O que é manutenção preditiva?

Coletando dados de sensores e aplicando ferramentas e processos analíticos avançados, como aprendizado de máquina (ML). Manutenção preditiva pode identificar, detectar e lidar com os problemas à medida que eles ocorrem, bem como prever o estado futuro do equipamento e, assim, reduzir os riscos. A chave é fornecer as informações certas na hora certa para as pessoas certas.

As estratégias de manutenção e a maturidade dependem de fatores como o custo do ativo e de substituição, a criticidade do ativo, os padrões de uso e o impacto da falha na segurança, no meio ambiente, nas operações, nas finanças e na imagem pública. A manutenção preditiva é uma das três principais estratégias de manutenção usadas pelas empresas. As outras são manutenção reativa, que faz correções quando elas ocorrem e manutenção preventiva, que depende de um cronograma de manutenção predefinido para identificar falhas.

Como a manutenção preditiva é proativa, ela aprimora a manutenção preventiva, fornecendo insights contínuos sobre a condição real do equipamento. Em vez de confiar na condição esperada do equipamento com base em uma linha de base histórica. Com a manutenção preditiva, a manutenção corretiva só é realizada quando há necessidade, evitando assim custos de manutenção desnecessários e downtime da máquina.

A manutenção preditiva utiliza dados históricos e de falhas a partir de séries temporais para prever a condição potencial futura do equipamento e, assim, antecipar problemas. Isso permite que as empresas otimizem o planejamento de manutenção e melhorem a confiabilidade.

A manutenção preditiva também se diferencia da manutenção preventiva pela diversidade e amplitude dos dados em tempo real usados no monitoramento do equipamento. Várias técnicas de monitoramento de condições, como análises de som (acústica ultrassônica), temperatura (térmica), lubrificação (óleo, fluidos) e vibração, podem identificar anomalias e fornecer avisos antecipados sobre possíveis problemas. O aumento da temperatura em um componente, por exemplo, pode indicar bloqueios de fluxo de ar ou desgaste. Migrações incomuns podem indicar desalinhamento de peças móveis. Mudanças no som podem fornecer avisos antecipados de defeitos que não podem ser detectados pelo ouvido humano.

A manutenção preditiva depende de várias tecnologias, incluindo a Internet das coisas (IoT), análise preditiva de dados e inteligência artificial (IA). Sensores conectados reúnem dados dos ativos, como máquinas e equipamentos. Isso é coletado na edge ou na nuvem em um sistema de gestão de ativos empresariais (EAM) habilitado para IA ou em um sistema de gerenciamento de manutenção informatizado (CMMS). A IA e o aprendizado de máquina são usados para analisar os dados em tempo real para construir uma imagem da condição atual do equipamento. Depois disso, acionar um alerta se algum defeito potencial for identificado e entregá-lo à equipe de manutenção.

Além de fornecer avisos quanto a defeitos, os avanços nos algoritmos de aprendizado de máquina permitem que as soluções de manutenção preditiva façam predições sobre a condição futura do equipamento. Eles podem ser usados para aumentar a eficiência em fluxos de trabalho e processos relacionados à manutenção, como programação de ordens de serviço no momento exato (just-in-time) e cadeias de suprimentos de mão de obra e peças. Além disso, quanto mais dados são coletados, mais insights são gerados e melhores são as predições. Isso dá às empresas a confiança de que o equipamento está funcionando de maneira ideal.

Os benefícios de uma estratégia de manutenção preditiva se concentram em antecipar falhas e defeitos de equipamentos, reduzir os custos de manutenção e operação ao otimizar o tempo e os recursos, e melhorar o desempenho e a confiabilidade dos equipamentos. A Deloitte relatou em 2022 que a manutenção preditiva pode resultar em uma redução de 5 a 15% no downtime das instalações e um aumento de 5 a 20% na produtividade do trabalho.¹

Otimizar o desempenho e o tempo de atividade do ativo pode reduzir custos. O aviso antecipado de possíveis falhas resulta em menos interrupções, bem como redução da manutenção planejada ou do downtime não planejado. Uma maior visibilidade contínua das condições aumenta a confiabilidade e a durabilidade do equipamento ao longo de sua vida útil. O uso da IA pode prever com mais precisão as operações futuras. Esse último benefício é fundamental em um mundo onde o aumento dos preços e eventos imprevisíveis, como a pandemia e os desastres naturais relacionados ao clima, expuseram a necessidade de um inventário de peças sobressalentes e custos de mão de obra mais previsíveis, além de um menor impacto ambiental das operações.

