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Manutenção preditiva: o que é, tipos e vantagens

Com a manutenção preditiva (PdM), monitoram-se as condições dos ativos para prevenir falhas e anomalias. Tipo, técnicas e vantagens


Sabemos que existem vários tipos de manutenção e que, dependendo das características do bem a ser mantido, será escolhido um tipo de manutenção em vez de outro; ou optar-se-á pela combinação de mais de um tipo de manutenção.

Além da escolha do tipo de manutenção mais adequado ao ativo gerido, é recomendável utilizar um software de gestão de instalações profissional para melhorar a produtividade dos processos de manutenção e reduzir os tempos e custos associados à gestão.

Na lista de tipos de manutenção, encontramos a chamada manutenção preditiva, mas sabemos realmente em que consiste? E quando e como é útil implementá-la? Descubra conosco neste artigo.

O que é a manutenção preditiva?

A manutenção preditiva, frequentemente indicada pela sigla PdM que significa Predictive Maintenance, é uma técnica de manutenção que monitora o desempenho e as condições dos equipamentos e das várias partes do bem a ser mantido e, através da análise dos dados recolhidos, identifica possíveis anomalias e/ou defeitos para que possam ser corrigidos antes que ocorram quaisquer falhas.
Este tipo de manutenção foi introduzido nos anos noventa e tem como objetivo principal prever falhas com base em determinados parâmetros e fatores. Após a previsão das falhas, os responsáveis pela manutenção podem tomar as medidas necessárias para prevenir a ocorrência das falhas previstas.

Como qualquer estratégia de manutenção, a manutenção preditiva também visa a:

  • reduzir a ocorrência de falhas e maximizar os tempos de atividade, melhorando a confiabilidade dos ativos;
  • otimizar os custos operacionais, reduzindo os trabalhos de manutenção;
  • diminuir os custos de manutenção e maximizar os tempos de produção.

Manutenção preditiva e preventiva: qual a diferença

A diferença entre manutenção preventiva e manutenção preditiva reside nos dados analisados.
Enquanto um técnico de manutenção preditiva se baseia no monitoramento e na análise dos dados provenientes das condições reais e atuais do equipamento em funcionamento, a manutenção preventiva baseia-se em dados históricos, médias e estatísticas sobre a expectativa de vida para prever quando serão necessárias atividades de manutenção.

Quais são as vantagens dessa manutenção?

A manutenção preditiva oferece uma série de vantagens significativas em comparação com outras abordagens de manutenção, que podem contribuir significativamente para melhorar a eficiência operacional e a rentabilidade de uma empresa.
A seguir estão listados alguns dos principais benefícios da manutenção preditiva:

  1. intervenção preventiva: um dos benefícios mais evidentes da manutenção preditiva é a capacidade de intervir antes que ocorra uma falha. Ao monitorar constantemente as condições dos ativos e detectar sinais precoces de anomalias ou degradação, é possível planejar intervenções de manutenção com antecedência, reduzindo o risco de tempos de paralisação da máquina caros e melhorando a disponibilidade operacional;
  2. maximização da vida útil dos ativos: graças à capacidade de identificar e corrigir problemas rapidamente, a manutenção preditiva permite maximizar a vida útil dos ativos e de seus componentes. Isso significa que os investimentos em equipamentos e máquinas podem ser aproveitados ao máximo, reduzindo a necessidade de substituições prematuras e otimizando os retornos sobre os investimentos;
  3. redução dos custos de manutenção: como a manutenção preditiva permite intervir apenas quando é realmente necessário, os custos associados à manutenção preventiva programada ou à manutenção corretiva de emergência são reduzidos. Isso se traduz em economia nos custos de mão de obra, peças de reposição e tempos de inatividade não planejados, contribuindo para melhorar a rentabilidade geral da empresa;
  4. aumento da segurança no trabalho: graças à capacidade de identificar e corrigir problemas potenciais antes que ocorram, a manutenção preditiva também pode contribuir para melhorar a segurança no trabalho. Ao reduzir o risco de falhas repentinas ou mau funcionamento dos equipamentos, cria-se um ambiente de trabalho mais seguro para operadores e pessoal técnico;
  5. melhoria do planejamento e da programação: como a manutenção preditiva é baseada na análise de dados e na previsão de falhas, permite um planejamento e programação mais eficazes das atividades de manutenção. Isso permite otimizar os recursos disponíveis, planejar intervenções em momentos de menor impacto na produção e minimizar os tempos de inatividade não planejados.

