Quando as organizações monitoram estrategicamente a saúde e o desempenho de seus ativos mais valiosos, elas reduzem seus custos operacionais e diminuem a probabilidade de detalhamentos que podem resultar em manutenção não planejada. Ao implementar táticas de manutenção preventiva e preditiva, elas podem melhorar seus recursos de previsão e agendar reparos quando se adequarem a eles, não após uma falha inesperada.

As tarefas de manutenção são essenciais para preservar a integridade e a produtividade dos ativos de uma organização. No entanto, seu custo pode variar muito e pode afetar a lucratividade da organização. As melhorias nas capacidades de tomada de decisão geradas por uma abordagem APM sólida ajudam as organizações a evitar a realização de manutenção excessiva e desnecessária.

Usando IA e recursos de aprendizado de máquina (ML) para implantar manutenção preditiva e preventiva, as soluções modernas de APM oferecem melhorias na disponibilidade de ativos e na condição de ativos. Os operadores assistidos por essas novas tecnologias são mais capazes de recomendar estratégias de reparo que ajudam a reduzir os dispendiosos tempos de inatividade para os ativos dos quais a empresa depende.

Atualmente, muitas organizações com muitos ativos aproveitam a Internet of Things (IoT) e a inteligência artificial (IA) como parte de uma estratégia geral de APM para ajudá-las a identificar oportunidades de maior eficiência. Enquanto no passado os líderes empresariais tinham que esperar até o final do mês ou do trimestre para analisar os números de desempenho, hoje eles podem obter os mesmos dados em tempo real. Em um estudo de caso de 2022, 51% das organizações disseram que priorizariam o aumento da eficiência operacional em relação a outras iniciativas.¹ 

A APM eficaz começa na primeira etapa do ciclo de vida do ativo: planejamento. Antes mesmo de adquirir um ativo, os tomadores de decisão precisam pensar em como operar e mantê-lo se encaixarão em suas operações mais amplas. Para fazer isso, eles precisarão avaliar o valor do ativo.

A avaliação de ativos varia muito entre organizações e indústrias. Por exemplo, em um negócio de entrega de alimentos, a saúde e o desempenho dos veículos acostumados a transportar mercadorias serão críticos. No entanto, para uma empresa de software, embora possa ser proprietária de uma frota de veículos que usa periodicamente, a saúde e o desempenho dos veículos não são cruciais para suas operações comerciais diárias. Portanto, essas duas organizações valorizariam o mesmo ativo de forma diferente. Quando você estiver começando a formar seu APM, escolha primeiro os ativos que são essenciais para as operações de negócios. Você pode resolver a condição de seus ativos de prioridade mais baixa mais tarde.

Uma técnica que se tornou cada vez mais valiosa na APM é a criação de um gêmeo digital. Um gêmeo digital é uma representação virtual de um ativo que permite aos operadores executar testes e prever o desempenho com base em simulações. Com um bom gêmeo digital, os tomadores de decisão podem saber qual a probabilidade de um ativo ter um bom desempenho nas condições a que pretende submetê-lo. Os gêmeos digitais ajudam operadores e líderes de manutenção a identificar problemas de desempenho e obter insights sobre possíveis melhorias nos planos de manutenção. 

Quando se trata de monitorar o desempenho dos ativos, bem como a automação de fluxos de trabalho de ativos críticos, o software APM, como um sistema de gerenciamento de ativos empresariais (EAM) , é crucial para a execução de uma estratégia eficaz. EAM combina software e serviços para ajudar as organizações a manter, controlar e otimizar seus ativos operacionais. Com a quantidade de dados gerados atualmente por meio da IoT, os gerentes de manutenção confiam cada vez mais em softwares de gerenciamento como o EAM, equipados com análise de dados aprimorada por IA, para ajudá-los a tomar decisões mais inteligentes.

Além do EAM, muitas iniciativas de APM implementam um sistema de gerenciamento de manutenção (CMMS) competente para ajudar os departamentos de manutenção a centralizar informações vitais de ativos. Um CMMS informa aos gerentes de manutenção onde está um ativo, que tipo de serviços ou reparos ele exige e quem deve executá-los. Um CMMS forte pode tornar informações críticas sobre um ativo imediatamente acessível e auditável para seus operadores.

As abordagens de APM mais eficazes de hoje dependem da capacidade de agendar a manutenção regularmente para evitar a quebra do equipamento e avaliar continuamente o desempenho em tempo real. Essas duas estratégias, manutenção preventiva e preditiva são fundamentais para o sucesso de muitas iniciativas de APM. 

A manutenção preventiva utiliza atividades de manutenção programadas regularmente para reduzir as chances de quebra de ativos. O tempo de inatividade é planejado usando as práticas recomendadas e as médias históricas, como tempo médio entre falhas (MTBF).

A manutenção preditiva avalia e reavalia continuamente a condição de um ativo usando sensores que coletam dados sobre o ativo em tempo real. Esses dados são então ingeridos por um EAM ou CMMS habilitado para IA, onde ferramentas e processos avançados de análise de dados, como o ML, identificam, detectam e resolvem problemas em tempo real. Com base nesses dados e na análise subsequente, os algoritmos são usados para criar modelos que preveem quando poderão surgir futuros problemas potenciais com um equipamento. Foi comprovado que a manutenção preditiva reduz os custos de manutenção, diminui o tempo de inatividade dos ativos em 35% a 50% e aumenta a vida útil dos ativos em 20% a 40%.²

Talvez a métrica mais usada para avaliar o sucesso de qualquer programa de manutenção seja o MTBF dos ativos que ele foi encarregado de reparar. O MTBF é uma fórmula simples que calcula o tempo médio entre os reparos necessários em um equipamento dividindo o tempo total de operação pelo número de falhas durante esse tempo. Um departamento de manutenção cujos ativos têm um MTBF alto geralmente é avaliado como “forte”.  

Como bem conhecido e amplamente usado como MTBF, a eficácia geral do equipamento (OEE) (link reside fora de ibm.com) é outra métrica popular para medir o desempenho do ativo. Ele se concentra em três métricas: disponibilidade, desempenho e qualidade do equipamento. A "disponibilidade" é determinada usando o tempo real de produção do ativo em comparação com seu tempo de produção planejado, o "desempenho" mede o desempenho do equipamento em comparação com seu potencial máximo e a "qualidade" avalia a taxa de produção de produtos considerados "boa contagem" em comparação com aqueles que ele produz que apresentam defeitos ou requerem retrabalho. Para determinar a pontuação OEE do ativo, esses três fatores são multiplicados juntos.

Duas outras métricas para medir o sucesso de um programa APM são a rapidez e a eficácia com que os técnicos de manutenção fecham os tickets de ordem de serviço que lhes são atribuídos e a porcentagem geral de trabalho concluído em relação ao não concluído. 

Normalmente associada a estratégias de manutenção a longo prazo, a frequência da métrica de tarefas de manutenção de emergência fornece insights sobre a eficácia de um programa de manutenção preventiva. Simplificando, quanto melhor um departamento de manutenção estiver realizando a manutenção preventiva, mais raras devem ser as avarias que requerem intervenção emergencial.