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A atual capacidade e flexibilidade de processamento de dados disponíveis nos sistemas industriais permite que os sistemas de automação e controle possam analisar grande volume de dados em um tempo reduzido.
A introdução crescente de novas tecnologias, tanto na aquisição de dados quanto no seu processamento, ajuda a agilizar a tomada de decisões na indústria, pois torna a informação mais detalhada e precisa e permite uma visão mais abrangente e integrada do desempenho das máquinas, equipamentos e processos.
Já existem sistemas capazes de monitorar indicadores chave de produção e operação de cada máquina em tempo real, que agilizam a identificação de possíveis falhas e disponibilizam a informação aos tomadores de decisão.
Manutenção preditiva: indústria 4.0 e redução de custos
O gestor consegue então agir também utilizando as capacidades de manutenção preditiva, reduzindo custos e podendo dedicar mais tempo para analisar riscos e planejar ações do que em atividades diárias corretivas de produção, o famoso apagar incêndios.
Mas o que é preciso para implantar essas tecnologias? Como fazer com que a manutenção da sua empresa esteja alinhada com as práticas da indústria 4.0? Vamos conversar um pouco sobre manutenção preditiva na era da quarta revolução industrial!
A manutenção e suas particularidades: diferentes tipos
A função da manutenção é garantir produtividade, qualidade e confiabilidade da produção com o menor custo. Uma ação rotineira no gerenciamento de máquinas e equipamentos é estimar a ocorrência de falha nas partes de um equipamento e trocar as peças de forma preventiva.
Porém, com a capacidade de instrumentação das máquinas e processamento dos dados, torna-se recomendado identificar os sinais de falha e fazer o planejamento da manutenção de forma preditiva.
Em alguns outros momentos a falha é inevitável e a manutenção precisa ter caráter corretivo.
Todos os 3 tipos de manutenção são necessários, pois atuam de forma diferente frente ao funcionamento distinto de cada máquina.
Manutenção corretiva: solução para adversidades
A manutenção corretiva é o serviço de correção feito a partir da identificação da falha ocorrida ou eminente. Quando uma peça quebra ou se desgasta a ponto de perder sua capacidade operacional é tomada uma ação para a correção do problema.
Este modelo de manutenção se faz necessário quando um evento adverso ocorre sem o controle da empresa e pode ter causas externas e internas. Normalmente a falha impede a continuidade da operação da máquina e do processo produtivo.
A não realização da manutenção corretiva em tempo reduzido, seja pela indisponibilidade de ferramentas, peças ou equipe para a realização dos serviços ou até mesmo a decisão de operar de forma precária, impacta diretamente na produtividade total, eficiência da produção, perda de qualidade e risco humano e ambiental.
Outra questão a ser considerada na decisão da manutenção corretiva é a avaliação do custo da correção no caso de falhas graves. O custo de reparo, por exemplo um eixo de um compressor, pode se tornar até maior que o valor do ativo.
A decisão de um reparo de falha grave envolve desde a análise contábil financeira, como o tempo de amortização do ativo e retorno sobre investimento, até análise de produtividade resultante da correção e capacidade de responder à novas exigências de mercado.
Manutenção preventiva: planejamento e controle
Ao realizar a manutenção preventiva das máquinas e equipamentos, o gestor programa o serviço de acordo com a vida útil dos elementos construtivos da máquina, estabelecendo assim uma rotina de manutenção.
O tempo de vida de uma máquina pode ser baseado em experiências anteriores, em recomendações técnicas dos fabricantes ou em outros indicadores relevantes para aquele equipamento.
Esse tipo de manutenção facilita o planejamento e o controle das atividades de manutenção, pois trabalha em função de um ciclo de vida pré-definido. As ações preventivas trazem o benefício de um risco menor de parada não planejada e custo global de manutenção reduzido em relação às ações corretivas, porém é importante entender que cada máquina opera com processos produtivos e ambientes distintos que, em muitos casos, se desgastam de forma diferente do estimado.
Dessa forma, é possível ocorrer a parada da produção e/ou troca de peças ainda com boa qualidade de operação, tendo a vida útil de peças e tempo de produção desperdiçados, o que significa que o dinheiro investido naquela máquina ou peça não foi totalmente convertido em produtividade. Ainda é possível a ocorrência de um desgaste real maior do que o estimado, havendo perda de qualidade antes do esperado e aumento de risco de falha.
