A tecnologia está remodelando como as empresas operam no dia a dia. As principais empresas estão se concentrando em processos de automação econômicos, melhorando a qualidade dos produtos e simplificando a manutenção dos equipamentos. Esta mudança tecnológica permitiu que os fabricantes abandonassem a estratégia reativa (operação até a falha) em favor da manutenção preditiva (PdM).

Acontece que essa transição também resulta em melhorias significativas na eficácia geral do equipamento (OEE). Vamos ver como.

O impacto da manutenção preditiva no OEE

A manutenção preditiva é uma estratégia de manutenção baseada em dados que utiliza sensores para monitorar continuamente a integridade e o desempenho dos ativos. Ele executa esses dados por meio de um conjunto de algoritmos preditivos pré-construídos para estimar quando um determinado ativo deverá apresentar falha. Isso permite que as equipes de manutenção programem trabalhos preventivos imediatamente antes da ocorrência de falhas, reduzindo e minimizando o número de paradas não programadas e planejadas no processo.

O PdM permite que as organizações eliminem quebras desnecessárias ou paradas de produção comuns em estratégias de manutenção reativa. Garante que todos os ativos de produção estarão disponíveis ao longo dos ciclos de produção com interferência mínima nos cronogramas de produção. O aumento da disponibilidade dos ativos de produção melhora significativamente a Eficácia Geral do Equipamento (OEE) para todos os processos de produção.

A implementação de um programa PdM garante que o desempenho de todos os ativos dentro de uma instalação de produção seja mantido em seus níveis ideais, o que reduz a parte da perda de desempenho da equação OEE.

Instâncias de falhas de equipamentos sem precedentes e dependência de peças desgastadas, desalinhadas, defeituosas ou obsoletas também são minimizadas. Isso leva à melhoria na qualidade do produto final. Em outras palavras, o número de defeitos é minimizado à medida que as perdas de qualidade devido a problemas na máquina são significativamente reduzidas.

Etapas a seguir ao mudar da manutenção reativa para a preditiva

Além de melhorar as pontuações de OEE de uma instalação de produção, as empresas deveriam colher muitos benefícios adicionais com a implementação de programas de PdM. Alguns dos impactos notáveis ​​do PdM são a maior segurança operacional, maior vida útil de ativos críticos, maior lucratividade e melhor satisfação do cliente.

Aqui está um esboço de como configurar a transição da manutenção reativa para a preditiva.

1. Estabeleça uma estratégia de implementação

Antes de passar de um programa reativo para um programa preditivo, deve ser elaborada uma estratégia de implementação adequada. A fase inicial envolverá uma auditoria rigorosa de todos os ativos de produção para identificar e priorizar os equipamentos que devem ser incluídos no programa PdM. É dada prioridade a ativos com histórico de falhas frequentes, ativos críticos (aqueles que funcionam 24 horas por dia), bem como ativos caros para substituir e de difícil acesso.

Ao identificar os ativos que precisam ser incluídos no programa piloto, é vital que os dados de manutenção anteriores sejam examinados para criar um modelo preditivo preliminar e para conduzir uma análise detalhada do modo e efeito de falha (FMEA) nos ativos.

Uma lista de equipamentos de alta prioridade e alto risco é gerada após a realização de um FMEA detalhado. A lista é então aproveitada para criar e refinar um programa piloto através do estabelecimento de marcos, elaboração de metodologias de avaliação, criação de objetivos de melhoria de OEE e definição de abordagens de aquisição de dados.

2. Implante infraestrutura adicional

Muitos dados precisam ser coletados e inseridos em algoritmos preditivos para que possam fazer previsões precisas. Para conseguir isso, vários sensores de monitoramento de condição devem ser instalados no equipamento piloto. Esses sensores coletam dados em tempo real e transferem as informações por meio de redes IoT dedicadas para um banco de dados centralizado para análise. Eles podem ser usados ​​para medir uma variedade de sinais diferentes, desde correntes elétricas e vibrações até níveis de ruído e corrosão.

Com base neste e em dados de manutenção anteriores, um algoritmo de previsão adequado é desenvolvido. Os sistemas avançados implantam tecnologias de IA e aprendizado de máquina nesta fase. Os algoritmos contra-verificam os dados fornecidos pelo sensor em relação às condições predefinidas, gerando alertas sempre que desvios são identificados.

Para facilitar a comunicação entre máquinas e equipes de manutenção, é necessário um painel de controle fácil de usar. É crucial que os dados recolhidos estejam protegidos contra utilizações indevidas ou ataques externos que possam impedir os ciclos de produção.

3. Treine, teste e obtenha feedback

A adoção de um programa PdM implica que uma série de atividades de manutenção sofrerão alterações significativas. Por exemplo, certas leituras manuais são eliminadas e novas tecnologias, ferramentas e procedimentos de manutenção são introduzidos para ajustar-se a novos procedimentos. A organização também procurará implementar um CMMS que suporte manutenção preditiva ou software comparável, caso ainda não utilize um.

Ao testar o programa piloto, é essencial que todo o pessoal de manutenção receba formação adequada sobre a tecnologia recentemente implementada. Durante esta janela, eles são informados sobre as mudanças nas suas funções e instruídos sobre como navegar nos novos sistemas.

As equipes de manutenção submeterão o equipamento piloto a diversos cronogramas de produção e monitorarão sua resposta às mudanças. À medida que os algoritmos preditivos recebem mais dados, suas previsões se tornarão cada vez mais precisas.

Nesta fase, a gestão recebe feedback das equipas de implementação para avaliar a facilidade de utilização do programa PdM e a sua contribuição para a melhoria do OEE. Com base nos dados de desempenho do equipamento e no feedback pessoal, a empresa pode desenvolver um procedimento de resposta robusto para atender aos alertas gerados pelo programa.

4. Melhorar e ampliar o programa PdM

Leva tempo para uma organização testar e verificar completamente a contribuição de um programa de PdM para seu cronograma de produção e resultados. O programa piloto está sujeito a diversos cenários operacionais, num esforço para extrair uma vasta quantidade de dados acionáveis. A fase piloto fornece informações valiosas para a empresa ampliar ou refinar seu programa de PdM.

As lacunas identificadas durante a fase de teste são corrigidas através do refinamento da infraestrutura ou dos algoritmos preditivos. Depois que todos os problemas forem resolvidos, a empresa poderá prosseguir para a implementação gradual e em grande escala do programa. A expansão do programa deve ser executada por etapas e de uma forma que evite a sobrecarga dos recursos existentes.

Os programas de PdM exigem atualizações contínuas ao longo da vida para que possam manter a sua relevância e competitividade. As atualizações são vitais para melhorar a segurança dos dados, aumentar a velocidade de aquisição e análise de dados e simplificar as comunicações entre interfaces humanas e de máquinas.

Pensamentos finais

Os programas de PdM são soluções econômicas e de longo prazo, especialmente quando você considera as melhorias de OEE que eles podem trazer. Embora a PdM seja uma estratégia atractiva, a implementação deve ser cuidadosamente pensada para evitar armadilhas comuns.

A transição requer planejamento adequado e execução estratégica para evitar perdas de produção. Podem ser incorridos elevados custos de investimento inicial com alguns processos que exigem a contribuição de especialistas (prestadores de serviços terceirizados ou técnicos internos). Apesar dos desafios, a seleção do modelo PdM apropriado tem o potencial de converter as empresas de produção em sistemas mais inteligentes e rentáveis.