A boa performance das máquinas naindústria depende diretamente da manutenção preditiva. Uma vez que elas estão em bom estado, maior será a produtividade e, consequentemente, a satisfação do consumidor final. Além disso, o acompanhamento constante desses equipamentos auxilia no aumento da competitividade, o que é de grande importância dentro do contexto da transformação digital.

Nesse sentido, é preciso acompanhar e avaliar uma série de fatores que pode sinalizar se uma máquina precisa ou não de manutenção preditiva. A Inteligência Artificial e o Machine Learning são fundamentais nesse processo, uma vez que fazem a coleta e tratamento dos dados de monitoramento do maquinário industrial.

Para saber mais sobre a importância da manutenção preditiva e como implementá-la, continue a leitura do nosso artigo até o final!

O que é manutenção preditiva?

Por meio do acompanhamento e monitoramento dos dados das máquinas industriais é que se realiza a manutenção preditiva. Além disso, ela é responsável por identificar possíveis falhas futuras nos equipamentos, sendo que essa abordagem se difere um pouco da manutenção preventiva e corretiva. No primeiro caso, os ajustes nos equipamentos são feitos periodicamente, de acordo com o fabricante da máquina. Já o segundo ocorre mediante uma falha que não foi identificada com antecedência.

Por que a manutenção preditiva é importante?

Visto que ela prevê falhas futuras, a manutenção preditiva ajuda a indústria a se manter produtiva, de modo a não ter que interromper a operação sempre que um reparo de máquina precisar ser realizado. Outros benefícios dessa abordagem incluem:

  • a vida útil dos equipamentos passa a ser maior;
  • os custos de manutenção das máquinas passa a ser menor;
  • aumento da segurança, reduzindo o risco de acidentes de trabalho.

Como implementar a manutenção preditiva?

A manutenção preditiva é feita da seguinte forma: por meio de algum procedimento específico, os dados obtidos da análise dos equipamentos são enviados para umsoftware. As principais técnicas aplicadas na indústria para a coleta de dados são:

  • análise de vibrações, onde sensores são colocados nos equipamentos, de modo a identificar avarias e defeitos;
  • termografia, que é quando se identifica possíveis problemas nos equipamentos com base na medição de temperatura;
  • ultrassom, responsável por identificar vazamentos em tubulações e existência de faíscas elétricas nos equipamentos, por exemplo.

Os softwares dotados de Inteligência Artificial e Machine Learning, após receber e tratar os dados referentes aos equipamentos, informam se aquela máquina precisará ou não de uma manutenção preditiva. Vale salientar também que aIoT (Internet das Coisas) é outro componente fundamental na manutenção preditiva, visto que informa em tempo real o status dos equipamentos, tornando ainda mais rápida a identificação de avarias e falhas nas máquinas.

A manutenção preditiva é responsável por assegurar a boa performance das máquinas industriais. Como foi visto, o acompanhamento de status dos equipamentos é feito primeiramente com alguma técnica (como análise de vibrações) e depois por software. Dessa forma, obtém-se, dentre outras coisas, o aumento da produtividade, a redução dos custos de manutenção e o aumento de vida útil dos equipamentos.

Agora que você entendeu a importância da manutenção preditiva e como ela beneficia a indústria, aproveite para compartilhar este artigo nas redes sociais!

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.