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Para onde Caminha a Manutenção?

- 03/09/2018

Vou começar esse artigo falando de evolução, que é definida no dicionário como qualquer série de movimentos desenvolvidos contínua e regularmente. A evolução fez, faz e sempre fará parte da nossa vida. Na manutenção não é diferente, e a manutenção passa por uma evolução desde a década de 1950, quando surgiram as primeiras técnicas de manutenção preventiva.

Com a evolução dos processos produtivos, houve uma necessidade de se manter os equipamentos em boas condições de funcionamento, de modo a garantir os níveis de produção solicitados para o momento, e essa necessidade obrigou a manutenção a evoluir e inovar, como mostra a figura a seguir.

Para mais informações, acesse: https://www.linkedin.com/pulse/manutenção-e-gestão-de-ativos-qual-diferença-trombeta-mba

Essa inovação na manutenção traz um reflexo na necessidade de melhorias em equipes, no uso correto dos ativos, na redução de custos com reparos, no aumento de produtividade, na aplicação de ferramentas e metodologias (FMEA, RCM, 5S, TPM, Lean Six Sigma), e na utilização de tecnologias (tanto em equipamentos modernos quanto novas técnicas preditivas). Essa evolução com inovação acabou culminando na necessidade de atividades sistemáticas e coordenadas, com uma gestão realizada de forma otimizada e sustentável dos ativos e sistemas de ativos e sua performance associada, considerando riscos e custos, ciclo de vida, e com o objetivo de se alcançar o planejamento estratégico de uma organização. Essa necessidade se concretizou no formato de norma, a série ISO 55000:2014 – Gestão de Ativos. O IAM (Institute of Asset Management) define a Gestão de Ativos como sendo “a ação coordenada de uma organização para realizar valor com seus ativos”.

Além da novidade da Gestão de Ativos, também vimos o surgimento da chamada Indústria 4.0 e, para quem não sabe, o termo Indústria 4.0 é originário da Alemanha. Tudo começou com um projeto de estratégias do governo alemão voltadas à tecnologia. Em 2011 esse termo foi utilizado pela primeira vez na Feira de Hannover e em 2013 foi publicado, na mesma feira, um trabalho final sobre o desenvolvimento da Indústria 4.0. Seu fundamento básico implica que conectando máquinas, sistemas e ativos, as empresas poderão criar redes inteligentes ao longo de toda a cadeia de valor que podem controlar os módulos da produção de forma autônoma. Ou seja, as fábricas inteligentes terão a capacidade e autonomia para agendar manutenções, prever falhas nos processos e se adaptar aos requisitos e mudanças não planejadas na produção.

A Gestão de Ativos tem como objetivo extrair a melhor performance de cada ativo, levando-se em consideração todas as fases do seu ciclo de vida, já a Indústria 4.0 busca maior produtividade, com previsibilidade de falhas e adaptações rápidas às mudanças não planejadas na produção. Assim, fica implícito que ambas tem algo em comum, e desse mesmo objetivo surgiu um novo conceito de manutenção, chamado de Manutenção Prescritiva. Muitos já devem estar se perguntando: o que é essa Manutenção Prescritiva? Não seria um novo nome dado aos processos de manutenção já existentes?

A Manutenção Prescritiva tem como base a análise do que vem ocorrendo na indústria, oferecendo recomendações para que as falhas não ocorram, estando diretamente ligada aos conceitos de confiabilidade. Esta nova estratégia de manutenção utiliza conceitos fundamentais da Indústria 4.0 para buscar novas soluções, o que implica em implementar tecnologia de ponta para levantar e analisar dados de forma a gerar soluções para possíveis falhas, sugerindo ações pontuais com base nas possibilidades. Em resumo, trata-se de uma estratégia de manutenção capaz de produzir recomendações focadas nos resultados para operações e manutenção a partir da análise prescritiva, que geralmente inclui outros conjuntos de dados, não somente aqueles diretamente relacionados à manutenção.

Um estudo do ARC Advisory Group mostrou que 82% das falhas em equipamentos ocorrem de forma aleatória, mesmo possuindo um plano de manutenção preventiva. O estudo ainda mostrou que a aplicação da manutenção prescritiva em turbinas trouxe ganhos relevantes, como redução de 50% no tempo de inatividade por manutenção corretiva, 25% de redução no tempo de resposta e 35% de redução de incidentes catastróficos. O projeto contemplou a instalação de sensores de vibração, temperatura e tensão das peças, além de informações adicionais como condições climáticas que podem afetar o desempenho do sistema. Todas essas informações são organizadas e tratadas em um sistema de gerenciamento de desempenho de ativos.

