O que é manutenção prescritiva?

Ela é amplamente utilizada em uma grande variedade de setores, onde quer que ativos industriais pesados e interconectados sejam essenciais para os processos de negócios.

À medida que mais empresas migram de estratégias de manutenção reativas e ultrapassadas para outras mais modernas e proativas, a análise de dados prescritiva vem despontando como uma das soluções mais sofisticadas do mercado. Muitas organizações avançadas implementam estratégias prescritivas ao lado das preditivas, usando as preditivas para identificar um problema e as prescritivas para recomendar soluções.

Com a ajuda de sensores inteligentes e plataformas de gestão de ativos empresariais (EAM), as organizações modernas podem coletar mais informações do que nunca sobre seus ativos. A manutenção prescritiva ajuda a dar uso a esses dados, recomendando tarefas de manutenção para resolver problemas antes que resultem em falha de equipamento ou downtime não planejado.

A manutenção preditiva (PdM) é um plano de manutenção que usa dados operacionais e monitoramento de condições (CM) em tempo real para prever quando os ativos têm probabilidade de falhar. A manutenção prescritiva leva essa abordagem um passo adiante ao recomendar tarefas de manutenção específicas que os técnicos podem executar para resolver os problemas e até avaliar as contingências financeiras e operacionais de suas recomendações.

A manutenção prescritiva depende da manutenção preditiva para sua funcionalidade central: fornecer recomendações baseadas em dados para resolver problemas de manutenção antes que resultem em degradação ou falha dos ativos.

À medida que as organizações adotam cada vez mais a tecnologia de IoT e a análise de dados avançada como parte de suas estratégias de gestão de ativos, a demanda por soluções prescritivas e preditivas cresce. De acordo com um relatório recente, o mercado global de soluções de análise prescritiva e preditiva de dados valia US$ 25,40 bilhões em 2024 e deve chegar a US$ 156,14 bilhões até 2032.

Todas as estratégias de manutenção prescritiva (RxM) seguem um processo de cinco fases que envolve a coleta de dados de sensores IoT, a análise de dados por meio de técnicas prescritivas e preditivas e a automação de tarefas.

Veja a seguir cada uma das fases.

Os ativos industriais modernos, como bombas de petróleo e gás, turbinas e transformadores, são equipados com milhares de sensores IoT que coletam dados sobre o desempenho dos ativos em tempo real. Os dados coletados por esses sensores normalmente incluem variáveis críticas como temperatura, vibração, consumo de energia e vazão.

Esses dados são então transmitidos para uma plataforma de monitoramento de condições (CM), um ambiente de nuvem ou um sistema de edge computing para análise posterior. Nessa etapa, as plataformas prescritivas também importam dados históricos sobre o desempenho dos ativos para comparar com as condições atuais.

As organizações precisam definir expectativas de desempenho de referência para cada ativo que pretendem monitorar, estabelecendo perfis operacionais normais em condições ideais. Sem essas referências, os sistemas de manutenção prescritiva não conseguem detectar anomalias nem identificar padrões que possam indicar um modo de falha em desenvolvimento.

A segunda etapa do fluxo de trabalho de análise de dados prescritiva consiste em aplicar análise de dados preditiva e algoritmos estatísticos para prever falhas antes que ocorram. Com base nas referências de desempenho e nos dados coletados na fase um, o sistema já consegue prever quando determinados ativos têm probabilidade de falhar.

Por exemplo, um modelo preditivo que vem coletando e analisando dados sobre o motor de um veículo pode determinar que o motor tem 99% de probabilidade de falha em 6 semanas. Essa informação baseia-se em aumentos de vibração que o modelo detecta em comparação com os dados operacionais históricos.

A fase 2 é o ponto em que as estratégias e os sistemas tradicionais de manutenção preditiva se encerram, permitindo que os técnicos atuem com base nas informações geradas.

A manutenção prescritiva acrescenta uma camada adicional de inteligência, apoiando-se nos insights reunidos pelos métodos preditivos nas fases 1 e 2. Na terceira fase, um sistema prescritivo pode avaliar respostas possíveis e recomendar ações com base em variáveis que ele está programado para considerar.

Por exemplo, se um sistema prescritivo descobrir na fase 2 que um rolamento tem probabilidade de falhar em breve, ele pode recomendar uma destas ações:

• Substituir o rolamento dentro de um prazo específico.
• Ajustar os parâmetros operacionais para acomodar o rolamento defeituoso.
• Reduzir a velocidade de operação para realizar as tarefas de manutenção.
• Programar a manutenção durante uma parada futura, a fim de evitar um downtime não planejado.
• Aumentar a lubrificação.

Além dos dados de manutenção e desempenho, algumas organizações acrescentam dados de outras áreas da empresa, como planejamento de capital, estoque de peças e programação de trabalho, para que o sistema prescritivo os leve em conta.

A maioria das estratégias modernas de manutenção prescritiva automatiza e aprimora os fluxos de trabalho com o uso de um sistema computadorizado de gerenciamento de manutenção (CMMS). Quando devidamente integrado, um CMMS moderno desempenha um papel fundamental na RxM, servindo tanto como sistema de registro quanto como camada de execução das atividades de manutenção prescritiva.

