A Manutenção Preditiva é uma abordagem proativa para lidar com as falhas de máquinas, antes que se tornem um problema.
Ao analisar grande volume de dados de uma determinada máquina, o sistema da Manutenção Preditiva gera informação à equipe de manutenção sobre a integridade das máquinas para que sejam otimizadas, a fim de evitar paradas não planejadas e eliminar falhas repentinas. No entanto, apesar de seus benefícios óbvios, a maioria das implantações de sistemas preditivos está fadada ao fracasso. Nesta postagem, veremos a ascensão da Manutenção Preditiva e por que tantos fornecedores – e seus clientes – continuam errando.
O ANTES E O AGORA
A manutenção preditiva já existe há muito mais tempo do que você pode imaginar. Durante a Segunda Guerra Mundial, o cientista CH Waddington observou que a taxa de falhas ou reparos de um avião tendia a ser mais alta imediatamente após uma sessão de inspeção ou manutenção. Conhecido como “efeito Waddington”, esse fenômeno resultou no ajuste dos processos de manutenção para corresponder à condição física de um avião e à frequência de seu uso, com ciclos de inspeção ajustados com base na análise dos dados resultantes. Resumindo, foi o início do Manutenção Preditiva.
Muita coisa mudou desde então, é claro. A Quarta Revolução Industrial e o advento da Indústria 4.0 viram avanços tecnológicos ocorrendo a uma velocidade tal que estão causando inovações disruptivas em praticamente todo o setor industrial mundial. Essas descobertas levaram à melhorias significativas nas tecnologias de sensores, redes, aquisições de dados e armazenamentos que, junto com o acesso a uma grande quantidade de poder computacional, somado a dados disponibilizados por avanços recentes na tecnologia de inteligência artificial, estão ampliando, cada vez mais, o uso da Manutenção Preditiva.
Hoje, assim como há quase 80 anos, o principal benefício da Manutenção Preditiva continua sendo a sua capacidade de prover substrato para a tomada de decisões. Responsáveis por supervisionar muitas máquinas em um ou mais locais, os profissionais de manutenção são pessoas extremamente ocupadas. Ao fornecer a eles uma melhor compreensão da integridade contínua de suas máquinas, uma solução de Manutenção Preditiva pode ajudá-los a fazer melhor uso do tempo e dos recursos limitados disponíveis.
Portanto, dada a sua herança e as claras vantagens que oferece, por que tem sido tão difícil, para tantos, alcançar o sucesso com a Manutenção Preditiva?
TRÊS ERROS COMUNS
A verdade é que muitos fornecedores embarcaram no movimento da Manutenção Preditiva sem o aprofundamento específico de um campo de atividades tão único. Alguns simplesmente tentam sobrecarregar as ferramentas de monitoramento, enquanto outros aplicam abordagens convencionais da ciência de dados numa atividade que está longe do convencional. Sem a compreensão necessária de exatamente o que é um sistema da Manutenção Preditiva e como funciona, muitas soluções novas nem chegarão ao mercado. Como resultado, poucas empresas alcançaram algum sucesso real no seu uso.
Em última análise, grande parte dessa falta de compreensão – e subsequente sucesso da Manutenção Preditiva – se resume a três erros fundamentais que os fornecedores e seus clientes cometem repetidamente:
- Como vimos, o conceito de Manutenção Preditiva não é nada novo. Técnicas como monitoramento de condições, créditos de manutenção e prognósticos já existem há algum tempo, mas a falta de capacidade de escalar essas técnicas, significa que sua implantação foi limitada apenas às máquinas críticas.
- Manutenção Preditiva não é, como alguns acreditam, um problema de Big Data, no qual existem milhões de dados e rótulos as quais são bases para se determinar um modelo. Um ambiente de fábrica é altamente dinâmico e ruidoso, com uma gama de variáveis, incluindo manutenção de máquinas, diferentes velocidades de produção e até mesmo o comportamento de diferentes operadores de máquinas. E, claro, cada máquina é única. Apesar disso, no entanto, muitas organizações ainda adotam uma abordagem clássica da ciência de dados na utilização da Manutenção Preditiva.
- É importante lembrar o quão ocupados os profissionais de manutenção estão. Se a experiência do usuário de um sistema de Manutenção Preditiva não levar em conta isso, há o risco dos principais usuários que poderiam se beneficiar simplesmente não a utilizar. Todas as informações valiosas e percepções geradas serão ignoradas por falta de tempo e o investimento de uma organização no próprio sistema será desperdiçado.
A Techplus entende de Manutenção Preditiva.
A Techplus, presente no mercado há \”15\” anos, gastou muito tempo em pesquisas, treinamentos de funcionários e tempo de desenvolvimento, exclusivamente em Manutenção Preditiva. É por isso que entendemos como funciona a Manutenção Preditiva. É importante ressaltar que entendemos como a Manutenção Preditiva melhora a operação diária dos engenheiros de manutenção. E é por causa desse entendimento que nossas soluções são bem-sucedidas. É por isso que sabemos como implantá-la em escala. É por isso que sabemos como lançar os dados de modo a serem aproveitados pela sua equipe de manutenção, ou seja, sabemos o quanto é importante e valorizamos a experiência do usuário.
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