Manutenção Preditiva Parte 2 – Conceito, Vantagens e Exemplos de Aplicação

Manutenção Preditiva Parte 2 – Conceito, Vantagens e Exemplos de Aplicação

Gastos com manutenção correspondem entre 15% e 70% dos custos de produção em uma empresa. A implementação da manutenção preditiva reduz esse custo em média entre 25% e 30%. Essa diferença pode facilmente representar a vantagem competitiva de uma empresa em relação à outra. Isso é ainda mais verdadeiro atualmente, dado o cenário de forte concorrência.
Na primeira parte da série sobre manutenção preditiva, as três principais abordagens de manutenção foram apresentadas e suas vantagens e desvantagens comparadas. A série continua, nesta segunda parte, tratando especificamente da abordagem mais avançada, a manutenção preditiva. Aqui o conceito, ferramentas, vantagens e exemplos de aplicação da manutenção preditiva são apresentados.

Conceito e ferramentas

A manutenção preditiva avalia o estado real de um determinado equipamento em termos de sua degradação. Com isso, é possível predizer a vida útil remanescente (RUL, do inglês remaining useful life) e otimizar a programação de manutenção de modo a fazer uso máximo do equipamento ao mesmo tempo que falhas são evitadas.
O conceito de manutenção preditiva vem dos anos 1940. Onde, ainda rudimentar, alguém responsável pela manutenção percorria a fábrica e “sentia” através da visão, audição, tato e olfato, sinais de problemas. Atualmente, o que mudou é que a fábrica é “sentida” através de sensores, os quais geram dados que são transformados em informações sobre a degradação. Avanços na tecnologia de sensores, transmissão e armazenamento de dados permitem a coleta massiva de dados, que favorecem a aplicação da manutenção preditiva, especialmente as abordagens baseadas em Big Data e Inteligência Artificial.
A implementação de uma ferramenta de manutenção preditiva é complexa, e geralmente exige especialistas e customizações baseadas nas particularidades do sistema (requisitos, restrições, avaliabilidade de sensores, entre outros). Apesar disso, a sequência para implementação é normalmente a mesma e seguem os passos:

  • aquisição dos dados – coleta de dados históricos e de eventos através de sistemas historiadores (SCADA, PIMS), relatórios e outras fontes;
  • tratamento dos dados – visualização dos dados, remoção de ruído, remoção de valores espúrios, extração de variáveis, seleção de variáveis, redução da dimensionalidade, entre outros;
  • modelo para a decisão de manutenção – desenvolvimento de modelo que aponta a necessidade de manutenção baseado em padrões encontrados nos dados.

Os passos acima são detalhadamente discutidos na terceira parte desta série.
Técnicas de manutenção preditiva podem ser divididas em:

  • baseadas em medidas de processo que indicam o desempenho – identificam mudanças abruptas nas medições, o que fornece informações sobre a saúde do sistema;
  • análise vibracional – mais comum e usada principalmente em elementos rotativos;
  • análise do óleo – análise química e física do óleo para identificar a qualidade do equipamento e do próprio óleo;
  • análise térmica – análise da emissão de radiação infravermelha para a detecção de perfis anômalos de temperatura;
  • análise acústica – compara perfis de som para a identificação de eventos anômalos;
  • outras.

Vantagens

As vantagens do uso da manutenção preditiva podem ser resumidas por:

  • aumento na segurança dos funcionários e do meio ambiente,
  • maior confiabilidade do processo,
  • maior disponibilidade do processo,
  • aumento na qualidade do produto,
  • menor custo de produção e
  • menor gasto com matéria-prima e energia.

Em termos percentuais:

  • redução no custo de manutenção entre 25% e 30%,
  • redução no número de paradas entre 70% e 75%,
  • redução no tempo de inatividade entre 35% e 45% e
  • aumento na produtividade entre 20% e 25%.

Os benefícios da manutenção preditiva proporcionam aumentos significativos na eficiência da planta. A implementação da ferramenta, mesmo que mais cara comparada com as outras abordagens de manutenção, tem retorno médio de investimento de dez vezes.

Exemplos de aplicação

Aqui, três exemplos de aplicação: manutenção preditiva em aerogeradores, para troca de óleo em automóveis e na aviação.

