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What Is Predictive Maintenance?
Predictive maintenance (PdM) is a maintenance strategy that uses technology such as sensors to monitor equipment performance and condition during normal operation. This information gives maintenance teams early indications when the asset experiences a problem, before failure occurs. When a maintenance team knows the condition of every asset in real time, they can take proactive maintenance measures to reduce the chances of unexpected failures and unplanned downtime.
Traditionally, most maintenance teams have used reactive or preventive maintenance (PM) strategies, where repairs happen after machines fail or teams perform maintenance regularly based on the manufacturer's guidelines. Today, many organizations use new predictive maintenance technologies to move beyond these methods and adopt a predictive maintenance approach.
Organizations that use predictive maintenance software and tools will monitor and test specific characteristics to identify conditional changes as they happen. There are numerous testing methods that fall under the umbrella of predictive maintenance, including infrared testing, vibration analysis, oil analysis, and more.
There is not one singular best maintenance method, and assets within the same facility may benefit from different maintenance strategies. But for assets that are critical to the organization, predictive maintenance, also known as PdM maintenance,is often the best approach.
How Does Predictive Maintenance Work?
Condition monitoring sensors attach directly to assets and capture performance data. You can measure a number of factors with these sensors, such as vibration or temperature, depending on the asset. The sensors detect issues such as pressure leaks, vibration abnormalities, or unusual voltage.
Cloud technology enables condition monitoring sensors to share the data they collect. Paired with the right predictive maintenance software, you can also set alarms and trigger work orders when asset conditions surpass defined thresholds.
Data modeling, based on known machine behavior and failure modes, also plays an important role in PdM maintenance. You can use it to spot issues before they escalate to failure.
Passos para a implementação da Manutenção Preditiva
Quais são os benefícios da manutenção preditiva?
The benefits of predictive maintenance go beyond the production floor. Not only does implementing PdM maintenance make the workplace safer and production more efficient, it benefits the end users of the product and your organization's bottom line.
Here are the major benefits of using predictive maintenance tools:
- Reduces unplanned downtime:When predictive maintenance software identifies a potential problem, teams can schedule maintenance during planned downtime. That way, the asset can continue to run as scheduled during normal hours.
- Safer work environment:Because planned maintenance is inherently less risky than reactive maintenance, predictive maintenance creates a safer work environment. Catching failures early reduces the chance of injuries caused by unexpected machine malfunctions.
- Reduces the frequency of maintenance tasks:While preventive maintenance is a preferred strategy for many organizations, in some cases, it can lead to over-maintenance as teams perform unnecessary maintenance based on manufacturer's directions. With predictive maintenance, assets only receive maintenance when they need it, reducing costs and saving technicians time.
- Extends asset lifespans:Organizations invest substantially in their assets. So, increasing the availability and lifespan of those assets through predictive maintenance can drive maintenance KPIs and give organizations the best return on their investment.
- Lowers maintenance costs:It's easier to correct smaller problems than to correct major failures. Predictive maintenance helps catch developing problems before they cause a full-blow shutdown or damage other parts of the equipment.
- Improves production quality:When machines aren't running optimally, finished products are less likely to meet quality standards. Spotting and fixing issues early can reduce wasted materials, energy, and time.
- Supports data-driven maintenance decisions:If data gathered by sensors is stored in a cloud-based computerized maintenance management system (CMMS), teams can work together from wherever they are, consult with specialists, and make data-driven maintenance decisions.
- Improved work environment:With predictive maintenance, technicians can plan their work time to make the best use of their hours. Instead of rushing to fix assets after a breakdown they can plan maintenance as needed, lowering stress levels and minimizing unplanned downtime.
Effective asset management is crucial for organizations in today's competitive environment, and predictive maintenance gives organizations the tools to do this successfully. The biggest benefit of predictive maintenance is that it makes the best possible use of maintenance resources.
What's the Difference Between Predictive Maintenance vs Preventive Maintenance?
Preventive maintenance and PdM maintenance are both effective maintenance strategies, but there are key differences between the two. Understanding the differences between preventive and predictive maintenance can help your team select the best type of maintenance for your organization. Many of the best maintenance programs use a combination of both strategies.
