No universo da manutenção, existem diferentes tipos de estratégias que podemos usar para manter nossos ativos em pleno funcionamento. Uma das principais e mais importantes é a manutenção preditiva, que utiliza tecnologias avançadas e análise de dados para monitorar o desempenho e antecipar falhas em equipamentos.

Você já aplica essa abordagem dentro da sua manutenção? Dados indicam que ela pode ser a melhor estratégia para reduzir o downtime e diminuir a probabilidade de falha.

O que é manutenção preditiva?

Trata-se de uma modalidade de manutenção que consiste em identificar anomalias e prevenir falhas por meio de dados coletados sobre máquinas e equipamentos.

Diferente dos outros tipos de manutenção, que reagem aos problemas já ocorridos (manutenção corretiva) e seguem cronogramas fixos de inspeção (manutenção preventiva), a manutenção preditiva age com base em previsões. Isso significa que é uma aliada interessante para a indústria evitar interrupções inesperadas e aumentar a eficiência do seu parque fabril.

Qual é o objetivo da manutenção preditiva?

O objetivo é detectar anomalias no funcionamento do ativo, de modo que os gestores intervenham antes que o problema se agrave.

Quem trabalha em indústrias sabe o quanto impedir paradas não planejadas no maquinário é importante. Isso porque, ao antecipar possíveis problemas, a fábrica consegue minimizar impactos financeiros, otimizar a produção e até mesmo manter sua competitividade.

Embora as manutenções preventiva e corretiva sejam as mais aplicadas, já é comprovado que a manutenção preditiva precisa integrar o plano de qualquer empresa, caso o objetivo seja atingir um alto padrão de qualidade e confiabilidade operacional.

Como funciona a manutenção preditiva? 

A manutenção preditiva se baseia em dados. Isso significa que, para o gestor conseguir implementar a prática no seu plano de manutenção, ele precisa primeiramente ter acesso a dados e informações que demonstram, em tempo real, como está o desempenho de um maquinário.

Esses dados devem ser coletados por meio de sensores de vibração, que identificam alterações mecânicas, como câmeras térmicas, que mapeiam áreas de superaquecimento, análises de fluidos, que avaliam o desgaste interno de componentes críticos, entre outros.

Quais as técnicas de manutenção preditiva?

Existem diferentes técnicas de manutenção preditiva que podemos aplicar na indústria. A seguir, veja as mais comuns.

Análise de vibrações

Monitora o comportamento dinâmico das máquinas, medindo oscilações em componentes como eixos, rolamentos e motores. Por meio de sensores acoplados ao equipamento, é possível identificar padrões anormais de vibração que indicam desgastes, desalinhamentos ou folgas excessivas.

Ultrassom

Técnica que utiliza ondas sonoras de alta frequência para detectar falhas e anomalias em equipamentos industriais. Essas ondas percorrem o material e, dependendo de sua interação com superfícies ou irregularidades internas, são refletidas e captadas por sensores. A análise dos sinais refletidos permite identificar trincas, corrosão, vazamentos ou problemas estruturais antes que comprometam o funcionamento do equipamento.

Termografia

Baseia-se na captura de radiação infravermelha emitida pelos objetos para criar imagens térmicas, identificando variações de temperatura. Essas imagens revelam áreas que apresentam aquecimento excessivo ou irregularidades térmicas, indicando possíveis falhas em componentes elétricos, mecânicos ou estruturais.

Análise de óleo

Consiste em examinar as propriedades físicas e químicas do lubrificante utilizado em máquinas para identificar desgastes, contaminações ou alterações que possam apresentar falhas iminentes. Componentes metálicos microscópicos encontrados no óleo, por exemplo, revelam desgaste em engrenagens ou rolamentos.

Monitoramento de ruídos

Detecta padrões acústicos gerados por máquinas em operação e identifica alterações que indicam desgaste ou falhas. Usando microfones e sensores especializados, é possível captar sons de alta frequência que humanos não conseguem ouvir, como fricções ou vibrações anômalas.

Alinhamento a laser de eixos

Utiliza feixes de luz para medir e corrigir desalinhamentos em componentes rotativos, como bombas e motores. Essa técnica aponta desvios angulares ou paralelos com precisão milimétrica, garantindo que os eixos estejam perfeitamente alinhados.

