A diferença entre a tecnologia de manutenção preventiva versus preditiva

As equipes de manutenção da produção industrial querem evitar o tempo de inatividade. Embora pareça ser uma tarefa simples, evitar o tempo de inatividade é algo bastante complicado, dados o tamanho e a amplitude das máquinas, dos sistemas e dos processos envolvidos. 

Por isso, uma estratégia abrangente de manutenção é crucial para os fabricantes de hoje. 

As estratégias de manutenção nem sempre são consideradas como uma função avançada de negócios que exige consideração, desenvolvimento e investimento significativos. Isso está em desacordo com a importância de evitar o tempo de inatividade. Sua estratégia de manutenção determina a forma como você cuidará de seus ativos e recursos de produção de agora em diante. Ela é seu seguro contra caros eventos de tempo de inatividade não planejado. 

Isso dá origem à pergunta: 

Que tipo de estratégia e tecnologia de manutenção é mais eficaz no ambiente atual de produção industrial: preventiva ou preditiva?

À medida que a produção industrial continua adotando as tecnologias e os recursos da Indústria 4.0 (como inteligência artificial e aprendizado de máquina), responder a essa pergunta causa um impacto significativo. As estratégias de manutenção preditiva e preventiva envolvem a manutenção programada e afetam o tempo de produção. O desafio é determinar qual estratégia dá melhor suporte à missão abrangente de “evitar o tempo de inatividade”.

Nós sabemos que muitos fabricantes estão tendo dificuldades com essa decisão. Para ajudar a mostrar uma imagem mais clara de como essas abordagens de manutenção funcionam no ambiente de produção industrial, nós as detalhamos e apresentamos alguns prós e contras. Confira.

Estratégia e tecnologia de manutenção preventiva

Historicamente, a manutenção preventiva tem sido a estratégia preferencial dos fabricantes. A manutenção preventiva exige que as equipes realizem a manutenção com base em uma programação/ritmo predeterminado, independentemente de haver ou não qualquer indicação de um problema. Usando essa estratégia, o objetivo é fazer com que as equipes realizem o trabalho de manutenção antes de algo dar errado. 

Essa abordagem se compara a trocar o óleo de seu carro. Você faz a troca a cada 8 mil quilômetros, embora o carro esteja funcionando bem e tudo pareça estar certo. Simplesmente, é hora de trocar o óleo. 

A manutenção preventiva é uma sólida estratégia de manutenção. Ela permite que o tempo de inatividade seja planejado e programado. Isso não significa que não haja uma técnica ou estratégia por trás da definição dessas programações. Por exemplo, a manutenção com base no uso significa usar dados históricos e práticas recomendadas conhecidas para aderir a uma rotina predeterminada. Você está tentando operar uma máquina bem lubrificada (às vezes, literalmente) pelo máximo de tempo possível.

Essa manutenção não evita quebras de máquinas, já que algumas peças seguirão o processo esperado de uso, reparo, conserto etc. A manutenção preventiva tenta encontrar um equilíbrio entre a realização de manutenção em excesso, o tempo de inatividade em excesso ou o excesso de quebras. Às vezes, você toma a melhor decisão para a produção porque não há uma boa decisão a tomar para alcançar esse equilíbrio.

A manutenção preventiva também é previsível e relativamente barata de implementar. Ela possibilita que as equipes evitem problemas e monitorem a integridade das máquinas. Assim como trocar o óleo do seu carro regularmente, ela cumpre a tarefa.

No entanto, no ambiente atual de ritmo tão acelerado, a manutenção preventiva apresenta alguns problemas de eficiência que podem ter graves implicações. Por exemplo:

A maior desvantagem dessa metodologia de manutenção é que ela se baseia em hábitos. Um gerente de fábrica ou outro responsável pela gerência determina o cronograma, as máquinas e o trabalho que será realizado. É difícil saber quais informações usar ao definir diferentes programações de manutenção. As equipes devem usar dados históricos? Registros anteriores? O calendário? O manual do equipamento?