Todos esses benefícios resultam em diversas economias de custos, reduzindo:

  • o tempo de manutenção;
  • as horas de produção dedicadas à manutenção;
  • o custo de peças de reposição e suprimentos.

Também foi demonstrado como os programas de manutenção preditiva aumentam em até dez vezes o retorno sobre o investimento (ROI) graças a uma redução:

  • nos custos de manutenção em 25-30%;
  • nas falhas em 70%-75%;
  • nos tempos de inatividade em 35%-45%.

Tipos e técnicas

Quando falamos de “tipos de manutenção preditiva”, estamos nos referindo aos setores nos quais esse tipo de manutenção pode atuar e às técnicas utilizadas para cada campo de aplicação. Na verdade, não há uma única tecnologia dentro dessa abordagem de manutenção, mas, pelo contrário, são utilizados vários dispositivos de controle em relação ao aspecto técnico que precisa ser monitorado.
As principais técnicas de manutenção preditiva utilizadas, que correspondem a diferentes tipos de manutenção preditiva, são:

  • termografia infravermelha:
    a análise termográfica infravermelha é uma tecnologia muito difundida e versátil, principalmente porque permite uma análise não invasiva. Isso significa que, sem afetar o bem ou partes dele, é possível detectar temperaturas acima do normal que, em alguns casos, podem indicar mau funcionamento ou vazamento;
  • monitoramento acústico sonoro e ultrassônico:
    através do monitoramento acústico, o pessoal de manutenção pode detectar uma série de mau funcionamento, como sons de emissões de gases, líquidos ou vazamentos de ar. Em geral, a tecnologia sonora é mais econômica, enquanto a tecnologia ultrassônica é mais cara e é usada para equipamentos mecânicos e equipamentos elétricos que emitem sons mais sutis;
  • análise de vibrações:
    este tipo de análise é particularmente útil em máquinas que emitem vibrações específicas dependendo do funcionamento correto ou não dos componentes. Quando os componentes começam a se desgastar, a vibração muda e um novo padrão de vibração emerge. Com monitoramento constante, um técnico qualificado pode comparar as leituras do padrão de vibração e identificar com antecedência componentes desgastados ou com mau funcionamento, evitando assim o surgimento de falhas;
  • análise de óleo:
    a análise de óleo é uma ferramenta considerada muito eficaz na manutenção preditiva. Ao verificar as condições do óleo das máquinas e equipamentos, os técnicos podem determinar a presença de contaminantes, determinar a viscosidade, a presença de água, etc. A principal vantagem da análise de óleo é que os resultados dos testes iniciais servem como base para qualquer novo equipamento e manutenção.
A imagem ilustra uma lista dos vários tipos de manutenção preditiva

Os vários tipos de manutenção preditiva

As tecnologias da manutenção preditiva

A manutenção preditiva é suportada por uma série de tecnologias avançadas que permitem monitorar, analisar e prever o estado dos ativos industriais em tempo real. Essas tecnologias são fundamentais para identificar sinais precoces de problemas e planejar intervenções de manutenção tempestivas.
Vamos examinar algumas das principais tecnologias que fazem parte da manutenção preditiva.

Manutenção preditiva com IoT: o que é

A Internet das Coisas (IoT) é uma tecnologia-chave que permite a manutenção preditiva, permitindo a conexão e comunicação entre dispositivos, sensores e sistemas de gerenciamento.
Com o IoT, é possível coletar dados em tempo real sobre as condições operacionais dos ativos e transmiti-los a sistemas centralizados para análise e avaliação. Esta conectividade permite um monitoramento contínuo e remoto dos equipamentos, permitindo intervenções de manutenção preditiva com base em condições reais e não apenas em programas de manutenção predefinidos.

Aprendizado de máquina

O contexto atual é rico em dados e muitas vezes vastos fluxos de informações operacionais permanecem subutilizados. É aqui que a “Aprendizado de Máquina” entra em ação para transformar esses dados inativos em informações úteis sobre a saúde e o desempenho dos equipamentos.
O aprendizado de máquina desempenha um papel fundamental na manutenção preditiva, permitindo que os sistemas aprendam com os dados históricos e em tempo real para identificar padrões e tendências significativas. Usando algoritmos de aprendizado de máquina, é possível analisar grandes volumes de dados de sensores e dispositivos de monitoramento para detectar anomalias e prever o surgimento de falhas iminentes.