Monitoramento de condição de máquinas

Envolve a coleta e análise de dados operacionais, como vibração, temperatura, pressão e ruído, para avaliar o estado dos equipamentos em tempo real. Essa prática permite descobrir anomalias que precedem falhas, possibilitando manutenções planejadas e reduzindo custos com paradas inesperadas.

Qual é a diferença entre a manutenção preditiva, preventiva e corretiva?

Por terem nomes parecidos, as pessoas que não estão familiarizadas com a manutenção de ativos tendem a confundir as práticas de manutenção preditiva com manutenção preventiva e corretiva.

Mas afinal, qual é a diferença? Antes de mais nada, precisamos entender que essas manutenções possuem finalidades diferentes, portanto, atendem a necessidades específicas da indústria.

A manutenção corretiva, por exemplo, é aplicada quando uma máquina já apresentou falhas. A manutenção preventiva, por sua vez, é realizada para evitar falhas futuras por meio de cronogramas periódicos. Já a manutenção preditiva permite antecipar problemas com base em dados e análises.

Colocando-as lado a lado, podemos perceber que o que diferencia um modelo de outro é o momento em que as ações são tomadas. Isso porque uma foca em resolver problemas já ocorridos, outra em prevenir sistematicamente e a outra em prever e evitar.

LEIA TAMBÉM | Gestão de manutenção: o que é, quais os tipos e como funciona

Quando a manutenção preditiva deve ser realizada?

A manutenção preditiva é indicada para todas as empresas que buscam maior eficiência operacional ou possuem processos produtivos que dependem de alta disponibilidade de equipamentos.

Mas por que nesses momentos mais especificamente? Porque esses cenários exigem que as máquinas e os equipamentos funcionem praticamente 100% do tempo, de forma ininterrupta. E essa é uma garantia que só pode ser alcançada caso a empresa saiba exatamente o estado atual dos ativos e os possíveis sinais de desgaste ou falhas.

Quais são as vantagens da manutenção preditiva?

Todas as manutenções são interessantes no que diz respeito à preservação de equipamentos, porém, o que torna a manutenção preditiva tão recomendada é que é inteligente. Isso porque, a empresa realmente consegue monitorar as condições de operação em tempo real e, em cima da informação, programar intervenções.

No entanto, os benefícios não se resumem a isso, já que também ajuda a:

• Aumentar a vida útil dos equipamentos, impedindo que desgastes “ocultos” comprometam peças essenciais ou causem falhas severas.
• Otimizar a produtividade, já que a incidência de paradas inesperadas diminui.
• Prevenir falhas, uma vez que o monitoramento constante permite a descoberta de sinais de desgaste, vibrações fora do padrão e outros indicadores de problemas.
• Reduzir custos, o que pode ajudar a equilibrar o orçamento com menor necessidade de substituição de componentes ou reparos emergenciais.
• Garantir a segurança dos profissionais, já que a manutenção evita acidentes provenientes de falhas mecânicas ou elétricas.
• Economizar com consumo de energia, pois máquinas operando corretamente consomem menos recursos.
• Cumprir as exigências da ISO 9001, uma vez que a norma exige que os processos de manutenção sejam controlados e baseados em práticas para garantir qualidade e confiabilidade.

Quais são as desvantagens da manutenção preditiva?

Após ver os benefícios, você pode estar pensando: “Eu quero aplicar a manutenção preditiva na minha empresa”, e essa certamente é uma excelente decisão.

Mas antes de aplicar a estratégia, é importante entender quais são os desafios para se preparar, seja financeira, tecnológica ou estruturalmente:

• Alto investimento inicial em tecnologias e treinamento: o uso de sistemas de manutenção preditiva requer que sensores e dispositivos avançados sejam adquiridos e instalados. Portanto, a empresa deve ter essa infraestrutura, capaz de coletar os dados e também treinar os times para que saibam monitorar, analisar e interpretar as informações.
• Necessidade de qualificação e especialização da equipe: o que os dados coletados querem falar sobre o ativo? Como essas informações podem ser aplicadas para evitar paradas inesperadas? Os dados exigem que os profissionais tenham conhecimentos avançados em análise e diagnóstico, do contrário, será impossível para a equipe extrair informações úteis.
• Integração de sistemas de dados antigos com novas tecnologias: muitas infraestruturas tecnológicas possuem sistemas legados que ainda são importantes para o desempenho operacional. O problema ocorre quando é preciso fazer com que tecnologias novas e mais antigas se comuniquem entre si para integrar dados.
• Interpretação e análise dos dados gerados pelos sistemas: só os dados não são suficientes para tomar decisões seguras acerca de ativos. É preciso saber o que eles querem dizer para conseguir agir de maneira preventiva em prol da manutenção. Isso exige expertise em interpretação e análise de dados, além de sistemas que facilitem a visualização e o processamento das informações.

