Melhore a confiabilidade em políticas de manutenção

Garantir o pleno funcionamento de equipamentos e instalações com segurança, mantendo ainda uma planilha de custos adequados.

Por dinamizarem esses resultados, políticas de manutenção preditiva e de confiabilidade têm encontrado cada vez mais espaço junto às empresas.

O valor estratégico dessas políticas pode ser reforçado ao compreender qual é o tipo de manutenção mais adequado para atender à necessidade da organização, principalmente em tempos de Transformação Digital.

O monitoramento tecnológico, utilizado para obter e analisar dados dos ativos, é fundamental para capacitar as organizações a prevenir falhas e acidentes de modo mais assertivo.

Os dados obtidos com o uso de Sistemas de Gerenciamento de Manutenção Computadorizado (CMMS) e Recursos da Industroa 4.0, permitem uma análise mais acurada a respeito de gestão de ativos e a adoção mais sistemática de processos de manutenção. 

Com esse foco, abordagens como técnicas de manutenção preditiva (PdM) e monitoramento de condições (CdM) são consideradas como algumas das mais eficazes para garantir otimização de processos e redução de custos.

Essas técnicas têm em comum a obtenção de dados relativos às condições de determinado ativo a partir de aferições tecnológicas de precisão.

No entanto, há pontos de diferenciação – sutis, mas essenciais – que, ao serem analisados, auxiliam a definição de uma política de manutenção apropriada para demandas específicas.  

Estratégias diferenciadas de manutenção

Manutenção preditiva

Essa abordagem é baseada na avaliação do estado real dos ativos, obtendo dados em determinado período de tempo.

Caso algum dado levantado com essa abordagem aponte falhas no equipamento, é possível verificar a tendência evolutiva desse dano e programar a manutenção, evitando custos altos em ações corretivas.

Entre as técnicas mais utilizadas estão análise de vibração, ultrassom, inspeção visual e análises não destrutivas.

Ao adotar essa estratégia, as organizações podem contar com um aumento no intervalo de reparos por quebras (manutenção corretiva) e reparos programados (manutenção preventiva). 

Monitoramento de condição

O volume exponencial de dados obtidos com a tecnologia voltada para a Indústria 4.0 permite análises mais detalhadas sobre a eficiência dos equipamentos.

O monitoramento de condição captura esses dados de maneira contínua, utilizando sensores e outras soluções integradas de manutenção. 

Essa abordagem gera valor para as organizações da seguinte forma: 

Entrega uma visão em tempo real da disponibilidade e condição dos equipamentos;

Facilita a adoção de estratégias de manutenção preditiva;

Permite tomadas de decisões baseadas em dados;

Para verificar o desempenho das máquinas são avaliados diversos parâmetros, tais como temperatura, corrente elétrica e o RPM em relação aos limites definidos.  

A otimização desses processos pode ser obtida com a adoção de uma única plataforma de gestão de ativos. 

O monitoramento de condição oferece ainda dados mais precisos sobre a situação dos ativos, otimizando assim a qualidade de produção.

Desse modo, reduz custos com a manutenção de equipamentos e aumenta o ciclo de vida dos ativos. 

Mais do que apontar essas mínimas diferenças,as definições aqui elencadas devem auxiliar a escolha da estratégia mais adequada às demandas de manutenção da organização. 

Integrar para dinamizar 

É importante frisar que as técnicas citadas acima são complementares, pois fazem parte da estratégia de manutenção baseada em condições (CBM).

Com dados obtidos a partir da combinação das duas técnicas e soluções em IoT (Internet das Coisas), essa estratégia é utilizada para determinar o momento propício para a manutenção, otimizando assim a gestão de ativos. 

Considerada a forma mais científica e viável de evitar falhas em equipamentos, a CBM, utiliza as tecnologias da indústria 4.0 para monitorar o desempenho de equipamentos e obter resultados mais precisos.

Essa manutenção é ainda estratégica em relação à curva PF, utilizada para determinar intervalos das ações preventivas e preditivas.

Essa curva segue os padrões RCM (Reliability Centered Maintenance) e estabelece a relação entre tempo de serviço e performance de ativos.

Assim, identifica o Intervalo PF, que determina o tempo específico entre a falha potencial (que se apresenta no equipamento) e falha funcional (quando um sistema não atende a um padrão de desempenho especificado).

Para garantir uma operação segura e confiável em CBM, é preciso contar com dados básicos para a gestão e otimização do ciclo de vida desses equipamentos.

Tais informações podem ser obtidas com softwares de monitoramento que dinamizam a gestão de ativos. Uma solução de gestão, como um EAM, juntamente com a plataforma de IoT, pode fornecer dados que auxiliem a elaboração de uma estratégia de manutenção que combine ações preventivas e preditivas.

Fonte: Maxinst