Manutenção preditiva 4.0 transforma a produção

Com IoT, Industria 4.0, Transformação Digital, Análise Avançada, Big Data e Cloud, ainda não está claro como será a fábrica do futuro. Mas, um lugar onde todos esses avanços tecnológicos estão convergindo é a manutenção preditiva, contribuindo reduzir custos e aumentar a eficiência empresarial. As máquinas podem agora monitorar e avaliar seu próprio desempenho e até mesmo encomendar suas próprias peças de reposição. Ao implementar a manutenção preditiva, as indústrias podem melhorar a segurança, reduzir o tempo de inatividade e prolongar a vida útil do equipamento.

Antigamente, os fabricantes usavam manutenção preventiva de equipamentos ou manutenção com base no desgaste esperado ao longo do ciclo de vida do produto para evitar quebras. A manutenção preditiva é significativamente mais eficiente porque a ação corretiva é baseada na condição real do equipamento, e não no tempo decorrido. O objetivo não é substituir uma peça cedo demais, mas somente atender o equipamento quando for realmente necessário. É como trazer seu carro para revisão com base nos níveis de óleo ou na espessura da correia, em vez da quilometragem.

Manutenção preditiva incentivada

As indústrias têm um enorme incentivo para melhorar a eficiência e a eficácia da manutenção de equipamentos porque uma manutenção deficiente pode reduzir a produtividade de uma fábrica em 5 a 20%, e o tempo de inatividade não planejado custa aos fabricantes dos EUA cerca de US$ 50 bilhões por ano.

As economias de custos são enormes. A manutenção preditiva custa US$ 9 por hora por ano, enquanto a manutenção preventiva custa US$ 13 por hora por ano. Além de menos interrupções, pode haver menos tempo de inatividade planejando com antecedência os procedimentos de manutenção para coincidir com as paradas da fábrica. Menos interrupções na produção também significam uma entrega de produtos mais confiável, o que é um fator importante para satisfazer, reter e fidelizar os clientes.

Manutenção preditiva alimentada por dados

Várias técnicas avançadas, incluindo imagens térmicas por infravermelho, análise de vibração e de óleo, podem ser usadas para prever falhas. Como regra geral, 70% dos defeitos específicos de uma máquina podem ser previstos usando sensores para monitorar e coletar dados da máquina e, em seguida, usando a análise para determinar quando as falhas do equipamento podem ocorrer.

Quando os procedimentos administrativos relacionados ao pedido e instalação de novas peças são acionados automaticamente, a economia de custos também pode ocorrer no back office. Por exemplo, uma máquina pode sentir que uma broca está acabando e, automaticamente, pedir uma nova, alertar o departamento de serviços técnicos para enviar um representante de serviço de campo e encaminhar a solicitação de compra de uma nova peça para o sistema ERP. Ao automatizar as funções administrativas manuais, propensas a erros e com uso intensivo de mão de obra, os fabricantes podem experimentar um nível adicional de eficiência.

No entanto, nem sempre é fácil conectar o chão de fábrica ao back office. As máquinas geram dados, mas nem sempre é fácil acessar e avaliar esses dados nos processos de negócios existentes. O desafio é integrar fluxos de dados de plantas de produção com os aplicativos da empresa.

Máquinas, dispositivos, sensores e pessoas precisam se conectar e se comunicar uns com os outros sem problemas, mas é necessário haver uma cópia virtual do mundo físico para entender todos os dados e conceituar as informações. Por sua vez, as tecnologias, como a inteligência artificial, precisam ser implementadas para apoiar a tomada de decisões e a solução de problemas, tornando os sistemas artificiais tão autônomos quanto possível.

Há também outros obstáculos específicos que precisam ser superados. É preciso que haja maneiras de filtrar os dados, de modo que as informações proprietárias dos fabricantes sejam mantidas em sigilo com medidas adicionais de segurança para proteger dados financeiros e de clientes contra hackers. Mais importante ainda, qualquer plataforma de gerenciamento de dados precisa de escalabilidade para coletar, filtrar, processar e compartilhar grandes volumes de dados com um alto nível de desempenho e confiabilidade.

Quando os dados da máquina podem ser usados para realizar a manutenção preditiva com um alto nível de precisão, os fabricantes podem se concentrar na diferenciação de produtos usando recursos digitais, como a autoconsciência da saúde técnica. O valor de um fabricante pode ser medido não apenas pela qualidade de seus processos de chão de fábrica, mas também pela maneira como ele protege seus ativos. Isso pode ser conseguido usando a manutenção preditiva para prolongar a vida útil do equipamento e melhorar a eficiência dos procedimentos de manutenção.

A manutenção preditiva é uma parte essencial da fábrica do futuro. As indústrias que automatizam não apenas os processos de fabricação, mas também a manutenção de equipamentos, podem se beneficiar de um nível totalmente novo de eficiência de produção.

*Stephan Romeder é vice-presidente Global Business Development da Magic Software Enterprises