A Manutenção Preditiva (MPd) é a mais recente técnica de manutenção e foi adotada por diversos setores, especialmente aqueles em que a confiabilidade é extremamente necessária – como usinas elétricas, sistemas de comunicação, sistemas de aviação e sistemas de resposta à emergências. Essencialmente, a MPd otimiza os esforços e recursos que são direcionados à manutenção através da previsão de falhas em sistemas que se deterioriam com o tempo, analisando o estado desse sistema frente ao seu histórico de operação. A MPd fornece tanto o diagnóstico, quanto o prognóstico do sistema através do constante sensoriamento robusto – explicitando
o que está de errado, o local em que a falha acontecerá, o por quê desse evento e em quanto tempo isso acontecerá [1][2][3].
Diversas técnicas de MPd, cada qual com seu tipo de sensoriamento, estão explicitadas na literatura, porém a execução dessas é inalterável e composta de três passos: Aquisição dos dados, processamento dos dados adquiridos e tomada de decisão [1].
Além disso, a MPd se difere da Manutenção Preventiva – na qual a inspeção de um dado equipamento é realizada periodicamente – pois o sensoriamento é contínuo, isto é, garante-se que a manutenção será realizada apenas quando houver a real necessidade.
As vantagens da Manutenção Preditiva podem ser resumidas em:
- Maior segurança para o trabalhador;
- Maior Confiabilidade;
- Maior Disponibilidade;
- Melhor qualidade de produto;
- Menor custo com peças e mão de obra;
- Menor desperdício de matérias-primas e consumíveis;
- Eficiência energética em equipamentos, mantendo sua potência de operação nominal.
Por fim, com a disseminação da manufatura avançada e, consequentemente, da Internet das Coisas (IoT), estima-se a disseminação das técnicas de Manutenção Preditiva em diversos outros setores da indústria [4].
Os
Serviços Online de Energia – SOLE, desenvolvido pela GEBRAS, compartilha do princípio do monitoramento contínuo aqui discutido. Através desse, a equipe especializada da GEBRAS possui celeridade no desdobramento de estratégias de gestão e eficiência energética personalizadas para o cliente, evitando desperdícios e gerando redução de custos.
REFERÊNCIAS
[1] Jardin AKS, Lin D and Banjevic D. A review on machinery diagnostics and prognostics implementing condition-based maintenance. Mech Syst Signal Pr 2006; 20: 1483–1510.
[2] Prajapati A, Bechtel J and Ganesan S. Condition based maintenance: a survey. J Qual Mainten Eng 2012; 18(4): 384–400.
[3] Fedele L. Methodologies and techniques for advanced maintenance. London: Springer, 2011, p.34.
[4] Wang Q and Gao J. Research and application of risk and condition based maintenance task optimization technology in an oil transfer station. J Loss Prevent Proc 2012; 25: 1018–1027