Por meio de machine learning, análises de dados operacionais e monitoramento preditivo do funcionamento do recurso, os engenheiros podem otimizar a manutenção e diminuir os riscos relacionados à confiabilidade nas operações de negócios ou das instalações. Os softwares que oferecem suporte à manutenção preventiva ajudam a criar operações estáveis, manter a conformidade com as garantias e resolver problemas que podem impactar a produção antes que eles aconteçam.
Existem quatro tipos principais de manutenção preventiva. Embora cada um desses tipos seja organizado e programado de forma diferente, todos eles são baseados no conceito de manutenção planejada para atender às várias finalidades das operações de negócios.
A manutenção preventiva baseada no uso é acionada pela utilização de um recurso. Esse tipo de manutenção considera o uso diário médio ou a exposição às condições ambientais de um recurso e usa essas informações para definir a data de uma futura tarefa de manutenção ou inspeção.
A manutenção preventiva baseada em calendário/tempo ocorre em um horário programado com base em um intervalo no calendário. A manutenção é acionada quando a data definida se aproxima e as ordens de trabalho necessárias foram criadas.
A manutenção preditiva programa ações de manutenção corretiva antes da ocorrência de uma falha. A equipe precisa primeiro determinar a condição do equipamento para estimar quando a manutenção deve ser realizada. Depois disso, as tarefas de manutenção são programadas para evitar falhas inesperadas nos equipamentos.
A manutenção prescritiva não mostra apenas a provável ocorrência de uma falha, mas também aponta quando e por que isso vai acontecer. Esse tipo de manutenção ajuda a analisar e determinar as diferentes opções e os possíveis resultados para reduzir os riscos na operação.
As situações industriais dependem muito da manutenção periódica para se manterem totalmente produtivas e evitarem as despesas e a perda de tempo causadas pelos problemas mecânicos.
O termo “manutenção preventiva” cobre uma grande variedade de tarefas gerais e atividades prescritas. Cada componente da produção em um sistema vai exigir algum nível de manutenção regular, e esse equipamento geralmente precisará pelo menos de limpeza e lubrificação. Outras situações podem exigir uma manutenção mais abrangente, que envolva muito recondicionamento e reparo ou até a substituição de certas peças.
A manutenção preventiva também envolve a conservação do local onde estão 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, todos os sistemas elétricos estejam funcionando e de acordo com as normas, e a iluminação necessária esteja funcionando corretamente.
Muitas vezes, a manutenção preventiva e a manutenção preditiva são consideradas processos completamente diferentes. Infelizmente, essa comparação simples ignora um ponto importante.
A manutenção preditiva é uma forma mais evoluída de manutenção preventiva. Os dois tipos de manutenção tentam antecipar e evitar falhas mecânicas de forma proativa. No entanto, a manutenção preditiva aprimora ainda mais esse conceito.
Pense em um equipamento industrial. A manutenção preventiva nesse equipamento usaria informações gerais sobre o fabricante e o modelo para formular estimativas de tempo aproximadas e definir a data da manutenção de rotina. Saberíamos aproximadamente quando a manutenção deve ocorrer.
A manutenção preditiva é muito mais precisa, e por isso precisa de uma quantidade maior de dados. As informações sobre o ciclo de vida estimado do modelo do equipamento são combinadas com dados históricos sobre o desempenho dessa unidade. Com esses dados adicionais, os modelos de manutenção preditiva podem fazer predições detalhadas para os operadores saberem com certeza quando vão ocorrer falhas nos sistemas.
Além disso, como os reparos agendados pela manutenção preditiva ocorrem exatamente antes do momento necessário (e não de acordo com um cronograma geral), não são feitos reparos desnecessários, o que reduz os gastos com manutenção.
O uso da manutenção preditiva está aumentando em conjunto com a IoT. Como as máquinas estão gerando atualizações constantes sobre suas atividades e condição, agora os modelos de manutenção preditiva recebem a quantidade necessária de dados para gerar predições de manutenção essenciais.