O aspecto mais convincente do aprendizado de máquina na manutenção preditiva é a sua adaptabilidade. Esses modelos preditivos podem ser treinados para se adaptar às mudanças nas condições operacionais e melhorar continuamente o desempenho do sistema de manutenção preditiva.

IA para manutenção preditiva

A inteligência artificial (IA) é empregada na manutenção preditiva para melhorar a eficácia das análises de dados e previsões de falhas.
Através do uso de algoritmos avançados de aprendizado de máquina e redes neurais artificiais, a IA é capaz de identificar padrões complexos nos dados e fornecer previsões mais precisas sobre o estado dos ativos e a probabilidade de falhas futuras. Além disso, a IA pode ser usada para otimizar estratégias de manutenção, sugerindo intervenções prioritárias e otimizando os recursos disponíveis.

O papel da nuvem e dos gêmeos digitais na manutenção preditiva

Na manutenção preditiva, os gêmeos digitais e a computação em nuvem desempenham um papel crucial, permitindo o armazenamento, processamento e análise de dados em plataformas escaláveis e flexíveis.
A nuvem oferece a capacidade de armazenar grandes volumes de dados provenientes de sensores e dispositivos de monitoramento de forma segura e acessível de qualquer local.

Os gêmeos digitais integrados à tecnologia IoT, por sua vez, são modelos virtuais dos ativos físicos que permitem simular e monitorar o comportamento de um ativo em tempo real.

A integração entre a nuvem e os gêmeos digitais permite criar ambientes de manutenção preditiva altamente eficientes e baseados em dados, que melhoram a capacidade de antecipar e prevenir falhas e otimizam as operações de manutenção como um todo.

Como implementar um programa de manutenção preditiva: melhores práticas

Claramente, cada ativo a ser mantido exigirá um programa de manutenção feito sob medida, mas aqui estão algumas melhores práticas:

  • verificar a disponibilidade do orçamento:
    antes de aprovar o programa de manutenção, é necessário que o que está previsto seja viável dentro das disponibilidades econômicas do projeto. Para isso, é essencial interagir com os profissionais responsáveis pelos aspectos financeiros e com o cliente e verificar se o programa é economicamente sustentável;
  • identificar ativos críticos:
    esta etapa serve para identificar aqueles recursos que precisam de manutenção preditiva, porque são mais caros que outros ou mais delicados;
  • criar um banco de dados:
    todos os dados históricos disponíveis podem ser úteis para análise preditiva. Esses dados podem ser usados para estabelecer os possíveis modos de falha aos quais o recurso específico pode estar sujeito e também podem ser úteis ao desenvolver as primeiras versões dos algoritmos preditivos;
  • analisar e estabelecer os modos de falha:
    uma vez identificados os recursos críticos, eles serão analisados e, para cada um, os modos de falha mais recorrentes e prováveis serão identificados, para que se possa agir de forma a evitá-los;
  • implementar sensores e dispositivos de monitoramento:
    uma vez que os possíveis modos de falha estão claros, é possível agir para preveni-los. Para fazer isso, serão selecionados os dispositivos e tecnologias adequados ao caso específico, entre aqueles que vimos no parágrafo anterior e outras soluções oferecidas pelo mercado de tecnologias em constante evolução. Entre as soluções mais avançadas, encontramos a tecnologia IoT, que permite a comunicação entre máquinas, soluções de software e tecnologia de nuvem, ajudando a coletar e analisar enormes quantidades de dados;
  • desenvolver algoritmos preditivos:
    nesta fase, os técnicos especializados serão responsáveis por desenvolver algoritmos de manutenção preditiva baseados nas medições dos sensores e outros dados úteis coletados.
A imagem ilustra um exemplo de fluxo de trabalho de manutenção preditiva

Fluxo de trabalho de manutenção preditiva

A fase de manutenção de um bem e de seus componentes é uma das mais desafiadoras, longas e às vezes até dispendiosas.

Certamente, o uso de um software profissional é sempre útil, na verdade, indispensável, para garantir que o trabalho de manutenção produza resultados eficientes. Por isso, recomendo que você experimente o software de gerenciamento de instalações que permitirá planejar manutenções, rastrear atividades e gerenciar problemas em uma única plataforma.

 

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