O melhor momento para consertar ou substituir algo é antes de começar a quebrar, certo? Fazer isso sem errar exigiria uma bola de cristal, mas a moderna tecnologia de manutenção preditiva vem oferecendo uma alternativa acessível e eficiente para a indústria.

Com os atuais recursos disponíveis para monitorar o funcionamento de equipamentos e, aplicando o machine learning aos dados históricos, é possível manter as plantas funcionando com eficiência máxima e com o mínimo de tempo de inatividade. Apoiados pela tecnologia sem fio e pela Internet das Coisas Industrial (IIoT), a manutenção preditiva foi elevada a um novo nível.

Manutenção preditiva = eficiência e economia

A manutenção preditiva é um passo além da manutenção preventiva, esta última que basicamente define um cronograma de manutenção ou substituição do equipamento, com base no tempo estimado entre as falhas. A manutenção preditiva eleva este patamar, uma vez que aplica dados coletados por meio de monitoramento constante para determinar o grau do desgaste o equipamento está passando.

Monitoramento para evitar inatividade

Monitorar todos os equipamentos de uma fábrica pode ser difícil, especialmente quando se trabalha com orçamentos reduzidos e equipe limitada. Frequentemente, equipamentos críticos em ambientes comerciais e industriais podem exibir sintomas que indicam uma falha futura, mas essas indicações não são detectadas. Embora muitos equipamentos críticos possam ter sistemas de monitoramento fixos, muitos outros ativos importantes, como bombas, trocadores de calor, compressores, motores e sopradores, podem não ser gerenciados e podem exigir um nível extra de monitoramento para identificar eventos intermitentes.

Com a manutenção preditiva o processo tornou-se mais eficiente e os mais recentes sistemas de monitoramento estão mudando a maneira como a indústria realiza as atividades de manutenção. Se antes era possível apenas prever possíveis falhar, agora, o problema pode ser sinalizado em tempo real. Esse tipo de tecnologia permite que as equipes monitorem continuamente os ativos, para que possam registrar dados de vibração, calor, pressão do ar, temperatura, umidade, consumo de corrente, etc., de qualquer lugar em uma instalação.

Ao correlacionar tendências históricas e rastrear as condições atuais por meio dos dados recebidos em tempo real, as falhas podem ser detectadas e o tempo de atividade do equipamento aumentado. Desta forma, as equipes não só detectam remotamente possíveis falhas no equipamento como resolvem os problemas antes que causem paralisações dispendiosas.

A manutenção preditiva, auxiliada pela coleta e transmissão remota de dados, tem o potencial de otimizar o programa de manutenção de uma planta. Em um mercado representado pela competitividade extrema e pelas altas demandas, estabelecer um fluxo operacional consistente na indústria pode ser o que determina a continuidade ou não de uma empresa.

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