Entenda o que torna a manutenção preditiva um diferencial na sua indústria
A manutenção preditiva é uma estratégia de gestão de ativos industriais que utiliza o monitoramento contínuo de máquinas e equipamentos para identificar sinais de desgaste, anomalias ou possíveis falhas antes que elas aconteçam. O objetivo é prever o momento mais adequado para a intervenção, evitando paradas inesperadas, perdas de produção e custos elevados com manutenções emergenciais. A estratégia se baseia em informações coletadas em tempo real ou em intervalos regulares para avaliar a condição real dos ativos.
Essas informações incluem dados como vibração, temperatura, ruído, pressão e consumo de energia.
Atualmente esses dados são interpretados por softwares especializados e ferramentas com inteligência artificial (IA), que detectam padrões fora do normal e alertam a equipe de manutenção apenas quando há sinais concretos de que uma falha está se aproximando.
A manutenção preditiva também pode ser aplicada a sistemas de infraestrutura da planta, como instalações elétricas, redes hidráulicas, sistemas de ventilação e climatização. O monitoramento desses ativos contribui para aumentar a confiabilidade das operações.
A diferença entre manutenção preventiva, corretiva e preditiva
Além da manutenção preditiva, existem dois outros principais modelos utilizados pela indústria: a manutenção preventiva e a manutenção corretiva. Veja sobre cada um deles:
Manutenção Preventiva
É uma estratégia planejada feita em intervalos programados, com base no tempo de uso ou ciclos de operação, independentemente do estado real dos equipamentos. Ajuda a evitar falhas e danos inesperados, prolonga a vida útil dos ativos e aumenta a eficiência operacional.
Manutenção Corretiva (ou Reativa)
Realizada após a ocorrência de falhas ou quebras em equipamentos. Seu objetivo é restaurar o funcionamento normal do ativo, podendo envolver consertos, substituições ou ajustes, geralmente com impacto maior no tempo de parada e nos custos operacionais.
Manutenção Preditiva
É uma estratégia que utiliza monitoramento contínuo e análise de dados para prever falhas antes que ocorram.
Como surgiu a manutenção preditiva?
A manutenção preditiva tem uma trajetória marcada por descobertas importantes e avanços tecnológicos ao longo das décadas.
Durante a Segunda Guerra Mundial, o cientista britânico C.H. Waddington observou que a manutenção preventiva programada em bombardeiros estava, paradoxalmente, aumentando a taxa de falhas inesperadas. Essa constatação levou ao desenvolvimento da manutenção baseada em condição, feita com base em sinais reais dos equipamentos e que é precursora da manutenção preditiva moderna.
Nos anos 1960, com o advento dos computadores mainframe, empresas começaram a utilizar sistemas de gerenciamento de manutenção computadorizados (CMMS). Técnicos inseriam dados por meio de cartões perfurados, permitindo o monitoramento sistemático das tarefas de manutenção.
Com o passar dos anos, sensores começaram a ser integrados aos equipamentos, medindo variáveis como vibração, temperatura e pressão. Mas, foi nos anos 1980 e 1990 que o monitoramento em tempo real ganhou espaço na indústria, tornando possível detectar sinais precoces de desgaste sem depender apenas da percepção humana.
Manutenção preditiva com tecnologias de ponta
No início dos anos 2000 veio uma grande virada. Com o crescimento da Internet das Coisas (IoT), da capacidade de processamento e do armazenamento de dados, empresas passaram a coletar grandes volumes de informações operacionais. Combinando inteligência artificial (IA) e outras tecnologias, a prevenção de falhas aumentou em grau de precisão.
Hoje, a manutenção preditiva já está mudando a indústria. A integração de IA, IoT e análise de big data permite uma abordagem proativa, reduzindo o tempo de inatividade não planejado e aumentando a vida útil dos ativos.
Atualmente, a manutenção preditiva pode ser integrada com a tecnologia dos gêmeos digitais, criando um ambiente digital que espelha com precisão os ativos físicos em operação. Essa integração permite que dados coletados por sensores — como vibração, temperatura, pressão e outros parâmetros críticos — sejam constantemente atualizados no modelo virtual do equipamento.
Com o gêmeo digital, é possível monitorar o comportamento real do ativo em tempo real, realizar simulações de cenários futuros e prever falhas antes que elas ocorram no mundo físico. Essas capacidades aprimoram a precisão das análises preditivas e possibilitam o planejamento de intervenções mais assertivas, evitando paradas desnecessárias e otimizando recursos.
O uso dos gêmeos digitais na manutenção preditiva facilita a tomada de decisão baseada em dados concretos e históricos, oferece maior visibilidade sobre o ciclo de vida dos ativos e contribui para estratégias de manutenção mais inteligentes e sustentáveis.
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