Análise de dados na manutenção industrial: qual sua importância?

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Entender a análise de dados na manutenção industrial é fundamental para aprimorar a eficácia das operações das máquinas e equipamentos em uma planta. Sabendo usá-la corretamente é possível antecipar falhas e otimizar o a vida útil das máquinas. 

No artigo de hoje, vamos mostrar a importância da coleta e análise dos dados de manutenção para melhorar a prevenção de falhas e a eficiência operacional dos equipamentos.

Mas vamos deixar alinhado um ponto: análise de dados não é montar mirabolantes planilhas de Excel cheias de Macro. Isso até faz parte da realidade de muitas empresas, não estamos criticando. Só queremos alertar que analisar dados é uma atividade que vai além disso, ok?

O que é a análise de dados na manutenção industrial?

A análise de dados na manutenção industrial é o conjunto de ações que envolve a coleta, processamento e interpretação de dados para obter insights valiosos sobre as condições dos equipamentos e sistemas. 

Com ela, o gestor de manutenção pode identificar tendências, padrões e anomalias no comportamento dos equipamentos. Além disso, a análise de dados pode ajudar a otimizar a manutenção preventiva e corretiva, garantindo que as atividades de manutenção sejam realizadas no momento certo e com os recursos adequados.

Mais ainda, a análise de dados na manutenção contribui diretamente para reduzir custos, aumentar a confiabilidade e melhorar a segurança na operação dos equipamentos.

Tipos de análise de dados na manutenção industrial

Inicialmente, para desenvolver uma análise de dados no setor de manutenção, é necessário conhecer as principais técnicas utilizadas. Veja quais:

1.ª – Análise Preditiva

Esta é a mais usada e tem por objetivo prever cenários futuros a partir da base de dados, identificando padrões. Desse modo, oferece informações confiáveis para a tomada de decisão.

2.ª – Análise Prescritiva

Já esta forma de análise de dados busca identificar quais foram as consequências de ações realizadas anteriormente. Com isso é fácil entender o que pode acontecer ao tomar determinadas decisões.

3.ª – Análise Descritiva

Esta busca a compreensão das ocorrências em tempo real, é muito utilizada para situação de problemas de manutenção dos equipamentos sensíveis a qualquer parada.

4.ª – Análise Diagnóstica

Esta análise de dados é mais específica, tem o objetivo de verificar as causas de uma ocorrência a partir das seguintes perguntas: Quem? Quando? Onde? Como? Por quê? Ela é muito comum na elaboração de planos de ação com a ferramenta 5w2h.

Por que a análise de dados na Manutenção Industrial é importante?

Em um ambiente altamente complexo e dinâmico, como no setor industrial, as informações precisas e confiáveis são essenciais para otimizar a eficiência operacional, minimizar os custos e maximizar a produtividade. 

A decisão baseada em dados, ou data-driven decision-making, é o processo de tomar decisões estratégicas e operacionais com base em informações concretas obtidas por meio da análise de dados e indicadores. 

A manutenção industrial tem como o principal objetivo garantir que os equipamentos da empresa operem de maneira confiável, tenham sua vida útil maximizada e produtividade para a qual foram projetados.

Porém, para isso ser possível, os gestores de manutenção precisam saber muito bem: Quando a máquina deve parar para a troca de um componente? Quanto tempo ele trabalha até a parada geral? Em que momento uma falha está na eminência de ocorrer? Qual peça de reposição deve manter em estoque? Quando lubrificar?

Agora, imagine tomar estas decisões sem ter as informações que o respaldem?

Bom, já deve estar claro o porquê da análise de dados na manutenção ser tão importante para as empresas que querem ter eficiência e produtividade em seus equipamentos.

Como obter dados confiáveis para uma tomada de decisão na manutenção?

Para ter dados confiáveis sobre o comportamento dos equipamentos em uma planta, é necessário adotar estratégias como a implementação de plataformas e softwares específicos para o monitoramento e a coleta de dados em tempo real. 

Isso quer dizer que não basta somente registrar os eventos que já ocorreram. Ao monitorar o desempenho das máquinas e coletar dados em tempo real, é possível detectar padrões e sinais de possíveis falhas e agir de maneira antecipada.

É claro que os dados históricos são importante, eles possibilitam a identificação de oportunidades de melhoria nos processos e na performance das máquinas, promovendo a inovação e a competitividade para a indústria.

Da mesma forma, a utilização de tecnologias de Machine Learning e Big Data que permitem a análise de grandes volumes de dados, identificação de padrões e previsão de falhas, auxiliando na manutenção preditiva e na otimização dos processos. 

Isso sem contar o quanto é importante saber definir quais indicadores-chave de manutenção (KPIs) deve-se acompanhar. O que adianta ter um volume enorme de dados que não dizem nada?

Somente a partir de dados confiáveis e de parâmetros realmente úteis é possível tomar decisões seguras e melhorar o desempenho dos equipamentos. 

Coleta de Dados

Para a análise de dados na manutenção industrial, a coleta de dados é uma etapa fundamental. Ela pode ser feita de algumas maneiras, incluindo a utilização de sensores, sistemas de monitoramento automatizados, equipamentos de medição e ferramentas de inspeção, entre outros.