Preventive maintenance uses the expected life cycle of an asset to determine when to perform maintenance tasks. One common preventive maintenance example is changing a car's oil every three months or every 3,000 miles.
Um calendário de manutenção preventiva é simples e suficiente para alguns activos. A manutenção preventiva dos activos pode ser efectuada com base no calendário, num determinado número de horas de utilização ou noutra métrica baseada na utilização. Pode incluir tarefas como mudar filtros, efetuar lubrificação ou substituir peças gastas.
Quando o calendário dita as acções de manutenção, alguns componentes são substituídos antes de serem necessários. Há também algum risco incorrido sempre que uma máquina é trabalhada. A manutenção preventiva pode ser mais simples de planear, mas consome mais tempo, dinheiro e peças.
Predictive maintenance uses the actual operating condition of an asset to determine what steps to take and when to take them. Instead of basing maintenance on a schedule, maintenance occurs when analytics identify an irregularity in the asset's performance. While similar steps, such as lubrication or parts replacement, may be taken, the difference is that predictive maintenance actions occur exactly at the time they are needed.
A predictive maintenance strategy can save both time and money, but it is more complex to implement. While equipment is operating normally, it can be monitored by predictive maintenance technologies and condition monitoring devices, like remote sensors. They can take measurements at regular intervals or continuously.
When paired with predictive maintenance software, these sensors can alert maintenance teams when any asset's condition changes. Automatically generated work orders via a CMMS enable teams to act quickly, preventing equipment failures.
Maintenance teams can track and analyze asset condition data to help spot patterns and make more informed decisions for future maintenance. Ultimately, the goal of PdM maintenance is to maximize asset availability and minimize the time and cost spent repairing each asset.
Técnicas de manutenção preditiva
Existem muitas formas de implementar uma estratégia de manutenção preditiva. Estas técnicas dão a cada organização o poder de recolher tanta ou tão pouca informação quanto a necessária para implementar e manter o seu programa de manutenção preditiva.
- Vibration monitoring:Sensors installed on equipment can monitor in-depth vibration readings. Once the baseline for the asset is established, these sensors can be continuously monitored to detect deviations that could indicate faults like imbalances, misalignments, or bearing faults.
- Temperature monitoring:Similar to vibration monitoring, sensors can detect when temperatures rise above the asset's normal temperatures. When a temperature increase is detected, technicians can find and address the root cause before failure occurs.
- Condition monitoring:Using a cloud-based CMMS stores sensor data in the cloud, where it can be monitored and analyzed from anywhere. Even if equipment is in a remote location or monitoring needs to occur offsite, users can access current or historical data and use it to make decisions about maintenance and replacement.
- Artificial intelligence (AI) analysis and recommendations:Learning how to read the signatures provided by vibration sensors takes years of education and experience. Now, even if your organization doesn't have an expert on-site, advanced AI-powered analytics can assess machine vibration patterns and identify changes. It can even recognize different patterns of common issues, giving your team the insight to find and fix the problem even faster.
- Alarms:When vibration levels indicate faults, predictive maintenance software can send alerts to the appropriate personnel so they can take immediate action.
- Automated work orders:If the vibration monitoring software is integrated with a computerized maintenance management system, the CMMS can automatically trigger a work order when a fault is detected, saving time and reducing the amount of human intervention needed to fix the problem.
Exemplos de manutenção preditiva
Predictive maintenance tools and strategies can benefit assets in almost any industry. Here are just a few PdM maintenance examples from different industries.
Manutenção preditiva no sector automóvel
As ferramentas de manutenção preditiva podem identificar falhas iminentes, como o abrandamento de uma correia transportadora ou anomalias nas vibrações das máquinas de estampagem ou de prensagem. Também podem ser utilizadas noutros activos, como empilhadores e equipamento de pintura.
Manutenção Preditiva em Alimentos e Bebidas
Na indústria alimentar e de bebidas, a manutenção preditiva pode desempenhar um papel não só na garantia de um tempo de atividade máximo, mas também na garantia de que todos os produtos são criados em conformidade com regulamentos alimentares rigorosos. A manutenção preditiva pode ser utilizada em equipamento como misturadores e batedeiras, sistemas de recolha de poeiras, equipamento de extrusão e bombas e correias transportadoras.
