“Manutenção preditiva é a análise da condição e do desempenho de equipamentos críticos de uma planta para reduzir os casos de falha desses componentes. Atualmente, isso pode ser feito com uma variedade de ferramentas de software e tipos de análise. No artigo abaixo, explicamos um pouco mais sobre esse tipo de manutenção.“
No passado, operadores de plantas de produção altamente experientes podem ter previsto a ocorrência de falhas por meio da experiência, som de operação ou outros comportamentos dos equipamentos. Atualmente, isso é feito com uma variedade de ferramentas de software e tipos de análise.
Compreender a manutenção preditiva é importante e escolhê-la como uma solução para sua planta pode levar à economia por meio de mais tempo de atividade operacional, diagnóstico mais rápido de problemas, prolongamento da vida útil da máquina e estimativa do tempo de falha.
Para empregar o conceito de manutenção preditiva como uma solução para a sua planta, você deve entender o processo passo a passo:
- Aquisição de dados: os dados coletados são geralmente aqueles referentes a processos de séries temporais. São variáveis normalmente analisadas, a corrente, temperatura, pressão, fluxo, vibração, etc.
- Pré-processamento dos dados: isso inclui a remoção de outliers, filtragem de dados sem sentido e eventuais correções de parâmetros relacionados a tempo.
- Identificação de indicadores condicionais: envolve a distinção entre a operação normal do componente e vários tipos de falha. Os exemplos incluem parâmetros operacionais de motor saudáveis, vazamentos de vedação, rolamentos desgastados, entradas bloqueadas ou uma combinação de falhas. Métodos para identificar características de falha incluem análise baseada em tempo e análise de frequência.
- Treinar o modelo: após a operação íntegra e os modos de falha serem identificados, o modelo é treinado. Isso é importante para compreender a precisão dos indicadores de falha.
- Implantação e integração da solução: envolve a aplicação prática e ativa das medidas necessárias para mitigar a incidência de falhas com base nos dados obtidos. Isso pode ser feito de maneira pontual ou sistêmica.
- Retreinamento do modelo: o retreinamento é baseado em dados de processo em tempo real, caso novos recursos ou falhas apareçam com o tempo. À medida que novas falhas ocorrem, os analistas devem identificar o problema e buscar solução objetivando o aprimoramento contínuo do processo.
Estas etapas substanciam o valor da manutenção preditiva, incluindo mais tempo de funcionamento, diagnóstico mais rápido de problemas através da identificação do tipo de falha, prolongamento da vida útil da máquina e maior precisão na estimativa do tempo até à falha. Enfim, mostra-se claro que o investimento na manutenção preditiva pode compensar muitos tipos de instalações industriais com vários tipos de máquinas.
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