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Imagine uma linha de montagem de uma fábrica, onde cada equipamento precisa operar de forma eficiente para evitar atrasos e prejuízos.
Se uma peça essencial falhar inesperadamente, toda a produção pode ser impactada, gerando custos não planejados.
É aí que entra a manutenção preditiva, antecipando problemas que poderiam acontecer.
Dessa forma, a empresa pode agir no momento certo, evitando paradas desnecessárias e reduzindo custos operacionais.
Nesse artigo, vamos explicar o que é manutenção preditiva, como ela funciona, seus benefícios e de que forma as indústrias podem implementá-la em suas operações.
O Que É Manutenção Preditiva?
De acordo com Walter Braz, Consultor Senior Certificado pela QAD em Manufatura e EAM (Enterprise Asset Management), todo equipamento tem seu ciclo de vida, desde a fase de aquisição com o projeto, construção e aprovação, passando pela fase de operação que engloba a operação, manutenção e substituição.
Manutenção preditiva é uma estratégia que usa sensores, tecnologia e análise de dados para monitorar máquinas e equipamentos, identificando sinais de desgaste ou falha antes que um problema aconteça.
Com o avanço da Indústria 4.0, a manutenção preditiva se tornou um grande diferencial competitivo, ajudando indústrias a serem mais produtivas, sustentáveis e seguras.
Segundo a QAD, “fabricantes que adotam um programa de manutenção preditiva experimentam muito menos problemas de equipamento e evitam tempo de inatividade evitável e reparos dispendiosos”.
Qual A Diferença Entre Manutenção Preditiva, Preventiva e Corretiva?
A principal diferença entre manutenção preditiva, preventiva e corretiva está no momento em que cada uma delas é realizada e na forma como os colaboradores lidam com os problemas dos equipamentos.
Para explicar melhor a diferença entre os três tipos de manutenção, preparamos uma tabela com significados e exemplos. Confira a seguir:
| Manutenção | Significado | Exemplo |
| Preditiva | Utiliza tecnologia e sensores para monitorar as máquinas em tempo real, identificando sinais de desgaste antes que ocorra uma falha | Sensores em uma turbina detectam vibrações naturais, podendo identificar um rolamento que precisa ser substituído antes que a máquina pare de funcionar |
| Preventiva | A manutenção ocorre de forma planejada, em intervalos regulares, independentemente da necessidade do equipamento | Trocar o óleo de uma máquina a cada seis meses, mesmo que ele ainda esteja em bom estado |
| Corretiva | Ocorre após uma falha ou quebra da máquina, podendo interromper a produção de forma inesperada, causando atrasos e custos | Um motor de uma esteira transportadora queima e a linha de produção para até que o reparo seja feito |
Segundo Walter Braz, dentro das indústrias, é recomendado como boas práticas que a manutenção preditiva atinja 85%, enquanto que a manutenção corretiva represente apenas 15%, como forma de manter a eficiência do equipamento.
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Quatro Técnicas Usadas Para Fazer A Manutenção Preditiva
Hoje, é possível contar com diversas técnicas avançadas para monitorar o estado dos equipamentos e prever falhas antes que ocorram.
Listamos quatro técnicas que podem ajudar sua indústria a evitar tempo com máquinas paradas e reduzir custos. Veja abaixo:
Análise e Vibração
É capaz de monitorar vibrações anormais e detectar desalinhamentos, desgaste em rolamentos e folgas mecânicas. Como por exemplo: sensores instalados em um motor detectam vibrações fora do padrão, diminuindo a necessidade de ajuste antes que ocorra uma falha.
Termografia
Usa câmeras infravermelhas para medir temperaturas e identificar superaquecimento, detectando falhas elétricas, fugas térmicas e danos em componentes. Dentro da indústria, um exemplo é uma câmera termográfica que identifica um aquecimento excessivo em um painel elétrico, evitando um curto-circuito.
Ultrassom Industrial
É capaz de captar sons de alta frequência que indicam vazamentos de ar, falhas em rolamentos ou desgastes em equipamentos. Um técnico usa um detector ultrassônico para identificar um vazamento de ar comprimido em uma região, evitando desperdícios de energia, por exemplo.
