A manutenção preditiva (PdM) é um tipo de manutenção baseada em condições que monitora a condição dos ativos por meio de dispositivos sensores.
Esses dispositivos sensores fornecem dados em tempo real, que são usados para prever quando o ativo precisará de manutenção e, assim, evitar falhas no equipamento. A manutenção preditiva é o tipo mais avançado de manutenção atualmente disponível. Com a manutenção baseada em tempo, as organizações correm o risco de realizar manutenção demais ou insuficiente. E com a manutenção reativa , a manutenção é realizada quando necessário, mas ao custo de tempo de inatividade não programado. A manutenção preditiva resolve esses problemas. Com a PdM, a manutenção só é agendada quando condições específicas são atendidas e antes que o ativo avarie.
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Um software de manutenção preditiva usa ciência de dados e análise preditiva para estimar quando um equipamento pode falhar para que a manutenção corretiva possa ser programada antes do ponto de falha. O objetivo é agendar a manutenção no momento mais conveniente e econômico, permitindo que a vida útil do equipamento seja otimizada ao máximo, mas antes que o equipamento seja comprometido.
A arquitetura subjacente das soluções de manutenção preditiva geralmente consiste em aquisição e armazenamento de dados, transformação de dados, monitoramento de condições, avaliação de integridade de ativos, prognósticos, sistema de suporte a decisões e uma camada de interface humana.
As tecnologias de manutenção preditiva incluem métodos de teste não destrutivos, como acústico, detecção de corona, infravermelho, análise de óleo, medições de nível de som, análise de vibração e manutenção preditiva de imagem térmica, que medem e reúnem dados de operações e equipamentos em tempo real por meio de redes de sensores sem fio. Os provedores de soluções de manutenção preditiva utilizam essas medições e técnicas de aprendizado de máquina de manutenção preditiva, como a abordagem de classificação ou a abordagem de regressão, para identificar vulnerabilidades de equipamentos.
O fluxo do processo de manutenção preditiva consiste nas seguintes etapas:
A diferença entre manutenção preventiva e manutenção preditiva está nos dados que estão sendo analisados. Enquanto um técnico de manutenção preditiva depende do monitoramento e análise de dados da condição real e atual do equipamento em operação, a manutenção preventiva depende de dados históricos, médias e estatísticas de expectativa de vida para prever quando as atividades de manutenção serão necessárias.
A manutenção corretiva refere-se ao reparo ou substituição real de equipamentos com defeito, quebrados ou desgastados. O tipo de manutenção corretiva é conhecido como manutenção reativa. A manutenção preventiva, preditiva e corretiva é especialmente crucial para operações seguras nas indústrias de petróleo e gás, manufatura, telecomunicações e ferrovia.
Os fabricantes estão usando cada vez mais a manutenção preditiva da Internet das Coisas (IoT) e os serviços de manutenção preditiva de IA para implementar a manutenção preditiva automática em suas operações e equipamentos. As empresas de software de manutenção preditiva fornecem produtos de manutenção preditiva, serviços de manutenção preditiva e serviços de integração de sistemas.
A IA na manutenção preditiva pode adaptar as rotinas de manutenção às necessidades de cada equipamento individual, pode ser treinada para identificar visualmente falhas e padrões no equipamento, pode seguir as instruções do Desenho Assistido pelo Computador sem programação adicional do sistema e pode usar algoritmos para otimizar as cadeias de suprimentos em um mercado sempre flutuante. A detecção automática de anomalias reduz o tempo de inatividade e os custos não planejados, fornecendo rapidamente uma estimativa de quando o equipamento falhará.
As etapas para implementar um programa de manutenção preditiva geralmente incluem: identificar ativos críticos, estabelecer um banco de dados para dados históricos, analisar modos de falha, fazer previsões de falhas e implantar a tecnologia de manutenção preditiva em um grupo de equipamentos piloto para validar o programa.
O monitoramento baseado em condição é um tipo de manutenção preditiva que se baseia em dados de sensores, como sistemas de monitoramento de vibração, para medir a condição do equipamento ao longo do tempo enquanto ele está em operação. A manutenção só é executada quando o conjunto de dados para manutenção preditiva indica que o desempenho diminuiu ou uma falha é provável.
Os insights de manutenção preditiva são um ativo extremamente valioso para melhorar a manutenção geral e a confiabilidade de uma operação. Os benefícios incluem:
Por fim, podemos concluir que o primeiro passo na prática da manutenção preditiva é estabelecer linhas de base. Você precisa monitorar a linha de base condicional de um ativo e coletar dados antes de instalar os sensores. Dessa forma, quando você começa a coletar dados condicionais, há um “controle” para comparar qualquer anormalidade.
A partir daí, é simples — sempre que um equipamento funciona fora dos parâmetros normais, os sensores acionam seu protocolo de manutenção preditiva. Normalmente, uma ordem de serviço é gerada em seu CMMS e atribuída aos técnicos, para que eles possam realizar os reparos necessários para solucionar a anomalia.
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