O que é a manutenção preditiva?

A manutenção preditiva é uma estratégia de gestão da manutenção de equipamentos e ativos que recorre a tecnologia de monitorização da performance para recolher e analisar dados em tempo real sobre o desempenho dos ativos. Através dos dados recolhidos é possível identificar padrões de funcionamento e antever possíveis falhas, permitindo aos gestores da manutenção agir preventivamente, antes da ocorrência.

Distingue-se de outros métodos pela sua abordagem proativa baseada em dados. Ao contrário da manutenção reativa – que trata os problemas depois de estes acontecerem, e da preventiva – que se baseia em ações periódicas previamente programadas, utiliza uma estratégia própria. Baseia-se em técnicas como a monitorização do desempenho em tempo real e a análise de registos para prever falhas ou problemas antes que ocorram.

Ao recolher e analisar informações de sensores e sistemas, identifica padrões e anomalias que sugerem uma deterioração dos equipamentos ou componentes. Isto permite às empresas adotar medidas preventivas na altura ótima, evitando tempos de inatividade dispendiosos e otimizando a vida útil dos bens. É na sua capacidade de prever e evitar falhas que reside precisamente a sua grande diferença.

Aqueles que enfrentam um elevado grau de complexidade. Nestes, as falhas podem ter um impacto significativo na capacidade de produção e na eficiência operacional. A maquinaria industrial, os equipamentos eletrónicos, os sistemas de transporte e produção, assim como os ativos críticos em setores como a energia e a aviação são exemplos ilustrativos dos setores que mais benefícios extraem de uma estratégia de manutenção preditiva.

Estes sistemas incluem frequentemente dispositivos que geram uma grande quantidade de dados em tempo real. Assim, a manutenção preditiva aproveita essas informações para monitorizar e controlar o estado dos componentes e prever possíveis anomalias. Os equipamentos sujeitos a cargas variáveis também beneficiam deste tipo de manutenção, uma vez que a capacidade preditiva tem maior capacidade de antecipar possíveis consequências associadas às variações de carga.

Face à sua capacidade de deteção precoce de falhas, a manutenção preditiva é decisiva para garantir a disponibilidade e a máxima capacidade operacional dos equipamentos.

Na análise preditiva são recolhidos e monitorizados diferentes registos para prever eventos futuros. Trata-se de um vasto conjunto de dados que abrange desde medições físicas até informações operacionais e contextuais. No âmbito industrial, são captados parâmetros como a temperatura, a pressão, a vibração, o fluxo e o consumo de energia. Também se incluem dados sobre o rendimento da maquinaria, a sua velocidade e eficiência. Além disso, fatores ambientais, como a humidade e a exposição a substâncias químicas, podem ser tidos em conta, dependendo do negócio e do setor de atividade.

Do mesmo modo, informações sobre tempo de funcionamento ou ciclos de trabalho oferecem métricas que permitem antever o nível de desgaste dos equipamentos. Os sistemas de controlo analisam ainda alarmes e eventos anteriores, o que ajuda a identificar tendências de avarias. Por último, os dados contextuais, como os meteorológicos e de produção, permitem compreender melhor o ambiente em que os equipamentos funcionam.

Assim sendo, qual é a importância da manutenção preditiva? Recolher e analisar estes dados é fundamental, uma vez que oferecem uma imagem completa sobre o rendimento e o estado real dos ativos. E isto permite-nos antecipar e prevenir incidentes de forma segura.

Um deles é a recolha e gestão dos grandes volumes de dados produzidos pelos sensores em tempo real. As notificações devem ser armazenadas, processadas e analisadas de forma eficiente, uma vez que só assim podemos extrair padrões e tendências. Além disso, é necessário investir na tecnologia adequada, incluindo hardware e software especializado, assim como pessoal qualificado para operar e manter estes sistemas.

A falta de estatísticas e dados históricos fiáveis pode ser outro obstáculo. A precisão da análise depende, em grande medida, de um conhecimento profundo sobre o que é a manutenção preditiva. Contudo, a resistência cultural e a falta de literacia sobre o tema também podem dificultar a adoção da perspetiva preditiva. Convém ter em conta que tal implica uma mudança de mentalidade e de abordagem das operações e da manutenção.

Quais os principias desafios que se colocam na implementação de técnicas de manutenção preditiva? A gestão de dados, o investimento em tecnologia, a falta de estatísticas e as barreiras culturais.

Embora este modelo inclua tecnologia avançada, não são necessárias qualificações específicas para a sua utilização. Por exemplo, um software de manutenção preditiva é criado com interfaces intuitivas que permitem configurar e trabalhar sem qualquer experiência prévia. Contudo, para interpretar os resultados é recomendável ter algum conhecimento básico sobre os conceitos relacionados.

Utilizando a plataforma e interpretando os factos, na prática é possível aproveitar ao máximo os benefícios da manutenção preditiva objetiva. Além disso, é essencial uma equipa interdisciplinar que inclua peritos técnicos. E também dispor de um parceiro tecnológico que possa fornecer soluções completas, sem necessidade de uma presença física, operando na cloud. Ao nível dos recursos da empresa, são úteis algumas qualificações técnicas, mas para obter todas as vantagens da manutenção preditiva o melhor é ter um conhecimento profissional técnico qualificado.

Numa vasta gama de setores, nos quais a eficiência operacional e a continuidade são essenciais. Na área da produção industrial, é utilizada para otimizar os equipamentos de produção e prevenir paragens não planeadas. No setor energético, aplica-se em instalações de energia, turbinas e redes elétricas para garantir um fornecimento constante. E na aviação permite prever problemas nos aviões e reduzir as interrupções durante o voo.

A manutenção preditiva, face às suas características, é ideal também para a indústria do petróleo e do gás, sendo utilizada em plataformas e equipamentos de perfuração para minimizar os riscos. No setor automóvel, utiliza-se em linhas de produção serviços de que incluem frotas de veículos. No caso da indústria da saúde também se utiliza esta estratégia para manter equipamentos médicos operacionais e prever anomalias. Em suma, tem grande aplicabilidade e sucesso em indústrias onde a otimização de ativos e a prevenção de falhas são fundamentais para conseguir a máxima operacionalidade e segurança.

É sinergética, inseparável e imprescindível para o futuro. A IoT liga dispositivos e objetos à rede, permitindo-lhes partilhar conteúdo e comunicar entre si. No contexto da previsão da manutenção, os sensores e dispositivos com IoT unem forças. Recolhem dados em tempo real sobre o estado e a atividade dos equipamentos, os dados são analisados e as anomalias são previstas. E, melhor ainda, em tempo real, em vários contextos e sem erros.

A integração da IoT aumenta a importância da manutenção preditiva porque melhora a precisão de todos os tipos de prognósticos. Permite uma supervisão contínua dos ativos, mesmo em localizações remotas. Estas informações permitem antecipar os problemas, evitando tempos de inatividade dispendiosos e melhorando a eficiência operacional.