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.

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Leandro Guimarães
Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.

Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.

Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.