Manutenção preventiva
A manutenção preditiva é uma área da manutenção industrial baseada na CBM (Condition Based Monitoring), que visa prolongar a vida útil dos activos e, assim, reduzir os custos através da redução das paragens não programadas e do tempo de inatividade.
Porque é que a manutenção preditiva é importante?
A manutenção preditiva identifica os potenciais modos de falha do equipamento, o que pode evitar a ocorrência de uma avaria. Este tipo de manutenção, que tem uma perspetiva mais preventiva, permite poupar dinheiro ao evitar avarias dispendiosas e reduzir o tempo de inatividade.
As vantagens da manutenção preditiva incluem a redução de custos, o aumento da produtividade, a melhoria da qualidade e menos intervenções não programadas.
Ao implementar técnicas de manutenção preditiva, as empresas podem reduzir significativamente estes custos de reparação e ser capazes de realizar intervenções programadas tendo em conta a redução do tempo de inatividade, o armazenamento de material com tempo estimado, bem como as horas de trabalho.
Como implementar um programa de manutenção preditiva
Hay varias maneras de implementar un programa de mantenimiento predictivo en su negocio.
A melhor e mais eficaz opção é contratar uma empresa profissional para fazer o trabalho por si. Neste caso, a ROYSE é a solução para o seu problema.
Os programas de manutenção preditiva ajudam as empresas a identificar potenciais problemas antes de se tornarem problemas dispendiosos. Ao fazê-lo, as empresas podem evitar tempos de inatividade e reduzir as reparações não escalonadas. A chave para a implementação de um programa de manutenção preditiva bem sucedido é criar um sistema que identifique potenciais problemas antes que eles ocorram.
As vantagens da manutenção preditiva
A manutenção preditiva existe desde os anos 50, mas só no início dos anos 2000 é que começou realmente a ganhar força. De facto, de acordo com a Sociedade Internacional de Automação, havia menos de 100 sistemas de manutenção preditiva instalados em todo o mundo.
Um programa de manutenção preditiva ajuda a evitar avarias antes de estas ocorrerem. Isto permite às empresas gastar menos em peças e mão de obra quando não há problemas de maior.
A manutenção preditiva não é apenas utilizada para reduzir as paragens de produção, mas também para prolongar a vida útil dos activos e para realizar tarefas proactivas ou reduzir as tarefas preventivas, tais como a verificação do alinhamento, a lubrificação dos rolamentos, os desequilíbrios e/ou o desgaste dos elementos internos dos activos, podendo realizar a manutenção através de técnicas preditivas.
Além disso, as técnicas preditivas também podem ser aplicadas aos equipamentos após a entrada em funcionamento, como verificação da correta instalação e entrega dos activos nas instalações.
- Aumento da disponibilidade de máquinas
- Melhorar a fiabilidade global
- Menos perdas de matérias-primas devido a paragens não planeadas
- Redução da taxa de intervenção e das despesas com peças sobressalentes
- Maior segurança através da monitorização
- Redução de falhas gerais e catastróficas devido à análise da causa raiz
5 pasos para realizar el mantenimiento predictivo
- Controlo do funcionamento da máquina
Esta é a primeira fase e consiste em caraterizar o equipamento através dos dados extraídos das técnicas aplicadas para conhecer o estado das máquinas. Os dados podem ser recolhidos off-line ou on-line em função da criticidade do bem e do pedido do cliente.
Cada processo terá os seus próprios parâmetros relevantes, bem como diferentes frequências de leituras.
- Modelação de processos e manutenção gerida
Uma vez disponível o histórico e a caraterização da assinatura da máquina, inicia-se a fase de geração de um modelo baseado em dados históricos, onde será possível ver que trajectórias comportamentais foram produzidas.
Nesta fase, são concebidos algoritmos que relacionam os parâmetros entre si, de forma a detetar padrões que se repetem ou que ocorrem sempre nas mesmas condições de utilização e ambiente. A partir daí, será possível conceber um modelo do comportamento normal do equipamento, ou seja, como o conjunto deve responder nas condições habituais.
- Modelação de cenários de limite/alarme
Os cenários-limite são definidos como os ambientes de funcionamento em condições em que a máquina tem maior probabilidade de falhar. Isto ajuda a fechar o círculo e a delimitar os cenários de funcionamento, uma vez que tanto a “curva normal” como as suas dimensões estão disponíveis.
- Manutenção CBM (Condition Based Monitoring)
Nesta fase, após ter seguido as etapas anteriores, será possível estabelecer prioridades para as acções verdadeiramente necessárias ou críticas. Isto permite à empresa melhorar a coordenação entre departamentos e facilitar o planeamento.
- Monitorização contínua da CBM
A última etapa consiste em assumir a sua ciclicidade e monitorizá-la, a fim de melhorar a recolha de dados e os sistemas de previsão para a modelação comportamental.
Graças a esta última etapa, os sistemas de manutenção preditiva são capazes de aprender em tempo real e tornar-se mais precisos na identificação de padrões.
