A manutenção preditiva baseada em dados é uma das fortes tendências da Indústria 4.0. Afinal, para agir de modo assertivo, sua empresa precisa ter insights proativos e baseados em informações confiáveis e atualizadas.  

É por isso que as equipes de manutenção já começaram a adotar o uso de dados e análises para melhorar o desempenho. 

Ao enfatizar o uso de dos dados, o setor pode estabelecer programas de manutenção preditiva. Dessa forma, reduzem o tempo de inatividade e ajudam sua empresa a economizar no investimento em manutenção. 

Além disso, esta iniciativa traz inúmeros benefícios para o seu negócio. Entenda melhor como isso funciona com a leitura deste artigo. 

Desafios da indústria 4.0 para sua empresa

O que é a manutenção preditiva baseada em dados? 

Uma extensão natural do uso de dados em manutenção é a manutenção preditiva. Usando dados de máquina junto com outras informações da área, a operação pode realmente entender a integridade e o desempenho de seus ativos.  

Esse resultado é obtido através da instalação de sensores e utilizando os dados para modelar a performance de cada equipamento. Assim, depois que um modelo é estabelecido, a operação pode usar dados em tempo real para prever quando a máquina sofrerá uma pane. 

Obviamente, essa informação é muito valiosa. Com a capacidade de perceber um evento futuro, sua empresa pode planejar uma resposta de maneira adequada.  

Dessa forma, é possível estabelecer uma rotina eficiente entre as equipes de manutenção, operações e cadeia de suprimentos. Isso ajuda a economizar muito tempo, dinheiro e aborrecimento para todas as partes. 

A chave para uma estratégia de manutenção preditiva baseada em dados eficaz é o uso de CMMS para planejamento e rastreamento de eventos de manutenção.  

Nesse sentido, um bom sistema de gerenciamento de manutenção computadorizado é fundamental. Com esse tipo de ferramenta, os dados dos ativos podem ser alimentados diretamente na solução em nuvem ou usados para automatizar ordens de serviço. 

Assim sendo, fica claro que um programa de manutenção preditiva baseada em dados não economiza só dinheiro.  

Ele também reduz o risco e, em alguns casos, pode até salvar vidas, evitando falhas catastróficas de equipamentos críticos. 

Por que aplicar a manutenção preditiva baseada em dados na sua empresa? 

Muitas empresas afirmam que é um verdadeiro desafio prever quando é preciso fazer a manutenção do equipamento. Além disso, acreditam que é difícil pesar os riscos de perda de tempo de produção e os de uma quebra em potencial. 

Neste caso, as organizações geralmente abordam o problema de duas maneiras:  

• Reativamente – corrigindo as falhas já existentes;
• Proativamente – usando a experiência anterior para antecipar possíveis interrupções.  

Infelizmente, essas abordagens não são eficazes o suficiente. Afinal, se sua empresa não puder prever com precisão que uma máquina ou um equipamento quebrará, o tempo de inatividade pode ser muito longo.  

Contudo, o problema pode ser maior. Além de substituir a peça com defeito, sua empresa pode precisar aguardar por um tempo maior de entrega ou pagar mais pela urgência. Isso vai resultar na paralisação da produção e maiores custos. 

Assim sendo, crescem os custos com tempo de inatividade e o risco de afetar as relações com seus clientes. Além disso, existe ainda o risco para a sua reputação no mercado. 

Vantagens da manutenção preditiva baseada em dados 

Um dos principais atrativos de adotar essa política de manutenção é que ela torna a visão do futuro mais precisa e confiável do que outras ferramentas. 

Seu principal benefício é dar às empresas a capacidade de reduzir o custo necessário para prever resultados potenciais.  

Além disso, também pode estender a vida útil de seus equipamentos, reduzir tarefas de manutenção preventiva desnecessárias e otimizar seu estoque de peças sobressalentes. Entenda melhor a seguir. 

Vida útil mais longa dos ativos 

Substituir antes da quebra não é o único resultado da manutenção preditiva baseada em dados. Afinal, os dados avançados podem ser usados para entender melhor como estender a vida útil do ativo atual em serviço.  

Porém, quais são os modos de falha comuns e como eles podem ser atenuados? Essas informações serão muito valiosas para o sucesso da sua empresa. 

Otimização dos processos de manutenção 

Conforme os dados são coletados sobre a integridade do equipamento, sua empresa pode obter um melhor entendimento sobre as atividades necessárias para mantê-los funcionando com eficiência.  

Dessa forma, sua equipe de manutenção pode começar a otimizar suas atividades de manutenção preventiva. Também pode trabalhar na análise da causa raiz e, assim, aumentar a confiabilidade do equipamento. 

Controle eficaz das peças de reposição 

Os estoques de peças sobressalentes costumam ser gerenciados por data de uso. Se uma fábrica não usou uma peça de reposição por um longo período, poderá avaliar se deve continuar a estocá-la.  

Essa linha de pensamento tem muitas sutilezas, como o tempo de espera da peça de reposição do fabricante, a criticidade do ativo, o custo da peça e assim por diante. 

No entanto, ao aplicar a manutenção preditiva baseada em dados, o estoquista de peças pode usar os dados para pesar todos esses fatores. Não é mais um processo de eliminação de estoque por data, que pode perder informações críticas e prejudicar o negócio. 

Manutenção preditiva baseada em dados: em prol do seu sucesso 

O tempo de inatividade pode custar à sua empresa dezenas de milhões por ano. Optar pela aplicação de dados através da manutenção preditiva pode ser uma ótima solução para antecipar falhas e reduzir custos com tempo de inatividade.  

Além disso, explorar os recursos de um software vai aumentar a eficácia do departamento de manutenção. O que, por sua vez, vai otimizar o tempo de operação da operação.