A manutenção preditiva tem por objetivo identificar falhas nos equipamentos da indústria e fazer a devida correção deles. Ela faz também com que o chão de fábrica não tenha interrupções repentinas e demoradas, contribuindo, entre outras coisas, para o aumento de produtividade e a otimização de processos internos.
A manutenção preditiva é composta não só por softwares dotados de Inteligência Artificial e Machine Learning. É preciso também adotar vários equipamentos específicos, que serão os responsáveis pela extração dos dados que darão o status de cada máquina industrial.
Quer se aprofundar no tema e entender como a manutenção preditiva pode trazer ganhos de eficiência e produtividade ao seu negócio? Continue, então, a leitura deste artigo!
Como a manutenção preditiva se diferencia dos outros tipos de manutenções?
Além da preditiva, existem as manutenções preventiva e corretiva. A primeira é caracterizada por ser periódica e determinada pelo fabricante das máquinas. Em outras palavras, com base em estudos e análises, cada equipamento precisa passar por revisões, que podem ser relacionadas, por exemplo, com calibrações e trocas de óleo.
Já a manutenção corretiva é feita quando, de fato, uma máquina industrial apresenta defeito e não pode mais ser operada. Vale salientar que essa é uma situação bastante indesejável, uma vez que prejudica o fluxo de atividades do chão de fábrica e impacta negativamente a produtividade. Além disso, os custos da manutenção corretiva podem ser bem maiores se comparados com os outros dois tipos.
Qual é a importância de fazer a manutenção preditiva?
A manutenção preditiva faz com que a empresa não tenha que passar por interrupções prolongadas e repentinas em seu parque industrial. Dessa forma, ela não só reduz custos, como otimiza processos e prolonga a vida útil dos equipamentos.
Tais componentes são essenciais para que a empresa esteja em pé de igualdade ou, até mesmo, a frente dos seus concorrentes, o que influencia também na melhor qualidade do produto final e na satisfação dos clientes.
Como implementar a manutenção preditiva?
Agora que você sabe o quanto a manutenção preditiva é importante, acompanhe a seguir alguns passos que a sua empresa deve seguir para que seja feita a sua implementação.
Planeje
Um bom planejamento requer a inclusão dos setores que serão afetados pela manutenção preditiva. Além disso, é preciso criar e disponibilizar a todos os profissionais uma espécie de arquivo, que deve conter informações sobre as datas das manutenções, bem como o nível de prioridade de cada uma delas.
Defina as metas
Um cuidado importante a ser tomado diz respeito ao estabelecimento de metas de manutenção que sejam viáveis. Mesmo que a empresa tenha englobado um grande número de máquinas industriais em um primeiro momento, isso nem sempre significa que os resultados vão ocorrer de forma proporcional.
Conheça as técnicas
Antes da coleta de dados, é preciso conhecer as técnicas e equipamentos de medição que serão utilizados em cada máquina. Essa etapa é fundamental para que a etapa posterior possa dar os resultados com um elevado grau de precisão. Entre as técnicas adotadas, podemos citar:
- análise de vibração;
- termografia;
- análise de óleo;
- ultrassom.
Colete os dados
Com base nas medições feitas na etapa anterior é que os dados são coletados. É nessa etapa que são utilizados softwares dotados de Inteligência Artificial e Machine Learning. Por meio deles, tudo aquilo que foi coletado passa por processos responsáveis por entregar informações úteis e que darão o status daquele equipamento, bem como os períodos em que as manutenções preditivas devem ser realizadas.
Também com o auxílio de softwares, deve-se monitorar constantemente as máquinas industriais e verificar se as manutenções são realizadas nas datas determinadas. Nesse sentido, a IoT (ou Internet das Coisas) é uma tecnologia que permite o envio de dados em tempo real para os sistemas, o que facilita o monitoramento contínuo e eficiente da manutenção preditiva.
A manutenção preditiva identifica falhas nas máquinas industriais e faz a correção antecipada delas. Com isso, evita que o chão de fábrica tenha interrupções bruscas e prolongadas, além de auxiliar na redução de custos, aumentando a produtividade dos equipamentos e prolongando a vida útil deles.
O que achou deste passo a passo para a implantação da manutenção preditiva? Aproveite a visita no blog e curta a nossa página no Facebook!
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?