A alta competitividade no setor industrial faz com que líderes de negócio tenham que adotar estratégias que impulsionem a eficiência de suas operações e gerem maior produtividade.
E um fator importante que pode determinar o sucesso ou fracasso dessa estratégia é o tempo de inatividade inesperado que a empresa pode enfrentar por conta de falhas ou mau funcionamento de equipamentos.
Com isso, as organizações estão cada vez mais buscando maneiras de estender a vida útil e manter a confiabilidade de seus ativos existentes, investindo em estratégias de manutenção e de retrofiting.
Em uma fábrica, o tempo de inatividade das instalações e equipamentos pode afetar o plano de produção, impactando toda a organização. É por isso que os gestores de manutenção realizam inspeções diárias e substituem componentes quando eles atingem seus limites de uso antes que os problemas surjam – a manutenção preventiva - e consertam o equipamento rapidamente se problemas ocorrerem – a corretiva.
Mas, nos últimos anos, a atenção se voltou para a manutenção preditiva, impulsionada pela Internet das Coisas Industrial (IIoT), alimentada por sensores e aprimorada por tecnologias de inteligência artificial (IA), que coleta e analisa dados para identificar sinais de desgaste antes que o equipamento falhe. Esse pré-aviso ajuda a evitar paradas inesperadas e a otimizar o ciclo de substituição ou reparo de componentes.
O diagnóstico de alta precisão em tempo real é realizado com um modelo de IA e, se qualquer sinal de anormalidade for detectado, uma notificação é enviada imediatamente ao operador, que pode acionar uma ação que vai evitar a falha do equipamento.
Continua depois da publicidade |
Nesse novo cenário, para atender às necessidades de empresas em todos os setores, é preciso implementar soluções de manutenção total, com suporte abrangente para essas operações. Ao alavancar a IIoT para coletar dados sobre as condições do equipamento e, em seguida, usar IA para análise e diagnósticos preditivos, é possível implementar uma estratégia eficiente e orientada por dados.
Manutenção preditiva – um passo além na confiabilidade e disponibilidade
Uma abordagem inteligente para manter a confiabilidade e disponibilidade das máquinas é a manutenção preditiva. Assim como a manutenção preventiva, é uma estratégia proativa que se concentra em resolver problemas de equipamento antes que eles aumentem ou causem uma pane real.
A manutenção preditiva vai um passo além da manutenção preventiva por meio do uso de análises avançadas de dados, em muitos casos, aprimorada por inteligência artificial (IA). Um sistema de manutenção preditiva normalmente envolve vários sensores ou software de monitoramento integrado, juntamente com análises que podem determinar a condição do equipamento em tempo real e alertar os administradores quando as condições estão próximas de se tornarem perigosas ou instáveis.
Inovadoras plataformas usam modelos de manutenção preditiva, simulação digital e extrapolação de tendências para fornecer informações de manutenção com base no uso real e nas características de desgaste, coletando dados sobre a saúde do equipamento e os comparando com faixas de metas predefinidas para desempenho ideal.
O sistema detecta quando um componente não está operando dentro da meta e usa análises para obter insights acionáveis sobre a probabilidade futura de falha, notificando os operadores sobre o problema.
Isso ajuda os fabricantes a lidar com problemas e resolvê-los antes que a falha ocorra. Substituir uma engrenagem que está ficando desgastada requer muito menos tempo e esforço do que solucionar problemas de um equipamento que está quebrado.
Os benefícios da adoção de estratégias de manutenção preditiva são indiscutíveis, mas só podem ser alcançados com a parceria de uma empresa com expertise necessária para a sua implementação e com a capacidade de efetuar os reparos necessários em laboratórios qualificados e com peças originais. Assim você garante a confiabilidade e disponibilidade de seus equipamentos e das operações.
*Imagem de capa: Depositphotos.com
Gostou? Então compartilhe: