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Manutenção
de máquinas: Só faça quando realmente for preciso! 2 min read
Manutenção de máquinas: Só faça quando realmente for
preciso! eMail829Share Saiba por que as paradas de máquinas
programadas ficaram no passado. Não é difícil
encontrar indústrias e plantas que ainda possuem calendário de manutenção
preventiva, em que intervenções acontecem periodicamente para evitar as
falhas de equipamentos. De verdade? Essa técnica já ficou no passado! Pense
na troca de peças do seu carro, realizar manutenção preventiva é continuar
substituindo itens baseado em um número estipulado de quilometragem fixa,
mesmo que eles não apresentem desgaste ou tenham sua eficiência reduzida.
A manutenção
preditiva, sem necessidade das inspeções programadas, é uma realidade para a
transformação digital das empresas. Com a implementação dessa tecnologia,
aplicada na intersecção dos conceitos de big data e machine
learning, as empresas podem adotar abordagens
gerenciamento de ativos proativas para melhor a eficiência operacional,
reduzir os custos e o tempo de inatividade dos equipamentos. Entrega de Insights Relevantes As plantas industrias já possuem uma grande quantidade de dados sendo
reportados por meio de sensores e sistemas HMI/SCADAS. Entretanto, sem
contextualização analítica por trás das informações, as conclusões possuem
valor limitado e os dados não tão bem aproveitados. Dentre as mais
diversas soluções de software que podem ser utilizadas para suportar uma
análise preditiva, temos em um nível mais básico os historiadores. Eles
permitem a análise de séries temporais e dados históricos para determinação
das possíveis causas de falhas passadas, capacitando os operadores na tomada
de medidas proativas frente a resolução de problemas.
O segundo nível
de maturidade para manutenção é o monitoramento baseado em condições, ideal
para situações em que os parâmetros mensuráveis são bons indicadores de
problemas iminentes. Com esta tecnologia, os usuários pré definem as regras e
violações destas regras acionam automaticamente uma ordem de serviço. Para outras
situações críticas de ativos, as soluções de manutenção preditiva utilizam
métodos avançados como reconhecimento de padrões e machine
learning. Assim, a identificação e sinalização das
anormalidades acontece antes que elas se tornem problemas operacionais,
permitindo que a resolução seja feita sem que o negócio seja afetado. Melhores práticas na implementação da manutenção preditiva Para iniciar um
processo de transformação digital com gerenciamento completo do desempenho
dos ativos é necessário combinar as tecnologias de captura de dados com
percepção prática através de 2 processos:
1. Estratégia:
Defina os indicadores chave de desempenho e então utilize as tecnologias
digitais para conectar pessoas, processos e ativos em tempo real, criando um
loop digital fechado que colete e contextualize os dados corporativos. 2. Análise:
Converta os dados brutos em insights relevantes através do machine learning e
reconhecimento avançado de padrões. A capacidade de aprendizado das máquinas
ajuda na identificação de ineficiências e torna-se cada vez mais poderosa
quando combinada com visualização avançada e tecnologias de controle e
monitoramento. O desafio dessa
transformação pode parecer enorme, mas se aprendermos com outros mercados,
como o de carros, e seguirmos com uma abordagem ascendente, começando pelo
controle de ativos em tempo real, isso irá se tornar realidade em um futuro próximo. |