Esse desperdício inerente aos métodos preventivos funciona como um valor pago para se ter um grau de confiança no sistema maior.
Manutenção preditiva: otimização de processos e just in time
Quando há um sistema de monitoramento contínuo das máquinas e sistemas para prever a ocorrência de uma falha, é possível traçar um plano de manutenção preditiva.
Identificar uma falha em potencial requer a coleta de dados dos sinais vitais e de performance das máquinas, seguido de análise consistente e tomada de ações embasadas nas informações geradas.
O serviço de manutenção preditiva baseia-se em indicadores de alta precisão, de modo a não só evitar falhas inesperadas, mas também minimizar a quantidade de intervenções (falso positivos).
A análise preditiva deve então equilibrar custo e confiabilidade, identificando quais ações devem ser tomadas e em que momento. Esta manutenção deve ser pensada para aproveitar o tempo de vida útil do equipamento ao máximo mantendo os riscos de parada não planejadas baixos e para tanto, é necessário a identificação das condições reais de funcionamento das máquinas e equipamentos.
Manutenção preditiva trata de monitoramento e gestão!
Diferentemente da manutenção preventiva, a preditiva depende da análise dos dados reais da operação para que as ações sejam tomadas.
No ambiente da indústria 4.0, essa lógica somente funciona quando se tem uma rede de dados estável e boa capacidade de processamento, visto que o chão de fábrica possui diversas máquinas e equipamentos, fontes de dados, encadeadas que contribuem para o processo produtivo.
A modernização dos equipamentos de IoT gerou grandes avanços para a manutenção preditiva, oferecendo novas formas de gestão e controle desses ativos.
A elaboração do plano de manutenção preditiva requer que haja:
- a proposta da manutenção preditiva, contendo a identificação dos pontos críticos de processo,
- balanceamento da criticidade da máquina no processo com o grau de instrumentação,
- definição da abordagem e tecnologias de monitoramento,
- definição das rotinas automatizadas e manuais de análise e
- processo de tomada de decisão de manutenção embasada nas informações processadas.
Atualmente se busca cada vez mais a automatização das análises preditivas, porém, até mesmo as análises manuais baseadas em indicadores de operação das máquinas com o apoio de software visualizadores de dados, trazem significativos ganhos de gestão e eficiência da manutenção preditiva.
Tecnologia: ferramenta para superar os desafios da manutenção preditiva
O monitoramento de uma máquina pode depender de sistemas complexos de coleta de dados e das suas correlações, como análises de qualidade de energia, correlação de cargas ou análise da vibração do equipamento, por exemplo.
Normalmente o uso de mais parâmetros de análise traz maior assertividade na identificação da necessidade de manutenção. Além da capacidade de processamento, atualmente a integração dos sistemas em sistemas supervisórios maiores traz enorme ganho operacional e de confiabilidade do processo produtivo.
Para adquirir, processar, correlacionar e comunicar estes dados é necessário computadores com boa capacidade de processamento, robustos e flexíveis. Os processadores industriais da linha KUNBUS RevPi Core são adaptáveis a diferentes configurações de aquisição de dados e controle, e são modulares, o que permite uma evolução gradual da capacidade de processamento para acompanhar a evolução do monitoramento.
Para suportar a gerência na tomada de decisão, todas essas informações devem estar disponíveis no sistema corporativo de decisão, como sistemas SCADA, MES e até ERP. A integração dos dados levantados em diferentes processos permite uma visão sistêmica da linha de produção, facilitando a análise dos indicadores e uma tomada de decisão mais eficaz.
Um dos desafios para essa integração é conectar redes com protocolos diferentes, mantendo um mínimo de latência. Os gateways da linha KUNBUS podem ajudar a superar esse desafio com elegância, facilidade e praticidade.
Se a manutenção está sob controle e segue um plano de ação, os custos e riscos de produção serão reduzidos. A manutenção preditiva requer o processamento de dados que apenas as tecnologias mais recentes são capazes de viabilizar.
Para isso, é importante manter sempre modernizado os equipamentos e softwares para melhorar a precisão e o controle da operação produtiva, mantendo-se competitivo na industria. Com o intuito de atender essa demanda, a linha Revolution Pi está disponível para executar diferentes tarefas de monitoramento e apoio a manutenção preditiva.
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