Manutenção preditiva na indústria transformadora
Os fabricantes de todos os tipos podem utilizar a tecnologia de manutenção preditiva para melhorar a consistência e a qualidade da produção dos seus produtos, reduzir os custos de mão de obra e prolongar a vida útil dos activos. A manutenção preditiva na indústria transformadora pode ajudar a prever e reduzir as avarias de activos como ventiladores, bombas e motores.
Manutenção preditiva nas ciências da vida
Muitos fabricantes da indústria das ciências da vida estão sujeitos a auditorias das autoridades locais, estatais e federais. A manutenção preditiva pode garantir que o equipamento continua a funcionar dentro dos parâmetros exigidos e pode fornecer às organizações registos do histórico de activos à prova de auditoria. E nos casos em que os produtos têm de ser refrigerados ou congelados, os sensores ajudam a garantir que o equipamento utilizado para os manter à temperatura adequada está sempre a funcionar como pretendido.
Manutenção Preditiva em Petróleo e Gás
A fiabilidade é extremamente importante na indústria do petróleo e do gás, onde as falhas do equipamento podem ter consequências ambientais e representar ameaças à segurança dos trabalhadores. A manutenção preditiva em activos como bombas, caldeiras e compressores pode ajudar a reduzir os riscos de falhas não planeadas e as suas consequências.
How to Create a PdM Maintenance Program
Making the switch from reactive to predictive maintenance doesn't happen overnight. But advances in predictive maintenance technologies, such as CMMS software and wireless vibration sensors, have made predictive maintenance a more attainable strategy than ever before. There are a few questions to keep in mind for each asset when considering creating a predictive maintenance plan:
- If this asset fails, how does it impact production?
- Quanto é que custa reparar este bem?
- Quanto custa a substituição deste bem?
Responder a estas perguntas para cada peça de equipamento pode ajudar as equipas a definir quais os activos a manter numa base preditiva.
A manutenção preditiva não é necessariamente a estratégia mais eficaz para cada activo. Alguns bens podem ser geridos até ao fracasso com pouco ou nenhum impacto na produção ou no resultado final. Outros beneficiam de uma manutenção preventiva simples e directa. Mas para alguns activos, a manutenção preditiva é a melhor estratégia.
Even if you plan to use predictive maintenance tools on just a handful of assets, it helps to plan ahead and build a program that your maintenance team can stick to. Here are six key steps for setting up your predictive maintenance program:
- Identificar quais os bens que devem ser visados para a manutenção preditiva
- Escolha as ferramentas e métodos de manutenção preditiva que irá utilizar para monitorizar o estado dos activos (tais como sensores e um CMMS)
- Select and train an implementation team to learn and carry out predictive maintenance technologies
- Realizar integrações de sistemas para obter uma imagem completa da saúde dos bens
- Coordene a sua estratégia global de manutenção, identificando que abordagem será utilizada onde
- Determinar como os dados de saúde patrimonial serão partilhados entre os membros da equipa, partes interessadas e auditores
Ultimately, implementing a successful predictive maintenance program requires taking a long-term view of your organization's goals and needs. No two predictive maintenance plans will look the same.
Como se pode controlar a manutenção preditiva?
Predictive maintenance, by definition, involves collecting and analyzing a lot of data The best way to control predictive maintenance is by using a computerized maintenance management system (CMMS) to connect and manage data coming in from work orders, real-time analytics, and maintenance history, making it accessible to the appropriate personnel no matter where or when they're working.
Without a CMMS, maintenance teams are often left guessing about the historical maintenance of an asset. Work orders are often on paper, and paper work orders take time to find, complete, and file away. Paper work orders also make it difficult to track what's completed or still outstanding. It's nearly impossible to compare the full range of requests, in-progress tasks, and priority jobs when they're all on separate sheets of paper.
