A manutenção preventiva é uma prática comum para a maioria das empresas, mas a manutenção preditiva (PdM) é o Santo Graal. Quer se trate de uma usina elétrica, hospital ou fábrica, a implementação de um plano de manutenção preditiva pode ser fundamental para minimizar o tempo de inatividade e otimizar a produtividade. O problema é que muitas organizações acham que alcançar a manutenção preditiva está simplesmente fora de alcance.
A chave é reconhecer os desafios e os obstáculos para passar da manutenção reativa para a preventiva e para a preditiva e, em seguida, implementar as tecnologias e os processos corretos para progredir. Isso significa preencher as lacunas de funcionalidade nos sistemas Enterprise Asset Management (EAM), como o SAP, para substituir a papelada complicada e os arquivos do 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 por aí que podem realmente movê-lo nessa jornada.
Desafios na migração para manutenção preditiva
Construir uma estratégia de PdM robusta e resiliente não acontecerá da noite para o dia. Você precisará da tecnologia certa, além de antecipar obstáculos comuns de negócios, qualidade de dados e processos. Um dos primeiros desafios que afastam os líderes de operações e tecnologia de adotar totalmente o PdM são as preocupações com o potencial investimento de tempo, interrupções e custos.
Uma análise de lacuna funcional pode ser útil para dividir as áreas específicas que precisam ser abordadas ou aprimoradas para reduzir o trabalho reativo e liberar tempo para planejamento e implementação mais preventivos e preditivos. Priorizar as lacunas mais críticas e investir horas extras nas tecnologias e processos de gerenciamento de mudanças para fechá-los pode fornecer retornos sólidos e preparar o terreno para o próximo nível de investimentos.PdÉ uma jornada que pode ser implementada em etapas para minimizar interrupções e custos.
Dados na Manutenção Preditiva
Um diferencial importante entre o que você provavelmente está fazendo agora e o progresso em direção à manutenção preditiva é como você coleta, seleciona e gerencia os dados. Mais especificamente, você precisa examinar os dados coletados hoje e avaliar se eles incluem as informações necessárias para criar um plano de PdM. Isso inclui a captura de informações pelos artesãos na manutenção ou reparo de seus ativos críticos.
Sob um modelo de manutenção preventiva, as sementes de uma falha potencial que surgem entre os intervalos de manutenção programada podem muitas vezes passar despercebidas. Investir em tecnologias de IoT, como sensores com conectividade com a Internet, começará a fornecer os dados necessários. O plano APdM mescla o ecossistema de tecnologia e os recursos humanos de sua organização para ficar à frente da curva.
Além de avaliar e melhorar a captura de dados, certifique-se de ter uma boa linha de base das principais medidas para monitorar seu progresso. A eficiência geral do equipamento (OEE) é um dos principais KPIs que a manutenção preditiva ajuda a melhorar, além de minimizar o tempo de inatividade e otimizar a eficiência do técnico. Você coleta e analisa os dados para monitorar esses KPIs? Caso contrário, este é outro conjunto de lacunas de dados que você precisa fechar para continuar sua jornada.
Investir em tecnologia e automação
À medida que avança na coleta de dados, você pode procurar tecnologias adicionais e automação para PDM. Softwares de aprendizado de máquina e inteligência artificial, por exemplo, podem desempenhar um papel fundamental na estruturação de dados para esse plano. Mas para alcançar a manutenção preditiva, você precisa fazer mais do que apenas analisar dados para construir modelos preditivos, você precisa colocar o plano em ação.
Adicionar automação aos seus processos de implementação pode melhorar a priorização e o agendamento de tarefas de manutenção preditiva. Ele também pode estruturar e capturar os dados para oferecer suporte ao rastreamento de KPI e à análise preditiva futura.
Passar da manutenção preventiva para a preditiva é uma grande mudança para muitas operações. Mas os benefícios de tempo de inatividade reduzido e uso técnico mais eficaz valem o investimento. Selecionar as tecnologias certas para melhor estruturação de dados e maior automação ajudará você a implementar um plano de PdM com mais eficiência e a mover suas operações de manutenção para o futuro.
Encontre o parceiro certo
Como em todos os processos de transformação, existem desafios na jornada rumo à manutenção preditiva. A mudança afeta seu pessoal, 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 Siga pode ajudar. Temos 20 anos de experiência em digitalização e mobilização ajudando equipes de operações corporativas a implantar soluções de automação. Entre em contato conosco para ajudá-lo a concluir a avaliação de seus dados e lacunas de processo para iniciar o caminho para maior produtividade, precisão de dados e economia de custos.
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