Comece a aproveitar seus ativos ao máximo e a reduzir custos adotando uma estratégia de manutenção preventiva. Mais benefícios: maior organização e operações sempre disponíveis.
Agende a manutenção e as inspeções de forma sistemática para garantir que os ativos tenham a vida útil ideal e as garantias sejam sempre atualizadas.
Gerencie os custos da manutenção planejada e não planejada, do inventário e das peças de reposição. Insights melhores sobre as operações e os ativos ajudam você a reduzir consideravelmente os custos de manutenção.
Uma força de trabalho bem organizada é mais produtiva. O IBM® Maximo melhora o agendamento, o gerenciamento de fornecedores e a geração de relatórios financeiros e de fluxos de trabalho. Tudo isso de maneira eletrônica.
Identifique a necessidade de reparos de forma proativa no ciclo de vida dos ativos para ter operações ininterruptas que reduzem o tempo de inatividade e otimizam a produção.
Um fator principal diferencia a manutenção preventiva da reativa: o tempo certo. A manutenção reativa adota uma política “run-to-fail”, ou seja, a manutenção só é feita depois que o equipamento para de funcionar. Nesse caso, o reparo necessário precisa ser feito com a maior rapidez possível. A manutenção preventiva tenta antecipar a falha no equipamento e fazer a correção antes do surgimento do problema mecânico.
O método escolhido não faria tanta diferença se o custo da manutenção reativa não fosse muito maior do que o custo da manutenção preventiva. Vamos fazer uma comparação com a manutenção de um carro. Um veículo que não passa pelas vistorias periódicas obrigatórias pode apresentar falhas sérias em vários sistemas e exigir reparos extensos e caros.
A manutenção preventiva pode exigir um orçamento para atividades de manutenção periódicas e o uso de um sistema de gerenciamento de manutenção computadorizado (CMMS). No entanto, em um ambiente industrial, isso vale a pena. Uma operação interrompida para reparos não programados pode afetar rapidamente a produção ou até mesmo causar perda de receita.
Cada vez mais, a implementação de tecnologias de IA e IoT nas operações que trazem a otimização contínua dos ativos e atividades que impulsionam o crescimento do setor industrial. Se formos avaliar o futuro da manutenção preventiva, é claro que o uso de monitoramento remoto e modelagem analítica já resultou em uma redução na quantidade de recursos alocados para a execução das tarefas.
Se pensarmos nos ativos, a coleta e a análise mais abrangentes de dados, viabilizadas pelas soluções de IA e IoT ajudaram os fabricantes a gerar dados valiosos que melhoraram a confiabilidade das operações e dos produtos. Os operadores dos ativos podem realmente entender a qualidade dos ativos que estão implementando nas operações. Isso viabiliza novas estratégias de ciclo de vida que removem ativos com desempenho insatisfatório das operações e reduzem o tempo de inatividade e os custos.
O IBM Maximo Application Suite é uma plataforma totalmente integrada de ponta que usa ferramentas de análise de dados avançadas e dados da IoT para melhorar a disponibilidade operacional e reduzir os riscos.
Forneça insights essenciais sobre monitoramento remoto, funcionamento dos ativos e manutenção preditiva para os líderes de transformação operacional e TI. Assim, você garante operações ininterruptas.
O IBM Maximo MRO Inventory Optimization ajuda você a otimizar o inventário de manutenção, reparos e operações (MRO).
Com o IBM Maximo Predict, você tem aprendizado de máquina e análise de dados. Ele aumenta a confiabilidade dos ativos porque procura padrões nos dados e no uso.
A IBM está ajudando empresas de vários setores a adotar a manutenção preditiva para ter um desempenho melhor. Veja abaixo exemplos de clientes da IBM que demonstram como a manutenção preditiva na nuvem está ajudando empresas de cinco setores diferentes.
Veja como disponibilizar as tecnologias de manutenção adequadas para os técnicos pode ajudar na continuidade dos negócios.
Uma única solução pode oferecer visibilidade total de todas as etapas do ciclo de vida dos ativos e ajudar a melhorar o tempo de atividade operacional?