Tudo sobre manutenção preditiva na indústria

A manutenção preditiva é uma estratégia que otimiza a forma como as indústrias cuidam de seus ativos. Ela monitora continuamente o desempenho e as condições de máquinas e equipamentos, utilizando tecnologias avançadas como sensores, IoT e inteligência artificial para prever falhas antes que elas ocorram.

O que é manutenção preditiva?

Manutenção preditiva é uma estratégia que alia tecnologia e dados para prever o tempo de vida útil de componentes e equipamentos, identificando potenciais falhas antes que ocorram. Assim, permite que intervenções sejam planejadas de forma eficiente, evitando surpresas e mantendo a operação fluindo sem interrupções.

Objetivos

O principal objetivo da manutenção preditiva é antecipar falhas no maquinário, possibilitando que intervenções sejam realizadas antes que elas ocorram e comprometam a continuidade da produção.

Vantagens e desafios

A manutenção preditiva oferece uma série de vantagens que impactam diretamente a eficiência operacional e redução de custos:

• Aumento da vida útil dos equipamentos: Ao monitorar e agir de forma preventiva, é possível aumentar a durabilidade dos ativos.
• Decisões baseadas em dados: Com dados precisos, as ações de manutenção se tornam mais assertivas.
• Detecção antecipada de problemas: Sensores e algoritmos avançados podem identificar anomalias antes que se tornem falhas críticas.
• Redução de desperdícios: Apenas componentes realmente desgastados são substituídos, economizando recursos e materiais.
• Apoio à sustentabilidade: Operações mais eficientes reduzem o consumo de energia e desperdício.

No entanto, para implementar de forma eficiente a manutenção preditiva, é importante estar ciente dos desafios:

• Dados inconsistentes: Em ambientes industriais, os sensores podem gerar dados errôneos devido a condições adversas, como vibrações excessivas e poeira.
• Complexidade de integração: É necessário integrar diferentes sistemas e sensores em uma única plataforma.
• Necessidade de capacidade computacional: Analisar grandes volumes de dados em tempo real requer tecnologias robustas.
• Especialização técnica: A criação de modelos preditivos exige conhecimento especializado em análise de dados, aprendizado de máquina e características físicas dos equipamentos.

Para superar todos estes desafios, é importante poder contar com tecnologias que simplificam a rotina de manutenção preditiva, como o Field Assist 4.0 da Zanini Renk.

Diferença entre manutenção preditiva e preventiva

A manutenção preditiva baseia-se no monitoramento contínuo e na análise de dados para identificar sinais de desgaste ou deterioração, permitindo prever falhas com base no estado real dos equipamentos. Já a manutenção preventiva realiza intervenções programadas em intervalos fixos, independentemente das condições atuais dos ativos.

Em outras palavras, enquanto a preventiva segue cronogramas rígidos, a preditiva é guiada por condições específicas. Ambas as estratégias podem ser utilizadas de forma complementar e, quando bem integradas, otimizam recursos e aumentam a competitividade industrial.

Quais são as técnicas preditivas?

As técnicas de manutenção preditiva são projetadas para identificar sinais precoces de desgaste ou mau funcionamento. Elas permitem o diagnóstico sem a necessidade de desmontar ou interromper o funcionamento do equipamento.

A escolha da técnica ideal depende do tipo de equipamento, ambiente operacional e os modos de falha mais prováveis. Também é possível combinar as técnicas dependendo dos objetivos e características dos ativos.

Veja as técnicas preditivas mais utilizadas na indústria:

Análise de vibração

Essa técnica mede e interpreta as oscilações mecânicas de equipamentos rotativos. É muito utilizada para identificar problemas como desbalanceamento, desalinhamento, desgaste de rolamentos e cavitação em bombas.

Aplicação: Motores, bombas, ventiladores, compressores.

Benefício: Detecção precisa de falhas mecânicas em estágios iniciais.

Termografia

Usa câmeras infravermelhas para medir e mapear variações de temperatura em equipamentos e componentes. Detecta superaquecimentos em circuitos elétricos, mancais e sistemas de isolamento.

Aplicação: Sistemas elétricos, transformadores, motores, tubulações.

Benefício: Identificação de pontos quentes que indicam falhas antes de se tornarem críticas.

Análise de óleo

Avalia a condição do lubrificante e identifica contaminantes, como partículas metálicas, água ou resíduos. Analisa propriedades como viscosidade e acidez para determinar desgaste interno.

Aplicação: Motores, sistemas hidráulicos, redutores de velocidade.

Benefício: Monitora o estado dos componentes internos sem desmontagem.

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Ultrassom

Detecta sons de alta frequência gerados por vazamentos, fricções ou falhas em rolamentos. O equipamento capta emissões que não são audíveis a humanos e localiza problemas ocultos.

Aplicação: Rolamentos, válvulas, sistemas de pressão, tubulações.

