How can predictive maintenance help you avoid factory downtime?

In addition to the existing answer, it's crucial to note that predictive maintenance often involves the use of advanced technologies such as sensors, Internet of Things (IoT) devices, to get the real time conditions of the machine then leverage algorithm (could be AI or machine learning algorithms but also conservative approach i.e., weibull distribution of failure). These technologies and analytics combination continuously monitor and analyze various parameters, providing a more comprehensive and real-time understanding of equipment health.

A manutenção preditiva temida pelo gestores pois costuma ter alto custo, onde são substitutos componentes antes de apresentar falhas pelo tempo de vida útil. Sem dúvida trazendo menor tempo de maquina parada e reduzindo as quebras.

Predictive maintenance is done before anticipated plant equipment failure, to avoid unwanted down times. It is based on the data and oberservations made during operations and data acquisition. For instance, if there is observed abnormal sound or increased vibration from running pump, which is indicative of misalignment or even coupling damage. Hence, it is decided whether to perform pump alignment or replace the damaged coupling depending on the condition. This type of maintenance can ensure plant equipment availability and help in reliable operations of the system. In addition to data gathered from available sources, predictive maintenance can also be planned during inspection and checking schedules.

Para implementar o processo de manutenção preditiva sem duvida passa pela cultura do gestor de manutenção em mostrar o custo beneficio da pratica . todos estão mais familiarizados com a manutenção corretiva ou preventiva.

São muitos os benefícios de se ter uma manutenção preditiva, desde os ganhos com MTBF, MTTR a redução dos custos de manutenção, mas em uma análise mais apurada podemos ter benefícios de longo prazo como um entendimento das reações dos equipamentos as sazonalidades dos processos, degradação dos equipamentos e ter um bom planejamento de investimentos futuros, assim como custo produtivo para os anos futuros.

Beyond the mentioned advantages, predictive maintenance fosters sustainability by minimizing environmental impact. Efficient equipment operation translates to reduced energy consumption, contributing to a greener and more eco-friendly production process. Additionally, the data-driven nature of predictive maintenance facilitates a continuous improvement cycle. Insights gained from machine performance analytics can inform innovation strategies, enabling your factory to stay ahead in a competitive market. This adaptability and forward-thinking approach not only enhance competitiveness but also position your operation as a leader in industry advancements

A primeira ação a ser tomada é com certeza a mudança de modelo mental e a formação das pessoas envolvidas no processo de implantação da preditiva e também dos que estarão envolvidos nas atividades de preditivas, pois muitos do processos de preditiva necessitam de uma metodologia de trabalho muito bem elaborada com riqueza de detalhes, muita organização e zelo com o trabalho e com as inspeções. outro fator importante é e o planejamento do setor de preditiva, pessoal, budget para investimentos e custos de análises, espaço físico para as atividades, um bom sistema para apoiar com o processamento dos dados e também as adequações dos processos e equipamentos para que possa ser feita a preditiva.

Beyond technological integration and implementation, instill a culture of data literacy and collaboration within the organization is important. Predictive maintenance is relied heavily on failure data. These data often need to be fed manually by engineers on site to MES or ERP system. Educate and involve workforce to report failures rigorously is a start to gather data and implement predictive maintenance

Um aspecto importante é o cruzamento entre as informações das análises de preditiva com aspectos dos processos que não estão em softwares especializados, como exemplos temos o cruzamento entre termografia conectada com a qualidade da energia fornecida pela concessionária, qualidade de alguns óleos e a viscosidade mais adequada para motores a combustão conforme tempo de uso ou a influencia de alguns equipamentos e estruturas em operação durante coletas de vibração em prédios em estruturas menos rígidas como em aço.

Implementing Predictive Maintenance in our organization begins with a data maturity assessment. We prioritize data availability, using IoT for acquisition and ERP for failure data when parameters are absent. With failure data only, a time-based model is employed. For both failure and parameter data, Condition-Based Monitoring predicts Remaining Useful Life through regression analysis. With more comprehensive data (e.g., trendline of machine parameters before failure occured), AI-Based Predictive Maintenance is embraced, employing machine learning for precise failure identification and Remaining Useful Life prediction. This data maturity approach optimizes the effectiveness of our strategy.