Monitoramento de condição: o início da jornada para manutenção preditiva

A manutenção preditiva é uma estratégia em alta na Indústria 4.0, mas requer muitos dados históricos bem estruturados. O monitoramento de condição é um passo inicial importante para isso, detectando falhas prematuras, evitando manutenções corretivas e tempo de inatividade. Além disso, o monitoramento fornece dados para algoritmos preditivos.

A manutenção baseada em monitoramento de condição (CBM) é uma solução proativa, rápida e simples. Sensores monitoram em tempo real e permitem intervenções imediatas, reduzindo custos e tempo de inatividade. CBM é uma excelente opção para otimizar a manutenção de suas máquinas.

Além de ser uma estratégia eficaz por si só, a CBM é um passo crucial para obter os dados necessários para a manutenção preditiva. Ao monitorar as condições das máquinas em tempo real, é possível coletar dados e informações precisas sobre o desempenho da máquina. Esses dados podem ser usados para criar modelos preditivos que antecipam falhas ou desgaste prematuro, possibilitando intervenções preventivas antes que ocorram quebras. Dessa forma, a CBM não só reduz custos e tempo de inatividade, como também fornece informações valiosas para a manutenção preditiva.

Portanto, a implementação da CBM pode ser vista como um investimento estratégico para uma manutenção eficaz e eficiente a longo prazo, que permite coletar dados para uma manutenção preditiva mais precisa e confiável.

Para implementar a manutenção baseada em condições (CBM), recomendamos seguir estes passos:

1. Identifique seus ativos críticos: Comece identificando os equipamentos mais críticos para suas operações, aqueles que, se falharem, podem causar uma interrupção significativa nos processos de produção.
2. Determine as condições de operação normais: É importante entender as condições normais de operação dos equipamentos para identificar desvios e problemas potenciais. Identifique os modos de falha conhecidos e possíveis dos ativos, realizando uma análise de falha de modo e efeito (FMEA) para cada ativo crítico.
3. Escolha as tecnologias certas: Identifique e instale os sensores que irão reconhecer os modos de falha dos equipamentos monitorados. A escolha dos sensores dependerá dos tipos de equipamentos que serão monitorados e dos modos de falha a serem detectados. Existem várias tecnologias disponíveis, desde sensores acústicos até sensores de vibração e temperatura.
4. Defina limites de referência: Defina limites de referência que determinarão quando o sistema deve alertar seus técnicos. Esses limites são baseados nas condições de operação normais e podem ser ajustados ao longo do tempo à medida que novos dados são coletados e analisados.
5. Atribua papéis e responsabilidades: Atribua papéis e responsabilidades à equipe e forneça treinamento quando necessário. O maior desafio na implementação é garantir que sua equipe tenha as habilidades certas para o novo fluxo de trabalho. Soluções digitais, como a Realidade Aumentada (AR) e o IIoT, já estão ajudando empresas a fechar lacunas de habilidades e ajudar os trabalhadores a realizar tarefas além de suas habilidades usando sobreposições de instruções AR e assistência remota.

Com uma infraestrutura sólida e o monitoramento de condição, é possível desenvolver modelos preditivos que possam identificar problemas antes que ocorram, permitindo a realização de manutenção preventiva em vez de corretiva. Como resultado, as organizações podem melhorar significativamente a eficiência operacional e a OEE (Overall Equipment Effectiveness).

A Partnervision oferece soluções IoT que permitem a transição para a manutenção preditiva por meio do monitoramento de condição. Uma dessas soluções é a plataforma ThingWorx, que oferece soluções prontas para uso, além de um ambiente para personalização e criação de novos aplicativos integráveis aos sistemas SAP, MES e outros sistemas corporativos. Essa flexibilidade permite a adaptação às necessidades específicas de cada empresa e a expansão dos recursos já existentes, permitindo a implementação da manutenção preditiva à medida que os dados coletados se tornam relevantes.

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