Qualquer empresa que gerencia equipamentos e processos complexos todos os dias considera a manutenção um ponto chave, não só para administrar o negócio de forma eficiente e segura, mas também para atender ou superar o resultado final do negócio, obtendo principalmente um alto índice de confiabilidade e disponibilidade de seus ativos.

Com o início da Internet Industrial das Coisas (IIoT) e a digitalização nos últimos anos, muitas organizações estão se esforçando para acompanhar a quantidade de dados gerados por seus ativos, outra preocupação é saber como podem usar esses dados para mudar as práticas de manutenção baseadas em condições para estratégias prescritivas de manutenção.

Estratégias de manutenção prescritiva

Quais são as estratégias de manutenção prescritiva?

Estratégias de manutenção prescritiva podem ajudar a determinar a condição do equipamento para prever quando a manutenção deve ser realizada, sendo um modelo de manutenção baseado em tendências e prognósticos. Essa abordagem de manutenção pode, em última análise, levar à redução de custos sobre a manutenção preventiva de rotina, pois a manutenção só é realizada quando justificada.

Ficar sem operar por conta de uma máquina ou equipamento com falha pode gerar altas perdas financeiras. Ao implementar estratégias de manutenção prescritiva, você pode realizar a intervenção planejada (no tempo ótimo) antes da falha do equipamento — economizando em custos de inatividade e manutenção. Isso permite a manutenção ideal de ativos e melhora ainda mais o rendimento, eficiência, qualidade e segurança.

Manutenção prescritiva

Dê um passo adiante com a manutenção prescritiva!

A manutenção prescritiva é um conceito de manutenção moderna que aproveita múltiplas tecnologias e abordagens de manutenção, incluindo manutenção preditiva. A manutenção prescritiva vai além da manutenção preventiva e preditiva tradicional de três maneiras:

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• Ele monitora uma rede de ativos conectados em tempo real

• Automatiza algumas tarefas de manutenção

• Integra-se com outros sistemas de gerenciamento de manutenção (CMMS, ERP, entre outros)

Esse modelo de manutenção se esforça para produzir recomendações (prognósticos) focadas em resultados para manutenções a partir da análise prescritiva. A manutenção prescritiva utiliza conceitos fundamentais da Manutenção 4.0 para buscar novas soluções. Este tipo de manutenção monitora, detecta, analisa, efetua o diagnóstico e recomenda ações de correção.

5 passos para alcançar a manutenção 4.0

Veja como você pode habilitar a manutenção 4.0 através desse modelo baseado em prognósticos (manutenção prescritiva), seguindo as etapas descritas abaixo:

Passo 1: Comece pequeno com um piloto

Um piloto geralmente deve levar cerca de três a quatro semanas, em um ou dois ativos críticos. Esse esforço inicial incluirá a implementação de sensores e conexões de streaming de dados, bem como os painéis de visualização de desempenho inicial.

Passo 2: Monitoramento da saúde do ativo

Leva tempo para coletar dados de desempenho, então paciência é fundamental. Você vai precisar dessas informações, bem como quaisquer dados de falha de ativos, a fim de gerar melhores previsões.

Passo 3: Otimize os limites de falha

Quando os dados são conectados remotamente de forma confiável e um ativo fornece dados de falha suficientes, os limites de falha podem ser otimizados.

Passo 4: Aproveitar a ciência de dados

Um cientista de dados pode criar modelos preditivos, juntamente com a tecnologia de aprendizado de máquina para atualizar algoritmos — aumentando as capacidades prescritivas a cada falha até que o tempo de inatividade não planejado possa ser evitado.

Passo 5: Alcançar manutenção prescritiva

O processo não será rápido, talvez de médio a longo prazo, mas cumprir as etapas de 1 a 4 pode levar você a um modelo inteligente de manutenção, podendo ajudar sua empresa a manter uma vantagem competitiva.

Não importa onde você esteja em sua jornada de manutenção, a manutenção 4.0, que busca eliminar falhas por tendência em modelos baseados em prognósticos, pode acelerar sua transformação digital.