Assim como na manutenção de veículos, a manutenção preventiva é eficaz em termos de garantir que as máquinas sejam, mais ou menos, mantidas em bom funcionamento na maior parte do tempo. No entanto, a natureza analógica da manutenção preventiva deve ser considerada ao avaliar sua estratégia de manutenção. Essa estratégia permitirá que sua empresa acompanhe a velocidade dos negócios? Ela é o melhor uso possível das habilidades, do tempo e dos recursos de suas equipes de manutenção? 

Estratégia e tecnologia de manutenção preditiva

A manutenção preditiva está alinhada ao ambiente da Indústria 4.0. A tecnologia de manutenção preditiva usa dados para informar quando as equipes podem realizar a manutenção, o que faz com que esse trabalho seja realizado conforme necessário. Ela conta com análise de Big Data para determinar os principais indicadores de manutenção, em vez de depender de uma programação arbitrária.

Por isso, uma estratégia de manutenção preditiva orientada por dados gera enormes benefícios:

A manutenção preditiva se compara a levar seu carro à oficina porque você recebeu um alerta de que está se aproximando da quilometragem ideal para a troca de pneus. Você está otimizando sua programação de reparos em relação ao uso, aos dados e à programação.

Você tem dados (nesta analogia, talvez receba um alerta por e-mail de sua empresa de serviços) que indicam que seus pneus precisam de manutenção. Você sabe que precisa fazer rodízio de seus pneus ou trocá-los em breve, mas pode agendar um horário que funcione melhor para você. Os dados são a luz de aviso: é só resolver e, pronto!, tudo pode continuar funcionando normalmente.

As equipes podem realizar manutenção antes de haver uma quebra grave, mas sem realizar a manutenção preventiva desnecessária. 

• Edge Apps plug-and-play para automatizar o monitoramento de condições em toda a fábrica.
• Cloud Apps avançado para facilitar para as equipes o uso de Big Data para aprender com eventos históricos de manutenção e prever melhor os eventos futuros. 
• A análise com autoatendimento democratiza as descobertas de aprendizado de máquina e IA em toda a organização, equipando os especialistas em processos com as ferramentas técnicas para que se tornem cientistas de dados cidadãos.
• O nó de análise de frequência do Braincube rastreia as vibrações das máquinas e pode acionar alertas quando há a detecção de anormalidades. 
• Nosso pacote de aplicativos de monitoramento de condições oferece às equipes soluções prontas para uso para monitorar o chão de fábrica remotamente. Isso oferece visibilidade instantânea sobre o desempenho em tempo real, permitindo que as equipes se concentrem nas tarefas mais importantes que têm para realizar. 

Considerando-se o ritmo em que a produção industrial está se tornando orientada por dados, a adoção de uma sólida tecnologia de manutenção preditiva garante que as equipes de manutenção acompanhem esse ritmo. Ela também dá a essas equipes espaço para incorporar suas próprias informações orientadas por dados, inovações e criatividade a essa atividade essencial de negócios. 

Conclusão

As metodologias de manutenção preventiva e preditiva são relevantes no ambiente atual de produção industrial. No entanto, cada vez mais fábricas estão passando pela transformação digital. As tecnologias avançadas de computação (por exemplo, IA e monitoramento automatizado de condições) estão desempenhando um papel mais relevante. 

Alinhar os recursos de sua equipe de manutenção a essas tecnologias da Indústria 4.0 a ajudará a cumprir sua missão de evitar o tempo de inatividade com mais eficácia e eficiência. Isso significa melhorar o acesso dela a ferramentas avançadas de análise com autoatendimento e monitoramento de condições. 

Evitar o tempo de inatividade é uma enorme responsabilidade. Capacite suas equipes de manutenção com uma estratégia que promova o sucesso.