de ativos que não podem ser monitorados automaticamente ou não são tão importantes a ponto de fazê-lo. Este seria o caso, por exemplo, de uma lâmpada. Normalmente, em um ativo como este, a manutenção preventiva não é aplicada, mas espera-se que seja danificada e alterada. Com modelos de confiabilidade, também é possível prever o futuro desses ativos.
O estudo de ocorrências raras e valores extremos que se desenvolvem em setores tão diferentes quanto seguro, hidrologia e manutenção são tratados utilizando distribuições de probabilidade do tipo Weibull que buscam responder quantas perdas ocorrerão, quando um rio transbordará ou quando um ativo falhará com base em registros históricos disponíveis.
A curva de confiabilidade
Confiabilidade é a probabilidade de que um ativo opere corretamente até um determinado momento no tempo e corresponda a 100% quando o ativo opera de forma confiável e 0% quando já falhou. A confiabilidade é uma medida que permite estabelecer o nível de operação ou serviço de um sistema e está incluída como parte de contratos ou contratos de serviços de manutenção.
A curva de confiabilidade ou curva de sobrevivência, a base da Manutenção Centrada em Confiabilidade (RCM), é a descrição ao longo do tempo da confiabilidade de um ou mais ativos e permite prever seu nível ao longo do tempo para fazer planos e tomar decisões.
Se você quiser se aprofundar um pouco mais nos conceitos que lidamos ao realizar a análise do Weibull dentro de modelos de confiabilidade, você pode ler este artigo: Modelos de confiabilidade em manutenção preditiva: análise Weibull.
Vantagens da manutenção preditiva
De acordo com um estudo, em 2021, pelo Instituto de Análise da Deloitte, conclui-se que a implementação da manutenção preditiva pode aumentar a produtividade dos equipamentos em 25%, reduzir as quebras em 70% e reduzir os custos de manutenção em 25%, com todo o aumento do tempo de atividade dos ativos e da redução de custos que isso implica. Estas são apenas algumas das vantagens oferecidas pela manutenção preditiva:
- Evite desperdiçar estoque e contratar mão-de-obra que não seja necessária;
- O aspecto de inatividade é reduzido e a disponibilidade de ativos como recurso aumenta;
- Ele permite que você saiba de uma forma muito detalhada quais ativos e tarefas você está alocando seu orçamento e permite que você ajuste-o, se necessário, de forma mais realista;
- Ele permite um maior retorno sobre todos os ativos e atividades da sua empresa;
- Uso ideal desses recursos durante seu ciclo de vida;
- É essencial para empresas que possuem ativos cujas avarias representariam um risco para a segurança da equipe humana.
Por que incluir manutenção preditiva como parte de sua estratégia?
Além de todas as vantagens que mencionamos acima, a manutenção preditiva é uma das três peças que compõem a manutenção inteligente. Se você já possui um CMMS, como o Fracttal One, para gestão e controle de ativos e também tem dispositivos IoT para realizar monitoramento de condições em seus ativos físicos, ter software de manutenção preditiva irá ajudá-lo a completar o ciclo, fornecendo informações futuras sobre o status desses ativos em seu plano. Tudo conectado através da plataforma CMMS/CMMS, fará com que você construa um plano de manutenção sólido e completo com base em dados reais.
Com o Predictto você tomará decisões sobre o seu planejamento de manutenção facilmente com a ajuda de Machine Learning e IoT, e em apenas alguns cliques. Saber o momento exato em que um de seus ativos pode falhar já é uma realidade.
Com o Predictto os modelos são ajustáveis às suas necessidades e em nossos resultados sempre oferecemos uma gama de probabilidades para que você seja quem toma a decisão final. Você não precisa ser um especialista em ciência de dados para usá-lo ao prever o futuro de seus ativos.