Manutenção preditiva em aerogeradores

A preocupação com o meio ambiente e a preferência por fontes de energia renováveis é crescente. Entre as fontes renováveis, tem-se grandes expectativas quanto à energia eólica, cuja a meta de produção nos Estados Unidos é de 20% de toda a produção de energia até 2030. Para atingir o objetivo, as turbinas devem operar de forma eficiente. viabilizando financeiramente o uso dessa fonte de energia.
As turbinas eólicas são complexas e instaladas em ambientes hostis e, consequentemente, sujeitas a altas taxas de falha. Isso faz com que gastos com manutenção de turbinas consumam entre 20% e 35% de toda a receita gerada com a eletricidade. Falhas em turbinas eólicas geralmente começam nos rolamentos e causam outros problemas, como a quebra de dentes de engrenagens. Dessa forma, o controle do desgaste dos rolamentos é o principal elemento para a estimação da vida útil remanescente e programação da manutenção.
A estimação pode ser feita, por exemplo, utilizando-se medições de vibração e velocidade de rotação e modelos de inteligência artificial, como redes neurais artificiais e support-vector machine.

Manutenção preditiva para troca de óleo em automóveis

O segundo exemplo foi introduzido na Parte 1 da série e trata da programação da troca de óleo em automóveis. A prática comum é a troca do óleo após uma certa distância percorrida dada pelo fabricante. A distância representa a estimação do limite em que as propriedades do óleo se mantêm ideais para a boa eficiência do motor.
Há várias razões por trás da degradação do óleo como, por exemplo, a contaminação por ferro, cobre e cromo devido ao desgaste das peças. Essa contaminação ocorre de modo e intensidade diferente de acordo com o modelo, idade e condições de uso do automóvel. Como a estimação não considera esses fatores, o óleo é geralmente substituído antes de chegar ao limite mínimo de qualidade, que poderia ser centenas ou milhares de quilômetros a frente. A troca antecipada representa um gasto de manutenção e tempo desnecessário ao motorista.
Pensando nisso, alguns automóveis modernos são equipados com sensores que notificam o motorista para a troca do óleo apenas quando a qualidade do óleo está abaixo da recomendada, ao invés de recomendar a troca apenas baseado na distância. A qualidade do óleo é medida a partir de sua viscosidade, acidez, entre outros parâmetros.

Manutenção preditiva na aviação

A manutenção é essencial na aviação por motivos óbvios: falhas podem desencadear acidentais com centenas de vítimas fatais. A abordagem típica para a manutenção de aeronaves é a preventiva. Nesse caso, item são substituídos baseado no número de horas de voo. Já sabemos que essa não é a abordagem ótima, já que o item é geralmente substituído precocemente.
Estima-se que gastos com manutenção na aviação podem ser reduzidos entre 30% e 40%, sendo a manutenção preditiva o mecanismo mais eficiente para isso. Ao mesmo tempo, a manutenção preditiva foi reconhecida como uma das tecnologias mais importantes para implementação até o final de 2020 por 66% das companhias aéreas. Com a manutenção preditiva na aviação, pretende-se diminuir os atrasos e cancelamentos causados por manutenção não-programada, diminuir a permanência de aeronaves em terra devido às falhas, aumentar a capacidade de utilização das aeronaves e diminuir o tempo gasto hoje com manutenção preventiva.

Conclusão

A implementação da ferramenta de manutenção preditiva é de mais alto custo e complexidade comparada com as abordagens tradicionais. Ao mesmo tempo, os efeitos positivos da manutenção preditiva são intensos, o que garante o retorno médio de dez vezes o valor investido. O retorno faz da manutenção preditiva uma das ferramentas mais propícias ao aumento da eficiência operacional, garantindo uma melhor posição da empresa em relação a seus concorrentes.
Neste artigo, o conceito, ferramentas, vantagens e exemplos de uso da manutenção preditiva foram discutidos. Para mais detalhes sobre o assunto, consulte os outros artigos da série:


Manutenção Preditiva Parte 1 – Tipos de Manutenção

Manutenção Preditiva Parte 3 – Desenvolvimento da Ferramenta


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