Manutenção Preditiva

A manutenção preditiva é a manutenção que tenta definir o estado futuro de um equipamento ou sistema com base na captação de dados ao longo de um período e sua análise através de sua variação. Sua utilização traz como benefícios o aumento da confiabilidade do equipamento e o foco na manutenção just-in-time, onde as intervenções são realizadas apenas quando necessário, baseando-se nas condições reais dos equipamentos, ajudando a otimizar o uso de recursos e maximizar a eficiência das operações.

Essa manutenção tem como objetivo a verificação antecipada de alguma peça, eliminação das desmontagens desnecessárias para a inspeção, aumento do tempo de disponibilidade das máquinas equipamentos, redução a intervenção corretiva, aproveitamento da vida útil total dos componentes, aumento o grau de confiabilidade do equipamento, sendo a manutenção que prediz o tempo de vida útil dos componentes das máquinas.

Sua implementação deve seguir algumas etapas.

1.      Seleção de parâmetros de monitoramento: para cada tipo de equipamento, são identificados os parâmetros de monitoramento mais relevantes para prever falhas. Isso pode incluir temperatura, vibração, pressão, fluxo, consumo de energia, entre outros, dependendo do tipo de equipamento e das condições operacionais.

2.      Instalação de sensores e instrumentação: sensores e instrumentos são instalados nos equipamentos para medir continuamente os parâmetros de interesse. Esses sensores podem ser conectados a sistemas de monitoramento em tempo real ou a sistemas de gestão da manutenção que registram e analisam os dados coletados.

3.      Coleta de dados: os dados dos sensores são coletados regularmente e armazenados em um banco de dados. Isso pode ser feito manualmente, com inspeções regulares, ou automaticamente, com sistemas de monitoramento automatizado.

4.      Análise de dados: os dados coletados são analisados utilizando técnicas de análise estatística, modelagem matemática, inteligência artificial ou outras ferramentas de análise de dados. O objetivo é identificar padrões, tendências ou desvios que possam indicar a ocorrência iminente de uma falha.

5.      Detecção de anomalias: com base na análise dos dados, são definidos limites ou critérios de alarme que indicam a presença de anomalias ou condições fora do normal. Quando um alarme é acionado, a equipe de manutenção é notificada e medidas corretivas podem ser tomadas.

6.      Planejamento de intervenções: com base nas informações fornecidas pela análise dos dados, são planejadas intervenções de manutenção preditiva, como ajustes, reparos ou substituições de componentes. Essas intervenções são agendadas de forma a minimizar o impacto na produção e evitar falhas catastróficas.

7.      Acompanhamento e iteração: o desempenho dos equipamentos é continuamente monitorado e as técnicas de análise são ajustadas conforme necessário com base nos resultados observados. Isso garante que o sistema de manutenção preditiva seja otimizado ao longo do tempo para maximizar a confiabilidade e a disponibilidade dos equipamentos.

A aplicação de tecnologias e ferramentas para monitoramento, análise e previsão da saúde dos equipamentos é essencial para aprimorar a eficácia da manutenção em uma organização. Através da análise de vibração, termografia, análise de óleo, análise de gases dissolvidos, ultrassom, análise de corrente elétrica, análise de ruído, monitoramento de condições online e software de análise de dados é possível identificar precocemente potenciais falhas, como desalinhamentos, superaquecimento, desgaste de componentes e contaminação do óleo, permitindo uma intervenção proativa para garantir a confiabilidade e disponibilidade dos equipamentos, além de otimizar os custos operacionais e maximizar a eficiência dos processos industriais.