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Manutenção preventiva
O que é manutenção preventiva?
Manutenção preventiva é o ato de realizar atividades de manutenção agendadas regularmente para evitar falhas inesperadas. Em outras palavras, é consertar as coisas antes que elas quebrem.
Como a manutenção preventiva funciona?
Por meio de aprendizado de máquina, análise de dados operacionais e monitoramento preditivo da integridade dos ativos, os engenheiros podem otimizar a manutenção e reduzir os riscos de confiabilidade para as operações da planta ou da empresa. O software projetado para dar suporte à manutenção preventiva ajuda a produzir operações estáveis, garantir a conformidade com as garantias e resolver problemas que afetam a produção — antes que aconteçam.
Saiba como os dispositivos de detecção de próxima geração transferem os serviços de gerenciamento de ativos de regimes de manutenção de rotina para processos preditivos impulsionados por IA.
Existem quatro principais tipos de manutenção preventiva. Cada um é criado em torno do conceito de manutenção planejada, embora todos sejam organizados e programados de forma diferente, para atender a diferentes fins de operações de negócios.
Manutenção preventiva baseada em uso
A manutenção preventiva baseada em uso é acionada pela utilização real de um ativo. Esse tipo de manutenção leva em conta o uso médio diário ou a exposição a condições ambientais de um ativo e o utiliza para prever uma data de vencimento para uma futura tarefa de inspeção ou manutenção.
Manutenção preventiva baseada em calendário/tempo
A manutenção preventiva baseada em calendário/tempo ocorre em um momento programado, com base em um intervalo de calendário. A ação de manutenção é acionada quando a data de vencimento se aproxima e as ordens de serviço necessárias são criadas.
Manutenção preditiva
A manutenção preditiva foi projetada para programar ações de manutenção corretiva antes que ocorra uma falha. A equipe precisa primeiro determinar a condição do equipamento para estimar quando a manutenção deve ser realizada. Em seguida, as tarefas de manutenção são programadas para evitar falhas inesperadas do equipamento.
Manutenção prescritiva
A manutenção prescritiva não mostra apenas que a falha vai acontecer e quando, mas também por que ela está acontecendo. Esse tipo de manutenção ajuda a analisar e determinar diferentes opções e possíveis resultados, a fim de mitigar qualquer risco à operação.
As situações industriais dependem muito da manutenção programada regularmente para permanecerem totalmente produtivas e livres de falhas mecânicas caras e demoradas.
O termo "manutenção preventiva" abrange uma ampla gama de atividades prescritas e tarefas gerais. Cada componente de produção de um sistema exigirá algum nível de manutenção regular e, normalmente, esse equipamento precisará, no mínimo, ser limpo e lubrificado. Em outras situações, pode ser necessária uma manutenção mais extensa, envolvendo o recondicionamento pesado, o reparo ou até mesmo a substituição de determinadas peças.
Em um nível mais elevado, a manutenção preventiva também envolve a manutenção da planta física que abriga os vários sistemas de produção. As tarefas gerais associadas a esse tipo de manutenção preventiva incluem garantir que o sistema de climatização esteja em boas condições de funcionamento, que todos os sistemas elétricos estejam funcionando e em conformidade com as normas do código e que toda a iluminação necessária esteja funcionando corretamente.
Qual é a diferença entre manutenção preventiva e manutenção preditiva?
Muitas vezes, há um impulso de considerar a manutenção preventiva e a manutenção preditiva como entidades completamente distintas. Infelizmente, essa tentativa de enquadrar a relação em termos simples de manutenção preventiva versus manutenção preditiva deixa passar um ponto fundamental.
Na realidade, a manutenção preditiva é uma forma mais evoluída de manutenção preventiva. Ambos os tipos tentam prever e evitar proativamente falhas mecânicas. Mas a manutenção preditiva leva o conceito ainda mais longe.
Considere uma única peça de equipamento industrial. Se estivéssemos praticando a manutenção preventiva nesse equipamento, poderíamos usar informações gerais sobre essa marca e modelo de máquina para formular estimativas de tempo aproximadas sobre quando a manutenção regular deveria ser realizada nela. Saberíamos aproximadamente quando a manutenção deveria ocorrer.
