Há anos, os fabricantes utilizam dados de processo para orientar suas operações e otimizar a eficiência. Embora esses dados ajudem a direcionar as operações, nem sempre indicam quando um problema está prestes a surgir. É aí que entram os dados de manutenção preditiva (PdM). Ferramentas de monitoramento de condição, como análise de vibração, sensores de qualidade do óleo e termografia, fornecem sinais de alerta antecipados sobre a deterioração dos equipamentos.
No entanto, os dados de processo e de manutenção preditiva muitas vezes permanecem isolados em diferentes sistemas. Como resultado, as empresas perdem oportunidades de evitar paradas e de adotar uma abordagem de manutenção mais estratégica, avançando da simples identificação de problemas para uma tomada de decisão mais eficaz e superando os desafios criados pelos silos de dados de uma manutenção reativa.
Por que silos de dados separados são um problema
Os dados de processo geralmente são coletados automaticamente e armazenados em um sistema de software dedicado. Eles são utilizados para identificar os ciclos de produção com melhor performance, conhecidos como “golden batch”.
Por outro lado, os dados de manutenção preditiva (PdM) geralmente ficam armazenados em outros sistemas, dificultando a correlação entre a condição dos equipamentos e as condições do processo. Essa falta de interoperabilidade entre os diferentes silos impede que os engenheiros de confiabilidade tenham acesso a insights mais profundos, ocultos em conjuntos de dados separados.
Considere o exemplo de um rotor de bomba danificado por cavitação. As ferramentas de manutenção preditiva podem detectar o dano, mas não necessariamente indicar por que ele ocorreu. A causa raiz é operacional, não mecânica. Somente os dados de processo podem mostrar que as condições de pressão e vazão naquele momento contribuíram para a falha.
Conectar os dados de manutenção preditiva aos dados de processo permite identificar essas relações e evitar completamente esse tipo de falha.
Evitando a armadilha do “data lake”
Muitas empresas acreditam que precisam reunir todos os seus dados em um “data lake” para analisá-los mais tarde. O problema é que esse “mais tarde” nunca chega. Como resultado, essa abordagem raramente gera valor.
Em vez disso, pense estrategicamente sobre quais dados são necessários para antecipar uma falha e identificar as condições que podem levar a ela. Metodologias como a análise de falhas orientada por dados (DOFA), baseada na manutenção centrada em confiabilidade, são especialmente eficazes nesse contexto.
A DOFA ajuda a identificar quais dados dos sensores, como vibração, temperatura e condição do óleo, são realmente úteis para prever e evitar falhas. Pense em todos os dados despejados no “data lake” como peixes. A manutenção centrada em confiabilidade e a metodologia DOFA ajudam a determinar quais realmente vale a pena pescar.
A verdadeira barreira não é a tecnologia, são as pessoas
Embora a integração de sistemas legados possa apresentar desafios, o maior obstáculo à manutenção preditiva muitas vezes é cultural. O sucesso da PdM depende da colaboração entre diferentes áreas. É preciso reunir operações, TI, engenharia e compras. Essa transição de funções e responsabilidades tradicionais para uma colaboração digital e orientada por dados pode gerar certo desconforto para as pessoas envolvidas.
Muitas vezes, as pessoas têm receio de tomar a decisão errada ao usar novas ferramentas. Elas também se preocupam com a velocidade da tomada de decisões em um ambiente digital. Superar a resistência humana à mudança pode acelerar significativamente a adoção da manutenção preditiva.
Como avançar
Você está pronto para adotar os princípios da manutenção preditiva? O primeiro passo é unificar seus dados de processo e de manutenção preditiva. No entanto, não é necessário transformar tudo de uma só vez. Comece avaliando como seus dados são armazenados e se estão acessíveis e podem ser compartilhados. Em seguida, explore soluções que permitam integrar seus dados de manutenção preditiva aos dados de processo.
Em seguida, avalie sua equipe e determine se ela está preparada para essa mudança. Investir em treinamento e contar com um fornecedor de soluções que trabalhe de forma colaborativa pode gerar muito mais valor do que simplesmente adquirir os sensores ou aplicativos mais recentes.
O futuro da manutenção está em evitar falhas previsíveis. Para que isso aconteça, todos os sistemas e todas as equipes precisam estar alinhados. Se você está pronto para descobrir como essa abordagem pode funcionar na sua empresa, conheça nossas soluções de Manutenção Preditiva.
