Graças à IoT, os gestores de manutenção conseguem prever quando é que vai ocorrer uma falha no parque de equipamentos. Isto só é possível, com a chegada de novas tecnologias como os sensores, que monitorizam o desempenho e a deterioração dos equipamentos ao longo do tempo. Desta forma, os gestores de manutenção conseguem acompanhar o estado dos equipamentos com base em dados de monitoração e inspeções. A este tipo de manutenção dá-se o nome de manutenção preditiva.

 

Nesse sentido, a manutenção preditiva é uma estratégia que utiliza técnicas de análise de dados para detetar anomalias no funcionamento dos equipamentos e possíveis defeitos, de tal modo que possam ser resolvidos antes que a falha aconteça.

 

A seguir, destacamos as técnicas de manutenção preditiva mais utilizadas.

 

• Análise de vibração: analisa as propriedades do lubrificante, a sua composição e indicações de contaminação em equipamentos e máquinas rotativas, como compressores, bombas de água e motores.
• Análise de óleo: testa a viscosidade, a quantidade de água e a presença de outros materiais, incluindo metais, para determinar o desgaste dos equipamentos.
• Análise acústica: detetar problemas na performance técnica, através das diferenças nas frequências de som.
• Análise termográfica e análise de infravermelhos: ajuda a identificar e mensurar alterações de temperatura nos equipamentos para preservá-los da melhor forma.

 

Em que consiste a manutenção preditiva?

 

A manutenção preditiva reúne informação sobre o estado dos equipamentos, com base no histórico e dados em tempo real, que permite antecipar falhas e calcular quando é necessário realizar uma intervenção. Existem vários elementos-chave para uma estratégia de manutenção preditiva bem-sucedida, tais como a IoT, inteligência artificial e outros sistemas integrados que permitem que distintos sistemas e ativos se interliguem entre si para partilhar/analisar dados.

 

Sensores

 

Os sensores instalados nas máquinas permitem enviar dados sobre o estado e a performance dos equipamentos em tempo real graças às tecnologias da IoT, que permitem a comunicação entre as máquinas e os sistemas de análise. Os dados que estes sensores devem medir e recolher estão relacionados com as técnicas utilizadas, como o controlo da vibração, temperatura, pressão, nível de ruído, entre outros.

 

Solução cloud

 

Os sistemas de armazenamento na nuvem (cloud computing) permitem aplicar a mineração de dados (data mining) e recompilar/analisar uma grande quantidade de dados usando através do Big Data.

 

Machine Learning

 

Os modelos preditivos utilizam tecnologias de machine learning para estabelecer padrões e comparações, elaborar análise preditivas de defeitos e programar intervenções de manutenção antes que ocorram falhas. Um dos elementos mais diferenciadores da manutenção preditiva é construir e aplicar algoritmos que ofereçam um prognóstico.

 

Quais são as vantagens das manutenção preditiva?

 

As técnicas de manutenção preventiva visam melhorar a confiabilidade dos equipamentos, através da tecnologia e de melhores práticas para aumentar a produtividade.

 

A principal vantagem deste tipo de manutenção é agir de forma atempada, o que reduz o tempo de paragem e aumenta a disponibilidade dos ativos. Por outro lado, otimiza ao máximo o tempo de vida útil dos equipamentos, uma vez que a manutenção é programada de acordo com as necessidades, evita o desperdício de stock e mão-de-obra em operações de manutenção desnecessárias.

 

Sob o mesmo ponto de vista, a manutenção preditiva reduz o volume de reparações de emergência e os desperdícios mencionados acima, sem prejudicar a atividade da empresa. Ou seja, o tempo de paragem é planeado com a devida antecedência o que permite uma melhor manutenção, além ajudar a controlar o orçamento de manutenção.

 

O impacto da manutenção preditiva nas organizações

 

A manutenção preditiva tem como objetivo definir o melhor momento para realizar a manutenção dos equipamentos, para que a produtividade e a confiabilidade dos equipamentos seja tão alta quanto possível, sem custos desnecessários.

 

Desta forma, a utilização da IoT é fundamental para o sucesso de uma estratégia de manutenção preditiva, assim como a utilização de sensores e outras técnicas de manutenção preditiva anteriormente referidas (análise de vibrações, análise de óleo, análise termográfica, entre outras).

 

Embora existam algumas desvantagens na manutenção preditiva (custos elevados, necessidade de competências especializadas, limitações de alguns equipamentos), esta estratégia permite que aos gestores de manutenção que as intervenções sejam realizadas apenas quando é necessário, apoiando desta forma as empresas a reduzir custos, poupar tempo e maximizar recursos.