A manutenção preventiva é uma prática comum para a maioria das empresas, mas a manutenção preditiva (PdM) é como o Santo Graal. Seja em uma usina de energia, hospital ou fábrica, a implementação de um plano de manutenção preditiva pode ser fundamental para minimizar o tempo de inatividade e otimizar a produtividade.
Porém, o problema é que muitas organizações sentem que a manutenção preditiva está fora do seu alcance.
Em um primeiro momento, é essencial reconhecer os desafios e obstáculos, de modo a conseguir passar da manutenção reativa para a preventiva, depois para a preditiva e em seguida, implementar as tecnologias e processos corretos para progredir.
Ou seja, isso significa preencher lacunas de funcionalidade com sistemas de Enterprise Asset Management (EAM) como o SAP, substituindo a papelada pesada e vários arquivos de Excel por sistemas de automação.
Extrair até a última gota de valor dos dados à sua disposição é a base da manutenção preditiva. A boa notícia é que existem ferramentas, estratégias e táticas que podem ajudar você ao longo dessa jornada.
Desafios ao Migrar para a Manutenção Preditiva (PdM)
Construir uma estratégia de PdM robusta e resiliente não acontecerá da noite para o dia. Para isso, você precisará da tecnologia certa, além de antecipar negócios de rotina, qualidade de dados e obstáculos ao processo.
Um dos primeiros desafios que afastam líderes de operações e tecnologia de adotar totalmente a PdM são as preocupações com o potencial investimento de tempo, interrupções e custos.
Uma análise de lacuna funcional pode ser útil para descobrir áreas específicas que precisam ser resolvidas ou melhoradas para reduzir o trabalho reativo e, assim, liberar tempo para um planejamento e implementação mais preventivos e preditivos.
Dessa forma, priorizar as lacunas mais críticas e investir em tecnologias e processos de gerenciamento de mudanças para resolvê-las pode gerar retornos expressivos e definir o cenário para o próximo nível de investimento.
A PdM é uma jornada que pode ser implementada em etapas, de modo a minimizar interrupções e custos.
Dados na Manutenção Preditiva
Uma diferença importante entre o que você provavelmente está fazendo agora e o progresso rumo à manutenção preditiva é como você coleta, organiza e gerencia os dados.
Mais especificamente, você precisa examinar os dados que coleta hoje e avaliar se eles incluem as informações que você precisa para criar um plano de PdM. Isso inclui as informações coletadas na manutenção ou no reparo de seus ativos essenciais.
Em um modelo de manutenção preventiva, a origem de uma potencial falha que surge entre os intervalos de manutenção programados pode, muitas vezes, passar despercebida. O investimento em tecnologias IoT, como sensores conectados à internet, começará a fornecer os dados necessários.
Um plano de PdM combina o ecossistema de tecnologia com recursos humanos, para que sua organização esteja sempre um passo à frente.
Além de avaliar e melhorar a captura de dados, certifique-se de que você possui uma boa base dos principais indicadores para monitorar seu progresso. A eficiência geral do equipamento (OEE) é um dos principais KPIs que a manutenção preditiva ajuda a elevar, junto com a minimização do tempo de inatividade e a otimização da eficiência do técnico. Você coleta e analisa os dados para monitorar esses KPIs? Caso contrário, este é outro conjunto de lacunas de dados que precisa ser resolvido para dar continuidade à sua jornada.
Investindo em Tecnologia e Automação
Conforme você progride na coleta de dados, pode começar a prestar atenção nas tecnologias adicionais e automação para a PdM.
Um software de aprendizado de máquina e inteligência artificial, por exemplo, pode desempenhar um papel fundamental na estruturação de dados para esse plano. No entanto, para chegar à manutenção preditiva, você precisa ir além: não basta analisar dados para construir modelos preditivos, você precisa colocar o plano em ação.
Adicionar automação aos processos de implementação pode melhorar a priorização e programação de tarefas de manutenção preditiva. Além disso, também pode estruturar e captar os dados para dar suporte ao rastreamento de KPIs e à futura análise preditiva.
Passar da manutenção preventiva para a preditiva é uma grande mudança para muitas operações, mas os benefícios da redução do tempo de inatividade e o uso mais eficaz do técnico compensam o investimento. Selecionar as tecnologias certas para uma melhor estruturação de dados e maior automação ajudará você a implementar um plano de PdM com mais eficiência e a preparar suas operações de manutenção para o futuro.
Encontre o Parceiro Certo
Como em todos os processos transformadores, existem desafios na jornada em direção à manutenção preditiva.
A mudança afeta os trabalhadores, processos, políticas e tecnologias. É por isso que você precisa de um parceiro que entenda os requisitos exclusivos das operações de manutenção e reparo.
A Sigga pode ajudar: temos 20 anos de experiência global em digitalização e mobilização, ajudando equipes de operações corporativas a implantar soluções de automação.
Entre em contato conosco para que possamos ajudá-lo(a) a completar a avaliação de seus dados e lacunas de processo, iniciando, assim, o caminho rumo à maior produtividade, precisão de dados e economia de custos.
Comece a sua jornada em direção à manutenção preditiva. Saiba mais sobre a Sigga.
