O desenvolvimento de novas tecnologias marcou as notícias industriais do mundo. A inovação tecnológica, juntamente com os crescentes ecossistemas empresariais, otimiza exponencialmente o desenvolvimento de sistemas de manutenção inovadores que assumem algoritmos de processamento para prever esquemas de falibilidade nas empresas e em seus ativos.
Todos os dias aumenta a possibilidade de prever equipamentos, máquinas ou qualquer ativo que seja vital para os processos produtivos nas organizações, o que economiza tempo da máquina, horas de trabalho em reparo e consolida um aumento substancial no aumento da vida útil dos ativos, resultando em maior margem de rentabilidade dos mesmos.
A manutenção preditiva é uma técnica para prever o ponto futuro de quebra de um componente de uma máquina, para que esse componente possa ser substituído, com base em um plano, antes de falhar. Assim, o tempo de inatividade do equipamento é minimizado e a vida útil do componente é maximizada, ajudando empresas, indústrias e organizações produtivas a se distinguirem pela exploração correta de seus esquemas de produção e pela manutenção eficaz dos ativos que a compõem.
Em outras palavras, a operação correta e a manutenção oportuna, além de adequada, constituem maneiras decisivas de cuidar dos ativos que constituem o inventário da organização. Aumentar os níveis de previsão eficientes, com base na análise estatística e operacional das organizações, é vital para qualquer software de manutenção.
O uso da manutenção preditiva consiste em estabelecer, em primeiro lugar, uma perspectiva histórica da relação entre a variável selecionada e a vida útil dos ativos da empresa para analisar posteriormente seu desempenho, criando padrões operacionais e falhas que, em última análise, gerarão padrões de operação e falibilidade. A medição de uma variável física, considerada representativa da condição da máquina, e sua comparação com valores que indicam se a máquina está em boas condições ou deteriorada, são essenciais para esse fim.
A análise dos dados coletados será realizada por algoritmos estatísticos projetados sob técnicas dedutivas que se concentram nos eventos acidentais específicos detectados como desagregações, fornecendo um método para determinar as causas que produziram a desagregação e cujo registro fornece os dois resultados qualitativos, pesquisando de caminhos críticos, como quantitativos em termos de probabilidade de falhas de componentes.
Por fim, o precedente permitirá prever o comportamento dos ativos e evitar falhas em tempo real, avarias e grandes danos que são monitorados sob esse tipo de manutenção nas empresas.
Escrito por: Andrés Scott Peña
Ainda não conhece
o Fracttal?
Ou envie um e-mail para vendas.brasil@fracttal.com
Tel: (22) 2142 2145