Os sensores podem ser instalados em equipamentos e máquinas para coletar dados em tempo real, como temperatura, vibração, pressão, corrente elétrica, entre outros. Esses dados são então enviados para análise em um sistema de monitoramento centralizado.

Além disso, ferramentas de inspeção preditiva também são usadas para coletar dados na manutenção industrial. Esses equipamentos podem ser usados para medir a espessura de paredes, a vibração de máquinas, a temperatura de superfícies, entre outros. Os dados coletados são então enviados para o sistema.

Os dados na Manutenção Preditiva

A manutenção preditiva é um tipo de manutenção industrial que utiliza dados, algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning para identificar a probabilidade de resultados futuros, a partir de dados históricos. 

Ela é baseada na coleta e análise de dados para detectar anomalias no funcionamento e possíveis defeitos nos equipamentos e processos, de tal modo que possam ser resolvidos antes que a falha aconteça.

Através da análise preditiva, é possível identificar tendências e padrões que podem indicar falhas iminentes em equipamentos e processos. Com isso, é possível tomar medidas preventivas para evitar falhas e reduzir custos com manutenção corretiva.

Entre as técnicas de manutenção preditiva, as mais comuns estão a termografia, análise de vibração, ultrassom, inspeção visual, análise de óleo e técnicas de análise não destrutivas.

Essas técnicas permitem monitorar e medir variáveis como temperatura, vibração, ruído, umidade, entre outras, para identificar possíveis falhas.

A análise preditiva é uma ferramenta poderosa para garantir a qualidade de seus processos e reduzir custos com manutenção. Ela permite que as empresas monitorem e façam a gestão dos ativos de maneira eficiente e efetiva.

Monitoramento de Máquinas

O monitoramento de máquinas é principal pilar da manutenção preditiva, sem ele a coleta de dados não fará qualquer sentido. Seu objetivo identificar possíveis falhas antes que elas ocorram, permitindo que a manutenção seja realizada de forma preventiva, evitando assim paradas não programadas e reduzindo os custos de manutenção.

Para realizar o monitoramento de máquinas, são utilizados sensores e dispositivos que coletam dados continuamente em pontos críticos dos equipamentos. 

Os sensores podem ser instalados em diversos pontos dos equipamentos, como por exemplo, sensores de temperatura, pressão, vibração, fluxo, entre outros. Cada tipo de sensor é utilizado para monitorar um aspecto específico do equipamento, permitindo que o sistema de análise possa identificar possíveis falhas com maior precisão.

Além disso, o monitoramento de máquinas também pode ser utilizado para otimizar o desempenho dos equipamentos. Através da análise de manutenção dos dados coletados, é possível identificar pontos de melhoria nos processos de produção. Isso vai permitir que os ajustes sejam feitos para aumentar a eficiência e reduzir os custos de produção.

Como a análise de dados na manutenção pode ajudar a reduzir custos?

A análise de dados pode ajudar a reduzir custos na manutenção industrial de várias maneiras. Ao analisar dados históricos de manutenção, é possível identificar padrões de falhas e problemas recorrentes em equipamentos, o que permite a implementação de medidas preventivas para evitar problemas futuros. 

Além disso, ela pode ajudar a identificar quais equipamentos requerem manutenção com mais frequência, permitindo que a equipe de manutenção priorize seus esforços e recursos. Isso pode levar a uma redução nos custos de manutenção, bem como a uma redução no tempo de inatividade dos equipamentos (downtime).

Como os dados ajudam a prevenir falhas em equipamentos industriais?

Coletar e analisar dados em tempo real, permite detectar problemas nos componentes e sistemas, antes que eles se tornem falhas críticas. Além disso, a gestão da manutenção pode identificar padrões de falhas recorrentes. Isso vai possibilitar adotar medidas preventivas para evitar problemas futuros. 

Como a análise de dados pode melhorar a eficiência da manutenção industrial?

No que diz respeito a eficiência da manutenção, a análise de dados vai contribuir muito em dois pontos principais:

1- Melhorar a gestão da parada de máquina: antes de parar o equipamento já se sabe quais componentes e ferramentas serão necessários. Assim como, qual reparo deve ser feito e quanto tempo levará. Isso vai reduzir significativamente o tempo de parada de manutenção. 

2- Gestão das peças de reposição: os dados históricos de manutenção servirão para controlar melhor e até reduzir o estoque de peças de reposição. Com isso, as empresas podem melhorar o fluxo financeiro com as compras emergenciais. 

Quais são os principais desafios na análise de dados na manutenção industrial?

Existem vários desafios na análise de dados na manutenção industrial. Um dos principais é a coleta e organização de dados de manutenção de equipamentos, que podem ser complexos e variados. 

Além disso, a análise de dados requer habilidades técnicas e conhecimentos especializados, o que pode ser difícil de encontrar em algumas equipes de manutenção. 

Outro desafio é garantir a qualidade dos dados, que podem ser afetados por erros de entrada ou problemas de integridade. 

Mas, talvez o maior desafio seja os gestores entenderem que a manutenção preditiva é o melhor caminho para garantir a eficiência produtiva.

Se você é um gestor que entende o quanto a manutenção industrial deve ser proativa, mas não tem especialistas em sua empresa, então, você precisa conhecer a ABECOM.

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