Identificamos os quatro problemas mais comuns ao desenhar uma estratégia de manutenção preditiva eficaz e as várias soluções para superá-los visando um desempenho ideal.
Não há dúvida de que a manutenção preditiva online está agitando o cenário de gerenciamento de ativos. Bem longe das estratégias de manutenção tradicionais com as quais nos acostumamos em décadas recentes, na manutenção preditiva online aproveita-se a inteligência artificial (IA), nuvens e análises poderosas para gerar insights em tempo real sobre o desempenho dos ativos.
Enquanto os primeiros Sistemas Computadorizados de Gerenciamento de Manutenção (CMMS) baseavam-se numa abordagem reativa para a manutenção, resolvendo problemas já ocorridos como um erro ou quebra, os modelos preventivos que vieram após, trouxeram mais estrutura ao adotarem abordagens de rotina para verificar o equipamento. No entanto, nenhum deles forneceu o nível de confiabilidade e confiança necessários para otimizar a produção e performance num padrão proporcional às demandas dos mercados modernos.
De acordo com a McKinsey & Company, a manutenção preditiva baseada em IA pode impulsionar a disponibilidade de ativos em até 20%, enquanto reduz custos de inspeção em 25% e reduz taxas anuais de manutenção em até 10%. A prova de seu potencial é um valor de mercado previsto de $ 31.965,49 milhões até 2027, acima dos $ 4.331,56 milhões em 2019.
Uma bala de prata?
Apesar de seu potencial, a manutenção preditiva não é uma panacéia. Como em todo novo modelo, implementá-lo efetivamente envolve a superação de uma série de barreiras. Exploraremos as mais comuns a seguir:
1. Desafios de Dados de Manutenção Preditiva
Para a maioria das organizações, existem dois desafios principais em dados, ao considerar-se uma plataforma de manutenção preditiva. O primeiro é a identificação dos principais indicadores chaves de cada ativo, e o segundo é a coleta de dados de maneira estruturada e consistente, de forma que os sistemas de IA possam utilizá-los de forma eficaz.
A seleção das fontes de coleta de dados depende muito da natureza do ativo em questão. Embora os sensores sejam altamente benéficos, eles devem ser considerados dentro de uma estrutura de outros meios, já que a implantação de sensores em todos os ativos pode ser cara e impraticável. Um sistema de transporte, por exemplo, pode exigir imagens térmicas para avaliar a temperatura do motor, enquanto um compressor pode contar com sensores acústicos para identificar possíveis vazamentos de ar. Dada a escala e a natureza diversificada dos ativos em uma planta fabril, é extremamente importante encontrar o equilíbrio certo.
Uma vez estabelecido, é crucial coletar os dados da maneira certa. As melhores plataformas de manutenção preditiva aproveitam a IA para transformar dados brutos em insights acionáveis, que, por sua vez, levam a decisões baseadas em informações. Através da interpretação de dados usando algoritmos que são continuamente refinados, insights significativos e em tempo real podem ser entregues em um clique.
2. Lacunas nas habilidades tecnológicas
Uma nova tecnologia geralmente requer novas habilidades e, quando se trata daquelas que dependem de ciência de dados e IA, as habilidades não são baratas nem facilmente disponíveis. Alguns dos principais provedores de manutenção preditiva correntes estão resolvendo esse problema ao criarem ciência de dados e IA em plataformas baseadas em nuvem para que possam ser implantadas em escala. Essa abordagem não apenas elimina a necessidade de habilidades dispendiosas, mas reduz o risco de funcionários deixarem a empresa e levarem consigo conhecimentos valiosos.
Outro benefício é que a IA incorporada pode identificar os sensores específicos em uma máquina que está apresentando problemas para que a ação corretiva possa ser tomada imediatamente. Frequentemente, o impacto de custo associado será estimado ao mesmo tempo. Como a manutenção preditiva replica a experiência e a intuição de uma equipe de engenheiros, as verificações manuais são minimizadas, reduzindo assim os riscos à saúde e à segurança.
3. Custo da Manutenção Preditiva
Um dos maiores obstáculos iniciais para adotar a manutenção preditiva é o custo. As primeiras iterações tecnológicas exigiam grandes níveis de investimento inicial e, paralelamente, a necessidade de habilidades de alto custo para se operar.
A consideração mais importante ao abordar esse “problema” é o valor. As empresas precisam olhar além e para as economias substanciais que o PdM pode trazer, pois o retorno sobre o investimento (ROI) para manutenção preditiva é incrivelmente alto. De acordo com um estudo do Departamento de Energia dos EUA, um programa de manutenção preditiva bem implementado pode reduzir os custos de manutenção em até 30%. Além disso, graças à melhor utilização dos ativos, estima-se um retorno sobre o investimento (ROI) de 10 vezes ou mais.
A maturidade em nuvem também ajudou a mitigar os custos iniciais, à medida que mais e mais plataformas de manutenção preditiva baseadas em nuvem, como o Imachine da Techplus, se tornaram disponíveis. Isso, por sua vez, ampliou o ROI e, de fato, aplicações recentes de manutenção preditiva online mostram uma redução do tempo de inatividade não planejado em até 50%, com aumentos de produtividade de 55% e um aumento na precisão da manutenção de 85%.
4. Segurança PDM
A segurança é talvez a preocupação mais predominante para as organizações ao implementarem a manutenção preditiva como parte de uma estratégia de Internet das Coisas Industrial (IIOT). Ataques recentes de ransomware, por exemplo, visaram instalações de manufatura, o que é incomum, pois não se ouvia falar disso antes da prevalência da IIoT. Isso ocorre sobretudo porque os sistemas associados abrem processos que anteriormente estavam confinados no conhecimento de uma equipe de engenharia e, portanto, ocultos do mundo externo.
Felizmente, a nova geração de plataformas de manutenção preditiva baseadas em nuvem é construída com os mais altos padrões de segurança e normalmente representa uma opção de menor risco do que o desenvolvimento de sistemas internos, onde os recursos são potencialmente distribuídos de forma mais escassa entre as disciplinas. Na Teechplus, por exemplo, os dados são criptografados de acordo com os padrões recomendados pelo setor. Ele é testado e auditado regularmente por órgãos de segurança independentes, enquanto políticas internas exigem uma governança rígida em relação ao manuseio de dados, uso de equipamentos e desenvolvimento de software para garantir que os dados confidenciais sejam tratados adequadamente.
Alta recompensa
Dado o vasto potencial de retorno financeiro da manutenção preditiva online, talvez não seja surpreendente que as implantações envolvam uma série de obstáculos. Desafios como gerenciamento de dados, habilidades, investimento e segurança são obviamente comuns a muitos projetos de digitalização. A chave para superá-los é, sem dúvida, garantir o patrocínio do nível de diretoria (C Level) e abordar projetos com uma mentalidade realista, enquanto trabalha com o melhor fornecedor da categoria que possa lhe ajudar a fornecer os recursos para atingir suas metas de manutenção.
Para aqueles que conseguem a estratégia correta, as recompensas, na forma de maior confiabilidade, produção e confiança, estão sendo colhidas.
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