Benefício: Localização precisa de vazamentos e diagnóstico rápido.

Teste Elétrico de Motores (TEM)

Realiza medições como corrente, tensão e resistência para analisar falhas em motores elétricos. Avalia zonas de falha no estator, rotor, entreferro, isolamento e alimentação.

Aplicação: Motores elétricos e geradores.

Benefício: Detecção de falhas elétricas antes que danifiquem permanentemente o motor.

Alinhamento a laser dos eixos

Garante o alinhamento preciso entre eixos de máquinas acopladas, evitando desalinhamentos que geram vibrações e desgaste prematuro.

Aplicação: Bombas, motores, compressores.

Benefício: Reduz falhas mecânicas e prolonga a vida útil dos componentes.

Endoscopia industrial

Utiliza câmeras de inspeção para acessar áreas internas de difícil alcance, como tubulações e carcaças. Permite visualizar trincas, corrosão e outros defeitos ocultos.

Aplicação: Turbinas, caldeiras, motores.

Benefício: Diagnóstico visual sem necessidade de desmontagem.

Leia também: Como aumentar a vida útil do redutor de velocidade.

Modelos preditivos

Existem diversos modelos que podem ser aplicados no contexto da manutenção preditiva, que diferem com relação a forma de identificar e prever os problemas:

• Modelos baseados em conhecimento: Utilizam o conhecimento especializado de engenheiros e técnicos experientes.
• Modelos baseados em física: Utilizam equações matemáticas complexas que descrevem processo físicos relacionados à degradação, como fadiga ou propagação de trincas em componentes mecânicos. São modelos específicos para componentes mecânicos, elétricos ou estruturais.
• Modelos baseados em dados: Usam dados coletados por sensores e atuadores para criar modelos de comportamento. São amplamente utilizados devido à popularização de tecnologias como IoT e Big Data.
• Modelos híbridos: Abordagens híbridas que combinam métodos baseados em conhecimento, física e dados. Isso aumenta a precisão e permite o uso em cenários mais complexos.

Como aplicar a manutenção preditiva?

A implementação de manutenção preditiva requer planejamento estratégico, tecnologia apropriada e uma abordagem sistemática. As principais etapas para aplicar a manutenção preditiva são:

1. Definição de metas e prioridades

Estabeleça objetivos claros para a manutenção, como reduzir o tempo de inatividade ou prolongar a vida útil de ativos críticos. Assim, é possível alinhas as estratégias com as metas organizacionais e priorizar os equipamentos certos.

Exemplo:

Uma planta petroquímica decide implementar manutenção preditiva para reduzir os custos associados a falhas críticas de bombas de alta pressão, frequentemente responsáveis por paradas não planejadas na produção.

2. Mapeamento da infraestrutura

Mapeie seu ecossistema atual, avaliando os seguintes pontos:

• Condição dos equipamentos: Identifique ativos críticos e com maior propensão a falhas.
• Tecnologia disponível: Determine se há sensores, sistemas de coleta de dados e software adequados.
• Capacidade da equipe: Analise o nível de preparo técnico dos operadores e mantenedores para lidar com novas tecnologias.

3. Coleta de dados de qualidade

A coleta de dados precisa ser consistente e confiável. Os sensores devem monitorar parâmetros como vibração, temperatura e pressão em tempo real. Além disso, escolha entre abordagens manuais (leitura em rota) ou contínuas (monitoramento 24/7), dependendo da criticidade do ativo.

Dica prática:

• Adote sistemas com capacidade de integração para consolidar os dados em uma única plataforma de análise.
• Realize auditorias regulares para garantir a qualidade e consistência dos dados coletados.

4. Seleção de tecnologias adequadas

Escolha as ferramentas adequadas para a aplicação. Existem duas abordagens principais:

• Monitoramento em rota: Técnicos realizam leituras em intervalos regulares, usando dispositivos manuais.
• Monitoramento contínuo: Sensores conectados enviam dados para análise em tempo real, permitindo respostas mais rápidas.

5. Estabelecimento de procedimentos de resposta

Uma vez que o sistema detecte um comportamento fora do padrão, deve haver um plano claro de resposta. Por exemplo:

• Parada imediata: Quando há risco iminente de falha catastrófica.
• Continuação controlada: Operação com carga reduzida até uma manutenção planejada.

Exemplo:

Uma fábrica de alimentos detecta vibrações atípicas em um misturador crítico. A análise sugere reduzir a carga de trabalho por 48 horas até que uma substituição possa ser feita, evitando uma interrupção maior.

6. Capacitação da equipe

Uma implementação bem-sucedida depende do preparo da equipe para lidar com novas tecnologias e processos.

• Ofereça treinamentos regulares: Em análise de dados, aprendizado de máquina e operação de sensores.
• Promova uma cultura de inovação: Incentive a equipe a abraçar a mudança e participar ativamente do programa.