Como sistema de registro, o CMMS funciona como a fonte oficial de informações de negócio para todas as atividades de manutenção. Como executor das tarefas de manutenção prescritiva, um CMMS pode ser configurado para automatizar tarefas manuais, como gerar ordens de serviço, solicitar peças de reposição e manter os cronogramas de manutenção atualizados.

Integrar um CMMS a uma estratégia de manutenção prescritiva ajuda a agilizar as atividades de manutenção, reduzir a dependência de esforço manual e aprimorar a execução.

A etapa final do fluxo de trabalho de manutenção prescritiva é contínua. O aprendizado contínuo é uma técnica de treinamento de IA que consiste em treinar um modelo sequencialmente para novas tarefas, preservando o que ele já aprendeu. À medida que um CMMS gera ordens de serviço e as equipes de manutenção as concluem, os algoritmos de aprendizado de máquina aprendem constantemente com os resultados de cada tarefa de manutenção concluída.

Com o tempo, quando um sistema de aprendizado prescritivo reúne informações suficientes, ele obtém insights sobre quais das intervenções que recomendou evitaram falhas de ativos e quais não evitaram. Esses insights são valiosos no nível operacional, orientando tanto as recomendações futuras do sistema quanto a forma como os técnicos definem e gerenciam as referências.

As organizações adotam estratégias de manutenção prescritiva porque elas geram benefícios que vão além das etapas operacionais e de execução da manutenção de ativos. Quando praticada com eficácia, a manutenção prescritiva pode impactar toda uma organização, aumentando a segurança dos trabalhadores, tornando o planejamento de capital mais eficiente e elevando a produtividade geral:

• Menos downtime não planejado: o downtime não planejado é uma das fontes mais caras de interrupção operacional nos setores industriais. Segundo um relatório recente, o downtime não planejado custa aos fabricantes cerca de US$ 50 bilhões por ano, com um custo médio de aproximadamente US$ 260.000 por hora. A manutenção prescritiva ajuda a prever falhas e a recomendar ações corretivas para evitá-las, reduzindo significativamente o downtime de máquinas e equipamentos.

• Maior eficiência operacional: a manutenção prescritiva ajuda as organizações a priorizar suas atividades de manutenção com base no risco e no impacto para o negócio, não apenas na integridade e no desempenho dos ativos. Ao enxergar os esforços de manutenção sob a ótica do planejamento de capital, as estratégias prescritivas ajudam a evidenciar as tarefas de manutenção que terão impacto nas operações de negócio, e não apenas na integridade de um ativo específico.

• Menos reparos de emergência: a manutenção de emergência, um tipo de manutenção reativa realizada quando um equipamento vital sofre uma quebra, é problemática mesmo quando não causa um downtime não planejado. Os reparos de emergência costumam resultar em custos mais altos com horas extras e envio expresso de peças, além de poderem criar condições perigosas para os trabalhadores. A manutenção prescritiva reduz a probabilidade de reparos de emergência ao possibilitar intervenções planejadas que resolvem os problemas antes que eles se agravem.

• Gerenciamento mais sólido do ciclo de vida dos ativos: o gerenciamento do ciclo de vida dos ativos (ALM) é o processo no qual as organizações se apoiam para manter os ativos funcionando adequadamente ao longo de todo o seu ciclo de vida. A manutenção prescritiva aprimora o ALM ao proporcionar visibilidade em tempo real sobre a integridade dos ativos e o desempenho futuro. Quando integradas a um CMMS, as estratégias de manutenção prescritiva podem ajudar as organizações a tomar decisões mais bem fundamentadas sobre seus ativos em todas as fases do ciclo de vida, incluindo planejamento, instalação, operação e desativação.

• Maior confiabilidade: as estratégias de manutenção prescritiva ajudam as organizações a identificar modos de falha precocemente e a tratá-los antes que resultem em falha de equipamento. Essa abordagem ajuda a reduzir a probabilidade de uma falha catastrófica no curto prazo e torna equipamentos e processos mais confiáveis ao longo do tempo.

• Maior segurança dos trabalhadores: as falhas de equipamento representam um risco de segurança significativo, sobretudo em ambientes industriais que operam ativos pesados. A manutenção prescritiva ajuda as organizações a identificar problemas em desenvolvimento antes que se transformem em eventos perigosos, reduzindo a probabilidade de incidentes de segurança no trabalho.

• Sustentabilidade aprimorada: à medida que as iniciativas de sustentabilidade se tornam mais comuns no nível corporativo, a manutenção prescritiva vem se destacando como uma ferramenta eficaz para ajudar as organizações a alcançar suas metas. Ativos devidamente mantidos consomem menos energia, produzem menos emissões e resíduos e exigem menos peças de reposição. Além disso, ao coletar e analisar constantemente dados de milhares de sensores de IoT, as organizações obtêm insights valiosos sobre o desempenho de seus ativos e sobre quais ações de manutenção ajudam a torná-los mais sustentáveis.

