Por Thiago Piñeiro, Coordenador de Desenvolvimento de Negócios na Radix
A manutenção preditiva de máquinas e equipamentos industriais tem impulsionado a gestão de desempenho de ativos no setor. Por meio de sensores, análise de dados e machine learning é possível, por exemplo, antecipar potenciais falhas dos equipamentos. O resultado é uma redução significativa no tempo de inatividade e nos custos de manutenção. Por outro lado, a manutenção preventiva tradicional parte da suposição de que as falhas aumentam com o passar do tempo ou intensificação do uso, estabelecendo cronogramas com base nessa premissa. No entanto, esse tipo de programação de manutenção abrange cerca de 18% dos ativos, deixando 82% das falhas ocorrerem de forma imprevisível.
A manutenção preditiva possibilita monitorar diversos pontos de dados predefinidos – desde temperatura até vibração, ruídos e outros parâmetros relevantes. Esses dados são continuamente analisados em busca de anomalias que possam indicar possíveis problemas nos equipamentos. Ao detectar esses problemas com antecedência, a manutenção pode ser agendada de forma a se antecipar, evitando assim custos associados ao tempo de inatividade não planejado e a reparos extensivos. Essa abordagem representa uma mudança significativa no paradigma de manutenção, passando de um modelo reativo de “consertar quando quebrar” e “verificar regularmente tudo” para um modelo mais proativo e otimizado.
As capacidades técnicas da manutenção preditiva evoluíram significativamente com o avanço das tecnologias de machine learning. Agora, soluções de software podem analisar uma ampla gama de parâmetros de processo ao longo do tempo, comparando-os com dados históricos dos ativos. Esse avanço permite identificar o potencial intervalo de falha, o que melhora os prazos de entrega e fornece aos operadores informações valiosas de forma antecipada. Essa abordagem é essencial para evitar possíveis falhas nos ativos, ao mesmo tempo em que prolonga sua vida útil. Além disso, representa um avanço logístico, pois permite que as tarefas de manutenção sejam planejadas durante períodos de baixa produção ou quando a equipe de manutenção está prontamente disponível. Isso mantém a equipe de compras eficiente ao prever a necessidade de peças em excesso, garantindo que estejam disponíveis precisamente quando necessárias
Ao realizar a manutenção proativa de máquinas, as empresas garantem uma qualidade de produção consistente e evitam as ineficiências da manutenção reativa.
Nas indústrias com um alto volume de ativos, é onde a automação de decisões como essa se destaca, especialmente para empresas que enfrentam o desafio constante de equilibrar a necessidade de manter os custos baixos enquanto mantêm a disponibilidade dos ativos em alta. É aqui que os benefícios tangíveis da manutenção preditiva se tornam mais evidentes.
Segundo um relatório da Deloitte, “em média, a manutenção preditiva aumenta a produtividade em 25%, reduz as falhas em 70% e diminui os custos de manutenção em 25%”. Experiências com as soluções da Radix em diversos clientes mostraram resultados impressionantes, como um aumento de 50% na confiabilidade dos ativos críticos após a implementação do monitoramento em tempo real.
A nível global, a adoção de tecnologias digitais e análise de dados tem impulsionado consideravelmente a capacidade das empresas do setor de máquinas e equipamentos de aprimorar e ampliar seus serviços. Destacam-se os investimentos-chave em análise preditiva como exemplos proeminentes dessa tendência. Além disso, as habilidades para monitoramento remoto, serviço de dispositivos conectados e aquisição estratégica de dados têm contribuído significativamente para melhorar a eficiência operacional e reduzir os custos no setor.
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