A manutenção preventiva é uma prática comum para a maioria das empresas, mas a manutenção preditiva (PdM) é o Santo Graal. Seja em uma usina de energia, em um hospital ou em uma 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.
O segredo 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 certos para progredir. Isso significa preencher as lacunas de funcionalidade dos sistemas de gerenciamento de ativos empresariais (EAM), como o SAP, para substituir a papelada incômoda e os arquivos do Excel por sistemas de automação. Extrair até a última gota de valor dos dados à sua disposição é a pedra angular da manutenção preditiva.
A boa notícia é que existem ferramentas, estratégias e táticas que podem realmente ajudá-lo nessa jornada.
Desafios na migração para a manutenção preditiva
A criação de uma estratégia de PdM robusta e resiliente não acontecerá da noite para o dia. Você precisará da tecnologia certa, além de antecipar os obstáculos comuns aos negócios, à qualidade dos dados e aos processos. Um dos primeiros desafios que afugentam os líderes de operações e de tecnologia de adotar totalmente a PdM são as preocupações com o possível investimento de tempo, as interrupções e os custos.
Uma análise de lacunas funcionais pode ser útil para detalhar 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 em tecnologias e processos de gerenciamento de mudanças para eliminá-las pode proporcionar retornos sólidos e preparar o terreno para o próximo nível de investimentos.
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 que coleta atualmente e avaliar se eles incluem as informações necessárias para a criação de um plano de PdM. Isso inclui as informações que os artesãos capturam na manutenção ou no reparo de seus ativos essenciais.
Em um modelo de manutenção preventiva, as sementes de uma possível falha que surgem entre os intervalos de manutenção programada podem, muitas vezes, não ser detectadas. O investimento em tecnologias de IoT, como sensores com conectividade com a Internet, começará a fornecer os dados necessários. O plano APdM mescla o ecossistema tecnológico 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 de medidas-chave para monitorar seu progresso. A eficiência geral do equipamento (OEE) é um dos principais KPIs que a manutenção preditiva ajuda a elevar, juntamente 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, esse é outro conjunto de lacunas de dados que você precisa preencher para avançar em sua jornada.
Investindo em tecnologia e automação
À medida que você avança na coleta de dados, pode procurar tecnologias adicionais e automação para o PDM. O software de aprendizado de máquina e inteligência artificial, por exemplo, pode desempenhar um papel fundamental na estruturação de dados para esse plano. Mas, para realizar a manutenção preditiva, você precisa fazer mais do que apenas analisar os dados para criar modelos preditivos, você precisa colocar o plano em ação.
Adicionar automação aos seus processos de implementação pode melhorar a priorização e a programação das tarefas de manutenção preditiva. Ela também pode estruturar e capturar os dados para dar suporte ao rastreamento de KPIs e à análise preditiva futura.
Passar da manutenção preventiva para a preditiva é uma mudança radical para muitas operações. Mas os benefícios da redução do tempo de inatividade e do uso mais eficaz dos técnicos valem bem o investimento. A seleção das tecnologias certas para uma melhor estruturação de dados e maior automação o ajudará a implementar um plano de PdM com mais eficiência e a levar suas operações de manutenção para o futuro.
Encontre o parceiro certo
Como em todos os processos de transformação, há 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 Sigga pode ajudar. Temos 20 anos de experiência em digitalização e mobilização para ajudar as equipes de operações empresariais a implantar soluções de automação. Entre em contato conosco para ajudá-lo a concluir a avaliação de suas lacunas de dados e processos e começar a trilhar o caminho para uma maior produtividade, precisão de dados e economia de custos.
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