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Manutenção

Manutenção preditiva realmente importa?

 06 de março

Cada vez mais, os mercados competitivos levaram as empresas a se afastar do tradicional: “Eu vou vender-lhe algo e, quando quebrar, eu vou lhe vender mais”. Nesse modelo, os clientes compraram equipamentos, e, quando o equipamento sofreu avarias, eles tiveram de comprar peças sobressalentes, realizar manutenção, etc. De forma estranha, os vendedores realmente se beneficiaram com as máquinas que quebraram, especialmente nos mercados B2B.

Mas, então, os compradores finalmente fizeram cálculos matemáticos e entenderam por que isso não era um relacionamento saudável, ainda mais quando alguém estava “preso” a um fornecedor específico. Fora dessa consciência, nasceu um novo modelo de negócio, isto é, a servitização, que significa aumentar a oferta de pacotes combinados de produtos e serviços com foco nos clientes e seus negócios.

Os produtos estão sendo reembalados como um serviço que inclui manutenção, peças de reposição e algum tipo de compromisso de desempenho. O compromisso está na saída, e não apenas na velocidade de intervenção, como é frequentemente o caso com acordos de nível de serviço (SLAs) mais simples. Com esse tipo de compromisso, quando o equipamento está para baixo, o gestor “não faz dinheiro” (ou “faz menos dinheiro” ou, em alguns casos, até paga multas). O incentivo do gestor é manter o equipamento em funcionamento tanto quanto possível. A maneira mais fácil de fazer isso seria adquirir equipamentos que simplesmente não quebrassem. Bem, isso seria utopia, não é? Por essa razão não é apenas economicamente consistente manter a melhoria da qualidade do equipamento.

Primeiramente, vieram os cronogramas de manutenção, com a realização de manutenção preventiva com mais frequência do que os definidos pelo gestor do equipamentos. Então, surge a análise periódica do desempenho do equipamento, que permitiu um refinamento das programações de manutenção. E, agora, finalmente, temos a análise preditiva.

A análise preditiva é uma combinação de dados da máquina com os dados externos, como cronograma, fatores ambientais e qualquer evento que possa influenciar a confiabilidade do equipamento. Até mesmo o profissional que opera o equipamento deve merecer atenção. Algoritmos complexos são então derivados para usar todos esses dados e chegar a algum tipo de previsão quanto ao estado do equipamento. E, infelizmente, é aí que a maioria desses projetos para.

Há alguns cientistas de dados inteligentes que podem vir a oferecer programas de manutenção chamados “diagnóstico inteligentes”, ou seja, um passo intermediário de soluções em diagnóstico que utilizam os dados gerados pela máquina para alertar os operadores de uma possível falha a curto prazo. Infelizmente, esses avisos chegam tarde demais para permitir uma intervenção programada. Seu principal benefício é limitado a acelerar o tempo de reação e, na melhor das hipóteses, permite o diagnóstico sobre o que está causando o problema.

Então, a análise preditiva realmente importa? Sim, uma analítica preditiva bem aplicada propicia intervenções oportunas e planejadas. É aí que reside o verdadeiro valor da análise preditiva. Ela transforma eventos não planejados em planejados. Um dos principais equívocos dessa tecnologia é que ela vai diminuir o número de intervenções. Esse tipo de manutenção realmente não interfere dessa maneira; no entanto, ela muda o evento (ou seja, uma falha) em outro tipo de intervenção (por exemplo, uma atividade de manutenção, uma substituição de peças, etc.).

Portanto, o ponto importante é saber o que vai acontecer, como você está confiante em relação ao que está prestes a acontecer e quanto tempo você tem entre o aviso e a intervenção.

É realmente simples; porém, é mais refinado do que se pode pensar. Digamos que você saiba que a máquina falhará na semana subsequente. Parece bom o suficiente? Mas, e se essa máquina é grande e complexa, você pode ainda estar “procurando agulha em palheiro” para descobrir o que causou a previsão. Não seria melhor se a previsão de falhas pudesse ser feita para o nível de subconjuntos ou mesmo para partes individuais?

Isso determina quanto tempo você ganha antes de a intervenção ocorrer. Obviamente, quanto mais status de atenção se obtém, mais tempo se tem de agendar uma intervenção sem o mínimo de interrupção para o cronograma de produção. Além disso, é nesse ponto que as coisas ficam realmente interessantes, isto é, um tempo de espera mais longo para as previsões pode permitir que um grupo de atividades de manutenção, que, embora não tenha reduzido o número de intervenções, diminuirá o tempo de inatividade total da produção.

 

Conclusão

Para evitar que a análise preditiva não seja mais do que um exercício intelectual para cientistas de dados, a chave é usar o resultado da previsão para duas coisas: agir e otimizar. Sem ação, as previsões não podem ter nenhum impacto operacional real, ou seja, servem apenas com o propósito de confortar-se a quão bem você está na previsão de determinados resultados. Ainda que isso tenha seu valor, é melhor deixá-lo para os acadêmicos.

Nos negócios, não se deve preocupar com as ferramentas, as metodologias, as técnicas, etc., apenas com o resultado. A otimização é de onde vem o valor real, porque as intervenções reativas sem otimização não são nada mais do que reagir antes que as coisas aconteçam. A introdução de melhor agendamento, agrupamento, análise de causa raiz, etc. transforma essas intervenções em intervenções proativas, que podem resultar em maior tempo de atividade, melhor aderência aos cronogramas de produção previstos, menores custos de manutenção, etc.

A qualidade das previsões terá enorme impacto sobre o valor potencial derivado delas. Mas o verdadeiro valor da análise preditiva não reside nas próprias predições, mas sim em saber o que fazer com elas.

 

Fonte: reliabilityweb

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