É importante ressaltar que a manutenção preditiva faz uma previsão, enquanto a prescritiva oferece recomendações para alterar o futuro. A figura a seguir mostra um comparativo entre análise preditiva e análise prescritiva.

Digamos que um equipamento esteja mostrando uma temperatura cada vez maior. A análise preditiva analisa o perfil de temperatura e informa que é provável que ele falhe em uma determinada quantidade de tempo X. Por outro lado, a análise prescritiva diz que, se você diminuir a velocidade do equipamento em Y%, o tempo até a falha poderá ser duplicado, colocando você na janela de manutenção já programada e revelando se ainda é possível atender aos requisitos de produção planejados (Dan Miklovic, analista da LNS Research).

A figura a seguir mostra um resumo de como a manutenção prescritiva pode ajudar na transformação de dados em ações.

O grande diferencial da manutenção prescritiva está relacionado à geração de recomendações e também aos resultado prováveis de cada decisão, ou seja, com a otimização de processos, como mostra a figura a seguir. Já não basta mais controlar, é preciso descobrir, prever e otimizar.

Apesar dos benefícios potenciais, implementar uma estratégia de Manutenção Prescritiva pode ser uma tarefa difícil, e muitos ainda estão nos estágios iniciais de criação de um programa de manutenção proativa eficaz. A aplicação de novas tecnologias e automatização da coleta de dados poderia contribuir para a evolução desta estratégia. Porém, uma pesquisa da Confederação Nacional da Indústria – CNI revela que o conhecimento da indústria brasileira sobre tecnologias digitais e a sua incorporação à produção, pré-condições para o avanço da Indústria 4.0, ainda é pouco difundido: 42% das empresas desconhecem a importância das tecnologias digitais para a competitividade da indústria e mais da metade delas (52%) não utilizam nenhuma tecnologia digital de uma lista com 10 opções. Isso é preocupante, mostra a demora que nossas empresas têm em entender as mudanças e o novo cenário que está por vir.

Para finalizar, o objetivo desse artigo não é fazer com que todos comecem a utilizar esse novo conceito, mas mostrar que a manutenção continua em evolução e trazendo inovações e que precisamos estar preparados para esses novos tempos que estão por vir. Aproveite e faça uma análise crítica da sua manutenção:

  • Quais são seus pontos fortes?
  • Quais são os seus pontos a melhorar?
  • As estratégias de manutenção foram definidas seguindo critérios bem definidos e alinhadas ao planejamento estratégico (criticidade, FMEA, oportunidades)?
  • Os resultados estão coerentes com o esforço empregado?
  • Em relação ao que tem sido feito hoje (preventiva, preditiva, inspeções, lubrificação, análise de falhas, etc.), como cada um tem contribuído positivamente para o resultado global da manutenção?

Pense nisso!

Me Alessandro Trombeta

MBA em Gerenciamento da Engenharia da Manutenção

Coordenador Corporativo de Confiabilidade na Bunge South America

Referências

http://www.remenergy.it/admin/wp-content/uploads/08-REM2018_Bonfietti_MindIT.pdf

https://www.sitscape.com/homepage/wp-content/uploads/2018/01/SitScape-Prescriptive-Maintenance-Whitepaper.pdf

https://www.arcweb.com/blog/if-it-aint-broke-prevent-it-breaking-iot-and-ioe-prescriptive-maintenance-turbines

Publicado por: Alessandro Trombeta

1 Comentário


  1. Juliano Nicolielo Torres

    Prof. Alessandro Tudo bem!
    Muito bom artigo! Na Geração quando estava na AES Tietê desenvolvemos projeto de P&D com USP, SKF e Reliasoft para usar os dados dos sistemas de monitoramento PI, etc com modelos de vida dos ativos e usando estatísticas para prever e antecipar falhas todos estes dados rodavam em sistema/plataforma de Gestão de Ativos para fazer gatilhos e recomendações e follow Up das delas.
    Se tiver interesse podemos trocar conhecimentos e experiência. Obrigado Abraços Juliano

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