IoT e Inteligência Artificial
Por meio de sensores conectados à internet, coletam-se dados em tempo real, usando IA para prever falhas. Nos dias de hoje, é possível que um sistema de IA analise milhares de dados de uma fábrica e recomende a troca de um componente antes que ele falhe.
Principais Desafios Relacionados À Manutenção Preditiva Nas Indústrias
A manutenção preditiva tem se mostrado uma solução para a indústria, ajudando a reduzir custos e evitar falhas inesperadas. No entanto, a sua implementação ainda enfrenta desafios significativos.
O alto custo inicial, a falta de mão de obra comprometida e a resistência à mudança são algumas das barreiras que dificultam a adoção dessa estratégia.
Além disso, muitas empresas lidam com equipamentos antigos, que não possuem sensores inteligentes para coleta de dados, e dificuldades com gestão e análise das informações geradas.
Superar esses desafios exige investimentos em tecnologia, capacitação da equipe e um planejamento estratégico bem estruturado para garantir que a manutenção preditiva traga os melhores resultados para o setor industrial.
Leia também: O Que é Lead Time? Como Reduzir e Otimizar sua Produção
O Que As Grandes Empresas Falam Sobre Manutenção Preditiva?
Como foi explicado durante o artigo, a manutenção preditiva busca antecipar falhas e problemas em equipamentos antes que eles ocorram, por meio de monitoramento contínuo e análise de dados.
A QAD destaca que, embora a manutenção preventiva ajude a melhorar as operações, a manutenção preditiva eleva a proatividade a um novo patamar, permitindo uma abordagem ainda mais estratégica e eficiente.
Um estudo da McKinsey reforça essa vantagem ao analisar a implementação de um sistema avançado de manutenção preditiva em novas plataformas offshore de petróleo e gás na África e na América Latina. O resultado? Uma redução média de 20% no tempo de inatividade e um aumento na produção de 500.000 barris de petróleo por ano.
Ainda, de acordo com o estudo divulgado pela McKinsey, a manutenção preditiva “diminui os custos de manutenção e aumenta a produção e o rendimento dos equipamentos (algo especialmente valioso para equipamentos cuja capacidade seja limitada). Além disso, esses programas podem aumentar a vida útil de componentes de alto custo e reduzir os riscos de segurança provocados por falhas em máquinas”.
De acordo com uma pesquisa da Deloitte, a manutenção preditiva é capaz de aumentar de 10% a 20% o tempo de atividade e disponibilidade do equipamento, reduzir entre 20% a 50% o tempo de planejamento de manutenção, além de reduzir de 5% a 10% os custos relacionados à manutenção.
7 Benefícios Da Manutenção Preditiva Para As Indústrias
A partir desses dados, montamos uma lista com os sete principais benefícios proporcionados pela manutenção preditiva para o setor industrial.
Redução de custos
Uma vez que, a manutenção preditiva permite realizar reparos ou trocas de peças apenas quando necessário, evita manutenções desnecessárias ou excessivas, reduzindo custos operacionais com peças e mão de obra.
Aumento da vida útil dos equipamentos
Ao monitorar de forma contínua o estado dos equipamentos e realizar intervenções somente quando necessário, é possível prolongar a vida útil.
Redução de paradas não planejadas
Como os problemas são detectados e corrigidos antes que causem falhas graves, reduz significativamente o tempo de paradas não planejadas, aumentando a produtividade da operação.
Melhoria na segurança
Detectando falhas potenciais com antecedência, a manutenção preditiva pode ajudar a prevenir acidentes e falhas que poderiam representar riscos à segurança dos trabalhadores.
Otimização de recursos
É possível planejar de forma mais eficaz a utilização de recursos, sem desperdício. Isso melhora a gestão de estoques e o planejamento de trabalho.
Eficiência operacional
Ao realizar manutenção apenas quando necessário, evita-se o tempo ocioso dos equipamentos em manutenção preventiva, tornando o processo mais eficiente.
Análise de dados e melhoria contínua
A análise constante permite identificar padrões e tendências de falhas, o que pode levar a melhorias contínuas nos processos e nas operações.
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