Um CMMS torna as ordens de trabalho muito mais fáceis de programar, atribuir e concluir. As ordens de trabalho também podem ser priorizadas com base na criticidade do ativo, garantindo que as tarefas mais importantes são atribuídas aos técnicos certos. Os gestores podem ver quais as tarefas pendentes e atribuir trabalhos ao pessoal que já está a trabalhar num ativo específico ou ao pessoal com as competências necessárias para a tarefa.
Technicians and decision-makers will also have access to historical maintenance records. When an asset has a history of multiple failures in a short time frame, experts can use the data to get to the root cause of the issue or decide if it's time to replace the asset.
Key Features in eMaint's Predictive Maintenance Software
O eMaint CMMS oferece às organizações um conjunto completo de ferramentas de manutenção preditiva. Com ele, as organizações podem:
- Definir classes de monitorização para cada ativo
- Monitorizar ruído, vibração, temperatura, lubrificantes, desgaste, corrosão, pressão e fluxo independentemente
- Entrar manualmente ou importar leituras do medidor
- Definir limites superiores e inferiores de operação aceitável para cada ativo
- Mostrar leituras como um relatório com excepções codificadas por cores
- Correio electrónico de disparo automático quando um limite é ultrapassado
- Geração automática de ordens de trabalho quando uma leitura está fora dos limites pré-definidos
- Efetuar análises de dados para identificar precocemente as falhas, evitar avarias e otimizar os recursos de manutenção
- Ver monitoramento de condição diagrama
Estudo de caso: Utilização do eMaint CMMS monitoramento de condição para Manutenção Preditiva
Cleveland Cleveland Tubing, Inc. é um fabricante de tubos flexíveis e desmontáveis, incluindo FLEX-Drain e PumpFlex. A empresa criou o eMaint para que as leituras dos indicadores chave (temperatura, pressão, níveis de fluido, sucção) sejam importadas e utilizadas para desencadear ordens de trabalho prioritárias quando é necessário trabalho ou inspecção com base em gamas predefinidas.
Gary Payne, director de manutenção da Cleveland Tubing, observou que o eMaint se tornou o seu sistema de apoio à decisão de manutenção, informando-os das tarefas que precisam de ser realizadas todos os dias, com base no tempo decorrido, utilização do equipamento e indicadores baseados em condições. Eles também tiveram experiência:
- Relatórios automatizados para reposição de estoque em peças estocadas e não estocadas
- Rastreamento simplificado do tempo de trabalho para o departamento de cinco funcionários de manutenção
- Melhores cálculos de ROI com melhor alocação de custos de mão-de-obra e materiais aos ativos
- The ability to evolve from reactive maintenance to planned maintenance to predictive maintenance via condition monitoringand automated alerts of potential problems on critical equipment
- Medir e rastrear facilmente os KPIs em relação aos padrões de classe mundial (90% de manutenção planejada)
FAQs de Manutenção Preditiva
Que indústrias utilizam a Manutenção Preditiva?
A manutenção preditiva é uma estratégia útil para uma vasta gama de indústrias. Alavanca tecnologias e ferramentas - desde sensores a software CMMS e análise estatística - para reduzir o tempo de paragem não planeado e o desperdício de recursos.
Qualquer organização que procure prolongar a vida útil dos seus bens e optimizar as suas despesas de manutenção pode utilizar a manutenção preditiva.
eMaint predictive maintenance software serves clients in industries such as:
- Fabricação
- Alimentos e bebidas
- Governo
- Cuidados de saúde (incluindo produtos farmacêuticos, dispositivos médicos, e mais)
- Energia (incluindo petróleo e gás, vento, e muito mais)
- Educação
- Armazenagem e distribuição
- Transporte e frota
- Facilities
Quais são os benefícios da manutenção preditiva?
A manutenção preditiva é uma estratégia de manutenção rentável com inúmeros benefícios. Entre elas:
- Evitar tempos de paragem não planeados
- Melhorar a produtividade
- Prolongamento da vida útil dos bens e maximização do tempo entre compras
- Reduzir a quantidade de materiais e peças sobressalentes necessárias
- Criação de um ambiente de trabalho mais seguro
- Beneficiar o resultado final