De acordo com relatórios de pesquisas e estatísticas geradas pela empresa de pesquisa de mercado Vanson Bourne, o tempo de inatividade não planejado da máquina custa aos fabricantes US$ 260.000 para cada hora de produção perdida e 82% dos fabricantes experimentam o tempo de inatividade de máquinas pelo menos uma vez por ano. É um problema extremamente caro e comum, mas existe uma solução viável que começa com o avanço dos métodos de manutenção.

Indo além da manutenção reativa e preventiva

As abordagens tradicionais de manutenção de máquinas não fazem muito para limitar ou remover o tempo de inatividade não planejado. Com uma abordagem reativa, por exemplo, os técnicos só intervêm quando o tempo de inatividade começa a somar prejuízo aos fabricantes.

Uma abordagem preventiva pode fazer um bom trabalho para detectar problemas antecipadamente, mas tão somente se a manutenção for programada quando uma máquina começar a mostrar sinais de quebra. Como a maioria das fábricas depende de um ou de ambos os métodos para manutenção de máquinas, a grande maioria das indústrias ainda sofre consistentemente com o tempo de inatividade não planejado.

O poder proativo da manutenção preditiva

A manutenção preditiva, por outro lado, oferece aos técnicos avisos avançados suficientes para resolver problemas antes que eles causem tempo de inatividade não planejado. Pela primeira vez, as fábricas podem adotar uma abordagem totalmente proativa para a manutenção das máquinas, graças ao advento de sensores conectados à Internet.

Esses sensores podem se conectar e monitorar os principais dados de integridade de uma máquina em tempo real e, em seguida, alimentar esses dados em uma plataforma de manutenção preditiva, que aplica a análise de dados para identificar sinais de alerta assim que eles aparecem. A plataforma pode então enviar aos técnicos alertas automáticos em tempo real.

Essa nova geração de tecnologia promete transformar o monitoramento da integridade de máquinas – uma área historicamente negligenciada pelas equipes de manutenção – em um ativo que os fabricantes podem aproveitar para reduzir o tempo de paradas não planejadas.

 Vejamos como:

1) Otimize o tempo de reparo

Relatórios e estudos mostram que o evento médio de tempo de paradas não planejadas duram cerca de quatro horas, e a perda de produtividade durante esse período pode custar aos fabricantes mais de R$ 5 milhões.

O tempo de parada tem custos enormes porque uma interrupção não planejada interrompe a produção por um motivo desconhecido, que os técnicos precisam se esforçar para diagnosticar e corrigir o mais rápido possível. O trabalho é reativo, portanto, não há como saber quanto tempo os diagnósticos e os reparos levarão.

A parada planejada da máquina é muito mais viável. Os fabricantes podem se preparar para esses eventos com antecedência e agendar exatamente o que planejam fazer. No entanto, a produção ainda sofre porque o equipamento pode ser desligado para uma manutenção desnecessária.

As ferramentas de manutenção preditiva usam o monitoramento da integridade da máquina para diferenciar quando uma máquina precisa ou não precisa de manutenção. Dessa forma, as fábricas podem planejar eventos de paradas planejadas e incorporar apenas os equipamentos que atualmente precisam de atenção. Os técnicos podem responder com antecedência e com uma visão aguçada para minimizar quaisquer impactos negativos na produção. Uma vez que essas intervenções proativas se tornem regulares, as paradas não planejadas se tornam uma raridade.

2) Maximize cada desligamento planejado

Digamos que você tenha 200 máquinas. Duas delas estão na iminência de quebrar, 25 estão em péssimas condições e 50 mostram sinais precoces de desgaste e as demais estão saudáveis. Uma equipe de cinco técnicos pode programar seis janelas de manutenção planejadas para os próximos seis meses, cinco das quais terão uma hora de duração e a sexta será uma chance de oito horas de realizar o trabalho.. Como a equipe maximiza cada oportunidade?

As ferramentas de manutenção preditiva respondem a essa pergunta. Os dados de integridade de máquinas revelam quais equipamentos requerem atenção imediata e quais podem ser adiados para mais tarde. Além disso, os dados de integridade de máquinas ajudam a identificar onde e como uma máquina precisa de reparos para que os técnicos possam agir no menor espaço de tempo. Cada oportunidade conta.

Com uma indicação clara de onde, quando, a razão da intervenção e como os técnicos precisam responder, as equipes de manutenção podem utilizar recursos limitados para tornar até mesmo um grande ambiente industrial (ou vários locais) imunes aos problemas que causam paradas não planejadas.

3) Esteja preparado

Quando as fábricas otimizam cada oportunidade de manutenção, elas começam a se preparar para manutenções a longo prazo, ou seja, ao invés de esperar pelo próximo desastre, a manutenção preditiva pode estabelecer as bases para criar consistência e estabilidade ainda maiores em termos de desempenho de máquinas. Eles podem preparar planos individualizados para cada máquina, começar a pedir peças sobressalentes e organizar a equipe com base em seus conjuntos de habilidades.

Com ajustes finos suficientes, todos sabem exatamente o que fazer para que o tempo de parada planejada ocorra sistematicamente. Todos podem usar a mesma preparação e experiência para minimizar o tempo de parada não planejada, caso ocorra.

O tempo de parada não planejada costumava parecer inevitável – um desastre caro que certamente aconteceria. Mas isso foi antes da era da manutenção preditiva impulsionada pelo monitoramento da integridade de máquinas.