A manutenção prescritiva é usada em todos os setores com uso intensivo de ativos, incluindo fabricação, petróleo e gás e mineração. Veja como esses e outros setores a utilizam para aumentar a confiabilidade dos ativos, reduzir custos e melhorar a segurança dos trabalhadores:

As empresas de fabricação usam a manutenção prescritiva principalmente para monitorar equipamentos de produção, robótica e grandes sistemas de montagem.

Plataformas impulsionadas por IA modernas conseguem analisar a vibração, temperatura, níveis de fluido e outros indicadores-chave de desempenho (KPIs) e ajudam a identificar problemas nos equipamentos antes que resultem em falhas.

As aplicações comuns da manutenção prescritiva no setor de fabricação incluem:

• Máquinas de comando numérico computadorizado (CNC)
• Robôs industriais
• Sistemas transportadores
• Equipamentos de embalagem
• Compressores

As instalações de petróleo e gás dependem de ativos grandes e complexos, que operam sem interrupção e em ambientes exigentes, para seus processos de negócio essenciais.

A manutenção prescritiva ajuda a monitorar e manter uma ampla variedade de componentes críticos, incluindo bombas, compressores, dutos e turbinas, mantendo o downtime no mínimo.

A manutenção prescritiva também ajuda a melhorar a segurança dos trabalhadores no setor de petróleo e gás. A falha de máquinas pesadas pode causar ferimentos e até mortes. A análise avançada ajuda a identificar e corrigir problemas em guindastes, bombas e plataformas de petróleo antes que resultem em condições perigosas.

Os equipamentos de mineração muitas vezes operam sob condições extremas que podem acelerar o desgaste e levar à degradação.

A manutenção prescritiva com um CMMS totalmente integrado ajuda os técnicos de manutenção a monitorar as condições operacionais e o desempenho de diversos ativos pesados que são críticos para as operações essenciais, incluindo:

• Caminhões fora de estrada
• Britadores
• Transportadores
• Escavadeiras
• Equipamentos de processamento

As ferramentas de análise em tempo real oferecem às equipes de manutenção um retrato preciso de como o ambiente e as condições estão afetando seus equipamentos e as ajudam a resolver problemas antes que eles interrompam a produção.

O setor de transporte e logística recorre principalmente à manutenção prescritiva para dar assistência a grandes frotas de veículos que transportam pessoas e mercadorias por longas distâncias.

Veículos equipados com sensores de IoT coletam dados na fonte para análise posterior em um CMMS ou na nuvem. As aplicações de manutenção prescritiva no setor de transporte e logística incluem:

• Frotas de caminhões comerciais
• Redes ferroviárias
• Aeronaves
• Embarcações marítimas

Os hospitais modernos dependem de ativos grandes e complexos para dar apoio ao atendimento aos pacientes e agilizar processos.Dada a criticidade do ambiente e a interconexão dos sistemas, esses ativos precisam ser altamente confiáveis.

Em ambientes hospitalares, a manutenção prescritiva ajuda a dar suporte a diversos sistemas:

• Aparelhos de ressonância magnética
• Tomógrafos computadorizados
• Ventiladores
• Equipamentos de laboratório
• Sistemas de infraestrutura predial

Os sistemas de manutenção prescritiva para a saúde melhoram o tempo de atividade dos equipamentos, a segurança dos pacientes e a conformidade regulatória.

À medida que a IA, a tecnologia de IoT e as aplicações de ML continuam avançando, a manutenção prescritiva está prestes a se tornar um componente fundamental dos programas modernos de manutenção. É provável que os sistemas futuros integrem algoritmos cada vez mais sofisticados, conjuntos de dados maiores e modelos preditivos ainda mais potentes para fornecer recomendações precisas.

As organizações capazes de combinar a manutenção prescritiva com a manutenção preditiva, plataformas de CMMS e sistemas avançados de EAM estarão na melhor posição para colher os benefícios dessas tecnologias à medida que amadurecem. De certa forma, a manutenção prescritiva representa uma nova era no gerenciamento de manutenção, permitindo que as organizações que a utilizam melhor substituam práticas reativas e ultrapassadas por outras mais eficientes, automatizadas e proativas.

Mas o futuro da manutenção prescritiva também terá seus desafios. Os sistemas de análise prescritiva e preditiva são tão bons quanto os dados que recebem, e muitas organizações ainda enfrentam uma ampla gama de problemas relacionados a seus dados, incluindo estes exemplos:

• Históricos de manutenção e registros de falhas incompletos ou inexistentes
• Ordens de serviço mal documentadas
• Convenções inconsistentes de nomenclatura de ativos
• Dados operacionais isolados em silos

Quando construída sobre uma base sólida de bons dados, a manutenção prescritiva pode ajudar as organizações a usar inteligência orientada por dados em todos os seus processos de manutenção, estendendo os ciclos de vida dos ativos e aumentando a produtividade. Mas, se os dados de base forem de má qualidade, nem mesmo as plataformas preditivas e prescritivas mais avançadas sairão do papel.