Quando é necessária a manutenção preditiva?

A manutenção preditiva torna-se indispensável quando a confiabilidade e a eficiência operacional dos equipamentos são fatores críticos para o sucesso da operação. Sua aplicação é especialmente vantajosa em cenários onde a antecipação de falhas pode gerar benefícios significativos em termos de economia, produtividade e segurança.

Confira algumas situações em que a manutenção preditiva é altamente recomendada:

Necessidade de evitar paradas inesperadas

Equipamentos críticos, como turbinas, motores e sistemas de transporte, precisam operar continuamente para evitar prejuízos financeiros e atrasos operacionais. A manutenção preditiva monitora sinais de desgaste, permitindo prever falhas e evitar interrupções.

Custos elevados de manutenção preventiva ou corretiva

Quando as manutenções preventivas ocorrem antes da necessidade real, ou quando falhas corretivas geram altos custos de reparo e inatividade, a manutenção preditiva otimiza recursos e reduz desperdícios ao realizar intervenções somente quando necessário.

Ambientes industriais complexos com grande volume de dados

A Indústria 4.0 trouxe tecnologias que geram grandes quantidades de dados por meio de sensores e sistemas conectados. A manutenção preditiva transforma esses dados em insights valiosos para prever o desgaste de componentes e otimizar a gestão de ativos.

Cenários que exigem alta precisão

Em indústrias como a aeroespacial, química ou energética, onde falhas podem comprometer a segurança, a manutenção preditiva permite planejar ações com antecedência, reduzindo o risco de incidentes e garantindo a confiabilidade dos processos.

Intervalos de manutenção preventiva imprecisos

Programas de manutenção com intervalos fixos podem levar à substituição prematura de componentes ou ao surgimento de falhas entre as inspeções programadas. A manutenção preditiva resolve essa questão ao monitorar condições reais, ajustando os intervalos conforme necessário.

Detecção de anomalias nos dados operacionais

Sensores que indicam variações em parâmetros como vibração, temperatura ou pressão podem sinalizar possíveis falhas. Com uma rotina de manutenção preditiva, é possível agir de forma antecipada, evitando danos maiores e garantindo o funcionamento contínuo.

Prolongamento da vida útil de ativos

Empresas que desejam maximizar o retorno sobre o investimento em equipamentos adotam a manutenção preditiva para evitar desgaste prematuro e garantir um desempenho mais eficiente e duradouro dos ativos.

Manutenção preditiva e redução dos custos

Implementar manutenção preditiva na indústria exige um investimento inicial, especialmente em tecnologias para coleta e análise de dados. No entanto, os benefícios gerados a longo prazo, como a significativa redução de custos operacionais, tornam essa estratégia altamente compensadora.

A seguir, veja como a manutenção preditiva pode impactar positivamente as finanças da sua operação:

• Redução do tempo de inatividade: Detecta falhas antes de se tornarem críticas, evitando paradas inesperadas e prejuízos com reparos emergenciais.
• Manutenção mais direcionada e eficiente: Atua apenas quando há um indicativo de problema. Essa abordagem otimiza o uso de recursos, como mão de obra e peças de reposição.
• Reduz frequência de compras de equipamentos: Corrige pequenos problemas antes que causem danos maiores, reduzindo a necessidade de novos equipamentos.
• Minimiza estoques desnecessários e custos de logística: Previsões precisas facilitam a gestão just-in-time, diminuindo gastos com armazenagem e logística.
• Aumento da produtividade: Equipamentos em bom estado operam de forma confiável, reduzindo custos por unidade produzida.
• Redução dos gastos com energia e desperdícios: Identifica problemas que aumentam o consumo, garantindo eficiência energética e menos desperdício.

Leia também: As tendências na manutenção industrial.

Simplifique a manutenção com Field Assist 4.0

A implementação de manutenção preditiva pode ser complexa e desafiadora sem as ferramentas certas. Pensando nisso, a Zanini Renk desenvolveu o Field Assist 4.0, uma solução inteligente que simplifica a gestão da manutenção preditiva.

Saiba mais sobre o Field Assist 4.0.

Com o suporte de um time de especialistas, a Zanini Renk oferece monitoramento contínuo dos ativos, 24 horas por dia, 7 dias por semana. Ao identificar qualquer inconsistência, a equipe informa imediatamente o cliente, permitindo ações corretivas antes que o problema afete a operação.

Destaques do Field Assit 4.0:

• Monitoramento inteligente em tempo real
• Proteção contra danos críticos
• Diagnósticos detalhados e antecipados
• Simplificação da gestão operacional
• Redução significativa de custos de manutenção
• Aplicação versátil para diversos setores industriais

Assista ao nosso vídeo e veja todas as vantagens que o Field Assist 4.0 proporciona:

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