Manutenção preditiva

Manutenção preditiva: a técnica baseada em dados-chave para se antecipar aos erros

Empresa P+D+I Digital

Se alguma máquina falha, as repercussões negativas tanto a nível de serviço quanto financeiro para uma empresa podem ser enormes. Por esta razão, há cada vez mais empresas que apostam na manutenção preditiva: uma série de ações e técnicas que se aplicam com o objetivo de se antecipar aos erros. A seguir, explicamos pormenorizadamente o que é e quais são suas principais vantagens.

  Por meio da análise de dados, a manutenção preditiva permite a antecipação com relação às falhas das máquinas.
Por meio da análise de dados, a manutenção preditiva permite a antecipação com relação às falhas das máquinas.

 

As locomotoras de vapor do século XIX precisavam de uma manutenção constante. A lubrificação manual (os trabalhadores deviam revisar as partes móveis a cada poucos quilômetros e detectar quais delas necessitavam óleo) era imprescindível para evitar o superaquecimento. As máquinas atualmente usadas no transporte são mais sofisticadas, mas a manutenção continua sendo necessária para evitar avarias e, como nas antigas locomotoras, é mais rentável detectar as falhas de forma antecipada. A manutenção preditiva ajuda a realizar esse trabalho.

O que é a manutenção preditiva 

A manutenção preditiva é uma técnica que utiliza ferramentas e procedimentos de análise de dados para detectar anomalias no funcionamento e possíveis defeitos nos equipamentos e processos, de tal modo que possam ser resolvidos antes que a falha aconteça. Da mesma forma que a análise preditiva permite antecipar, por exemplo, os movimentos dos mercados ou as flutuações da demanda de energia, a manutenção preditiva utiliza a análise de dados para prenunciar as falhas dos sistemas, sendo uma parte fundamental da Industrial das Coisas (IIoT).

Como funciona a manutenção preditiva

Para fazer o acompanhamento do estado dos equipamentos e avisar os técnicos das próximas falhas, a manutenção preventiva possui três componentes principais:

  • Os sensores e os dispositivos conectados instalados nas máquinas enviam dados sobre o estado e o rendimento da máquina em tempo real graças às tecnologias da Internet das Coisas (IoT), que permitem a comunicação entre as máquinas e os sistemas de análise.
  • As soluções de software e o armazenamento na nuvem (cloud computing) permitem aplicar a mineração de dados (data mining) e recompilar e analisar enormes quantidades de dados usando aplicativos de big data.
  • Os modelos preditivos se alimentam dos dados processados e utilizam tecnologias de aprendizagem automática (machine learning) para estabelecer padrões e comparações, elaborar predições de defeitos e programar a manutenção antes que eles ocorram.

Manutenção preditiva, preventiva e corretiva: diferenças

A manutenção preditiva é diferente da preventiva e da corretiva. Apesar disso, todas podem ser utilizadas simultaneamente na indústria. A seguir, revisamos suas diferenças:

  • Preventiva: consiste em inspecionar as máquinas a cada certo tempo, independentemente de que seja necessário, ou em agir quando cualquer sintoma for detectado (algum ruído estranho, por exemplo).
  • Corretiva: também denominada reativa ou de avarias. É aquela que se executa quando já aconteceu uma falha, sendo necessário consertar o equipamento danificado.
  • Preditiva: é um método de manutenção proativo baseado em dados e concebido para analisar o estado dos equipamentos de forma contínua e prever possíveis avarias.
Quando cada tipo de manutenção age e quais são os sinais que detecta?
Quando cada tipo de manutenção age e quais são os sinais que detecta?

 

 

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Características da manutenção preditiva

A manutenção preditiva permite que a frequência da manutenção seja a mais baixa possível. Quando simplesmente se programa a manutenção a cada certo tempo (preventiva) podem ocorrer duas coisas: ou é feita quando não é necessária (antes do tempo ou tarde), incidindo em gastos evitáveis, ou é realizada sem a frequência necessária, com o risco de os equipamentos falharem. Dessa forma, o objetivo da manutenção preditiva é otimizar o uso dos recursos de manutenção.

Vantagens e desvantagens da manutenção preditiva

A manutenção preditiva garante que um equipamento só apague antes de uma falha iminente. Tal fato reduz os gastos operacionais, minimiza o tempo de inatividade e melhora o rendimento geral das máquinas. Porém, o investimento nos equipamentos de monitoramento necessários para esse tipo de manutenção costuma ser elevado, assim como o nível de conhecimentos e a experiência necessários para interpretar os dados.

TÉCNICAS DE MANUTENÇÃO PREDITIVA

Há diversas técnicas vinculadas à manutenção preditiva. A seguir, revisamos algumas delas:

Termografia infravermelha

As peças e os componentes desgastados, incluídos os circuitos eletrônicos, costumam emitir mais calor do que o normal. Com o uso de câmeras infravermelhas (IV), o pessoal de manutenção pode detectar altas temperaturas (pontos aquecidos) nos equipamentos.

Monitoramento acústico

Com os sensores acústicos, o pessoal de manutenção pode detectar vazamentos de gás, líquido ou vácuos nos equipamentos. Também é possível detectar fricções e tensões nas máquinas procedentes de rolamentos desgastados ou mal lubrificados.

Análise de vibrações

Permite que os técnicos analisem as vibrações de uma máquina com sensores integrados no equipamento. Uma máquina que funciona nas melhores condições possíveis apresenta um padrão de vibração concreto, mas quando os componentes se desgastam, as frequências de vibração mudam.

Exemplos de manutenção preditiva

Várias indústrias usam a manutenção preditiva para economizar gastos e melhorar a qualidade de seus serviços. Estes são alguns exemplos:

  Redes elétricas e turbinas eólicas

As interrupções nos sistemas de distribuição de eletricidade são muito caras. Dai provém o progresso na instalação de redes inteligentes que permitem saber qual é a manutenção necessária dos ativos e antecipar assim as avarias. O preditivo também é aplicado às turbinas eólicas em detrimento do corretivo, a fim de evitar sua paralisação e a conseqüente perda potencial de produção.

  Linhas ferroviárias

As redes ferroviárias e os trens que as utilizam requerem uma manutenção constante. Usando a IoT (Internet das Coisas), as empresas ferroviárias podem identificar áreas problemáticas na rede, otimizar os tempos de operação e reduzir o impacto das falhas.

  Transporte marítimo

O monitoramento do estado das máquinas de um barco permite que, a partir dos escritórios em terra, seja possível realizar diagnósticos de forma remota para otimizar as operações de manutenção e conseguir o máximo rendimento do navio.