Como fazer a manutenção preditiva com mais eficácia?

Agora, ciente dos desafios, descubra como começar a implementar a manutenção preditiva.

Entenda as necessidades de sua empresa

Utilize técnicas como o FMECA (Failure Modes, Effects, and Criticality Analysis) para identificar quais máquinas do seu parque fabril possuem maior risco de falha e como essas falhas impactam a produção. Após esse levantamento, considere a criticidade de cada ativo no contexto do processo produtivo e as metas da empresa.

Faça um planejamento

Ele deve prever recursos financeiros para a aquisição de tecnologias e estabelecer um cronograma de implementação dividido por fases: piloto, ajustes e expansão. Paralelamente, defina como serão feitas as auditorias no processo, garantindo que as metas de manutenção serão atingidas ao longo do tempo.

Mapeie processos

Utilize ferramentas para criar diagramas que detalham cada etapa do fluxo operacional, desde a coleta de dados até a tomada de decisão. Outro aspecto importante é definir as responsabilidades em cada etapa. Por exemplo, quem será responsável por interpretar os dados ou como as informações serão repassadas para as equipes de manutenção.

Utilize softwares confiáveis

Procure soluções que ofereçam integração com outros sistemas e que centralizem e correlacionem informações de diferentes fontes, como é o caso do ERP. Na implementação, assegure que o software seja configurado corretamente e que a tecnologia possua suporte técnico.

Qual é a relação entre a manutenção preditiva e a indústria 4.0?

Muitos termos são usados no universo da indústria 4.0, como IoT, Big Data e Machine Learning. A seguir, entenderemos como eles se relacionam com a manutenção preditiva.

Internet das Coisas (IoT)

A IoT transforma os ativos industriais em fontes de dados ininterruptas. Sensores inteligentes instalados nos equipamentos capturam variáveis em tempo real e as enviam para uma plataforma central por meio de protocolos ou redes Wi-Fi industriais. Isso possibilita um monitoramento dinâmico, onde pode-se detectar pequenas anomalias que passariam despercebidas em inspeções manuais.

Além disso, a IoT habilita a comunicação M2M (Machine-to-Machine), onde dispositivos “conversam” entre si para ajustar automaticamente parâmetros operacionais.

Big Data (tratamento dos dados)

O Big Data permite que bilhões de pontos de dados gerados por sensores sejam armazenados, processados e organizados. Nesse contexto, ferramentas de gestão de dados são utilizadas para tratar informações em larga escala.

Na manutenção preditiva, o uso de ETL (Extract, Transform, Load) garante que os dados sejam extraídos de sistemas diversos, processados para identificar padrões úteis e carregados para bancos de dados centralizados.

Machine Learning

Em Machine Learning, os modelos podem ser treinados para analisar dados históricos e identificar padrões de falha. A partir de uma série temporal de temperatura e vibração, por exemplo, o algoritmo pode prever quando um rolamento atingirá o ponto de falha.

Análises preditivas como melhoria contínua

Análises preditivas utilizam técnicas como Regressão Linear, Árvores de Decisão e Análise de Componentes Principais (PCA) para correlacionar diferentes variáveis operacionais. Esse processo iterativo identifica falhas e é capaz de sugerir melhorias.

Monitoramento de condição de máquinas

Monitoramento de condição envolve a captura de variáveis operacionais críticas, como vibração, acústica e consumo energético. Aqui, ferramentas são utilizadas para consolidar essas informações em um sistema central, que realiza análises automáticas baseadas em parâmetros predefinidos, bem como faz análises espectrais para identificar modos de falha específicos.

Garantir o funcionamento do parque fabril é responsabilidade dos gestores, que precisam se aprimorar constantemente para saber quais práticas e tecnologias utilizar para fazer o bom uso de seus ativos.

Gostou do conteúdo e quer aprender mais? Baixe nosso material gratuito ERP: crescimento exponencial para sua empresa.