A manutenção preditiva, por outro lado, é consideravelmente mais precisa e, por causa disso, requer substancialmente mais dados. As informações sobre o ciclo de vida esperado desse modelo de equipamento são combinadas com dados históricos sobre o desempenho daquela unidade específica. Uma vez equipados com esses dados extras, os modelos de manutenção preditiva podem produzir previsões poderosas, que permitem que os operadores saibam com certeza quando ocorrerão falhas no sistema.
E, como os reparos programados por meio da manutenção preditiva ocorrem exatamente antes de serem necessários (e não de acordo com um cronograma geral), nenhum reparo desnecessário é feito, o que mantém os orçamentos de manutenção mais enxutos.
A manutenção preditiva prospera em conjunto com a IoT. Com as máquinas gerando atualizações constantes sobre suas atividades e condições, os modelos de manutenção preditiva agora estão obtendo a abundância de dados necessários para produzir previsões de manutenção extremamente necessárias.
Comece a aproveitar ao máximo seus ativos e reduza os custos adotando uma estratégia de manutenção preventiva. Benefícios adicionais: maior organização e operações sempre ativas.
Programe sistematicamente manutenções e inspeções para garantir que os ativos atinjam seu ciclo de vida completo e que as garantias sejam mantidas atualizadas.
Gerencie os custos de manutenção planejada e não planejada, inventário e peças de reposição. Uma melhor percepção de suas operações e ativos ajuda você a reduzir significativamente os custos de manutenção.
Uma força de trabalho bem organizada é mais produtiva. O IBM Maximo melhora o agendamento, o gerenciamento de fornecedores e tanto o fluxo de trabalho quanto a geração de relatórios financeiros, tudo isso sem papel.
Identifique reparos no início do ciclo de vida do ativo para ter operações sempre ativas, o que reduz o downtime e otimiza a produção.
Como a manutenção preventiva se compara à manutenção reativa?
Um aspecto principal separa a manutenção preventiva da manutenção reativa: o momento. A manutenção reativa adota uma política de "operar até falhar", na qual a manutenção não ocorre até que um equipamento realmente pare de funcionar. Em seguida, o reparo necessário deve ser realizado o mais rapidamente possível. Por outro lado, a manutenção preventiva tenta prever a falha do equipamento e tomar medidas corretivas antes que ocorra uma avaria mecânica.
O método selecionado (manutenção preventiva ou manutenção reativa) não importaria tanto, exceto pelo fato de que a manutenção reativa pode facilmente se tornar muito mais cara do que a manutenção preventiva. Considere a analogia da manutenção do carro e o exemplo do carro que não recebe serviço obrigatório regularmente, apenas para sofrer uma falha catastrófica de vários sistemas que de repente exige reparos extensos e caros.
Embora a adoção de medidas de manutenção preventiva exija um orçamento em atividades de serviço regulares e possa exigir a adoção de um sistema de gerenciamento de manutenção computadorizado (CMMS), em um ambiente industrial isso geralmente vale a pena, especialmente porque quando uma operação industrial está inativa para reparos não programados, pode causar rapidamente a paralisação da produção ou até mesmo perda de receitas.
Cada vez mais, a implementação de tecnologias de IA e IoT nas operações vem resultando na otimização contínua dos ativos e das atividades que impulsionam o setor industrial. Do ponto de vista de avaliar o futuro da manutenção preventiva, é claro que o uso do monitoramento remoto e da modelagem analítica já resultou em uma redução líquida na quantidade de recursos alocados para a execução de tarefas de manutenção preventiva.
Do ponto de vista dos ativos, a coleta e a análise de dados mais abrangentes, possibilitadas pelas soluções atuais de IA e IoT, permitiram que os fabricantes obtivessem dados valiosos que melhoraram a confiabilidade de suas operações e produtos. Os operadores de ativos podem realmente compreender a qualidade dos ativos que estão implementando nas operações, gerando novas estratégias de ciclo de vida de ativos que removem ativos de baixo desempenho de suas operações e, finalmente, reduzindo o downtime e os custos.
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