A produtividade pode ser aumentada reduzindo as operações de manutenção ineficientes. Permitir uma resposta mais rápida aos problemas por meio de fluxos de trabalho inteligentes e automação, e equipar técnicos, cientistas de dados e funcionários em toda a cadeia de valor com dados melhores com os quais tomar decisões. O resultado se traduz em métricas aprimoradas, como tempo médio entre falhas (MTBF) e tempo médio para reparo (MTTR), condições de trabalho mais seguras para funcionários e ganhos em receita e rentabilidade.

Existem barreiras à manutenção preditiva, que podem ser caras, pelo menos no primeiro momento.

• Infraestrutura do sistema: os custos de inicialização associados à complexidade da estratégia são elevados. Muitas vezes, isso envolve o upgrade e integração de tecnologias e sistemas de monitoramento desatualizados, bem como investir em ferramentas de manutenção e gerenciamento de dados e infraestrutura de dados e sistemas.
• Treinamento da força de trabalho: treinar a força de trabalho para usar as novas ferramentas e processos e interpretar corretamente os dados pode ser caro e demorado.
• Requisitos de dados: o passado é um preditor de desempenho futuro. Para que a manutenção preditiva seja eficaz, a disponibilidade de volumes substanciais de dados históricos e de falhas (ou proxy) de séries temporais é vital. A capacidade de analisar correlações e analogias de dados com tipos de equipamentos semelhantes em condições operacionais físicas também é essencial e também pode ajudar a melhorar a natureza preditiva da análise.

Avaliar a criticidade e o custo da falha de ativos individuais também leva tempo e dinheiro. Mas é fundamental para determinar se a manutenção preditiva é apropriada: ativos de baixo custo com peças baratas e prontamente disponíveis podem ser mais bem atendidos com outras estratégias de manutenção. Os programas de manutenção preditiva são árduos, mas as vantagens competitivas e financeiras de uma estratégia bem executada são significativas.

As tecnologias de manutenção preditiva já estão sendo adotadas em diversos setores para muitos ativos, sejam caixas eletrônicos, aerogeradores, trocadores de calor ou robôs industriais. Setores com uso intenso de ativos, como energia, fabricação, telecomunicações e transporte, onde falhas inesperadas de equipamentos podem ter consequências generalizadas, estão cada vez mais recorrendo a tecnologias avançadas para melhorar a confiabilidade do equipamento e a produtividade da força de trabalho. As aplicações potenciais são muitas e variadas:

A invenção da técnica de manutenção preditiva é atribuída, em sua maioria, a CH Waddington, na Segunda Guerra Mundial. Ele percebeu que a manutenção preventiva planejada parecia estar causando falhas não planejadas nos bombardeiros.² Isso levou ao surgimento e desenvolvimento da manutenção baseada em condições, mas como a maioria dos sistemas de negócios tem sido historicamente isolada, a adoção da manutenção preditiva tem sido limitada.

Os avanços tecnológicos em sensores IoT e tecnologias de coleta e armazenamento de big data estão e continuarão em ritmo acelerado. O crescimento de dados e a acessibilidade de IA/ML estão aprimorando os modelos de manutenção preditiva e promovendo sua adoção. A pandemia também acelerou os esforços em transformação digital, criando ambientes de negócios mais integrados e apetite por insights em tempo real baseados em inteligência. Por fim, o custo crescente do downtime não planejado, que os especialistas estimam ser cerca de 11% do volume de negócios das empresas da Fortune Global 500³, também está impulsionando a adoção da manutenção preditiva no mercado.

As tecnologias a seguir são apenas algumas das que contribuem para a evolução contínua e importância da manutenção preditiva:

• A inspeção robótica automatizada está tornando o monitoramento de equipamentos em locais remotos ou de acesso perigoso, como na indústria de petróleo e gás, mais eficiente e econômico. Os robôs atuam como sensores itinerantes que monitoram vários ativos e alimentam dados em sistemas computadorizados de gerenciamento de manutenção.
• Tecnologias imersivas, como realidade aumentada (RA) e realidade virtual (RV), estão sendo desenvolvidas para simplificar as inspeções. A RA pode coletar dados e ambas as tecnologias podem melhorar as inspeções visuais e a detecção precoce de falhas.
• Digital twins podem incrementar a manutenção preditiva criando uma representação virtual de um ativo físico que gera dados de sensores e simula cenários e soluções de falhas operacionais ao longo do ciclo de vida do ativo, sem nenhum risco para ele.
• As soluções de manutenção preditiva habilitadas para IOT são fornecidas como parte das soluções EAM/CMMS e integradas com outras aplicações.
• A manutenção preditiva "como serviço" tornará a manutenção preditiva mais acessível e financeiramente suportável. Fornecida por parceiros, a modalidade pode ser menos disruptiva do que implementações locais, exigir menos investimento e treinamento e oferecer um menor tempo de maturação. Também pode ser customizada para ambientes e equipamentos individuais.