Como criar uma justificação comercial para a manutenção preditiva na indústria transformadora

Índice

A manutenção preditiva está a tornar-se mais importante para as empresas que pretendem melhorar a eficiência operacional e reduzir os custos. Ao utilizar a análise de dados para antecipar as falhas do equipamento, as organizações podem otimizar os horários de manutenção e minimizar o tempo de inatividade inesperado. 

Este blogue abordará os factores de valor da manutenção preditiva, delineará metodologias para calcular o seu interesse comercial e fornecerá informações práticas para uma implementação eficaz.

O que é a manutenção preditiva e as suas vantagens

A manutenção preditiva utiliza tecnologias avançadas para prever quando podem ocorrer avarias no equipamento. Ao contrário da manutenção reactiva tradicional, que trata dos problemas apenas depois de estes surgirem, ou da manutenção preventiva, que se baseia em revisões programadas, a manutenção preditiva identifica proactivamente potenciais problemas antes de estes conduzirem a avarias.

Os principais avanços tecnológicos que permitem a manutenção preditiva incluem a Internet das Coisas (IoT) e a análise de dados. Estas tecnologias facilitam a monitorização e a análise do equipamento em tempo real, permitindo às organizações agir com base em conhecimentos derivados de dados recolhidos ao longo do tempo.

Porque é que as organizações devem investir na manutenção preditiva

4 razões pelas quais as organizações devem considerar a manutenção preditiva:

  • Redução do tempo de inatividade: A manutenção preditiva permite intervenções atempadas, minimizando o tempo de inatividade não planeado. Por exemplo, um fabricante de aço implementou a manutenção preditiva para as suas bombas centrífugas críticas, o que levou a uma redução de 30% no tempo de inatividade ao longo de um ano.
  • Custos de manutenção mais baixos: Ao antecipar as falhas, as empresas podem otimizar os calendários de manutenção e reduzir a frequência de inspecções desnecessárias. O mesmo fabricante de aço comunicou poupanças anuais de 50 000 euros ao reduzir as actividades de manutenção desnecessárias.
  • Prolongamento da vida útil dos activos: A monitorização regular e a intervenção precoce ajudam a manter o equipamento em melhores condições, prolongando a sua vida operacional. Num caso, por exemplo, a manutenção preditiva prolongou a vida útil de uma máquina envelhecida numa média de 20%.
  • Melhoria da eficiência operacional: A melhoria do desempenho dos activos conduz a um aumento da produtividade e a uma redução do consumo de energia. Uma fábrica que adoptou técnicas de manutenção preditiva registou um aumento de 15% na eficiência global.

Desafios comuns na estimativa dos benefícios da manutenção preditiva

Embora as vantagens da manutenção preditiva sejam claras, a quantificação destes benefícios pode colocar desafios. As organizações deparam-se frequentemente com incertezas na previsão de falhas de activos e no desempenho das tecnologias preditivas.

Muitos sistemas de manutenção preditiva não conseguem prever perfeitamente as falhas devido a factores como a complexidade dos activos e a variação das condições de funcionamento. Indicadores-chave de desempenho para a manutenção preditiva, como a sensibilidade (taxa de verdadeiros positivos) e a especificidade (taxa de verdadeiros negativos), são importantes para avaliar a exatidão do sistema.

Por exemplo, um sistema de manutenção preditiva com uma sensibilidade de 90% significa que identifica corretamente 90% de potenciais falhas, enquanto uma especificidade de 85% indica que 85% de não-falhas são corretamente identificadas. As organizações devem concentrar-se na diferença de precisão entre os métodos actuais e as novas tecnologias de manutenção preditiva ao calcularem os potenciais benefícios.

Como avaliar o caso comercial da manutenção preditiva

Para calcular eficazmente a justificação comercial da manutenção preditiva, pode seguir uma abordagem estruturada:

Passo 1: Reunir uma equipa de especialistas

Reúna uma equipa que inclua engenheiros de manutenção, especialistas em tecnologia de manutenção preditiva e analistas de casos de negócios. Este esforço de colaboração assegurará uma avaliação abrangente dos potenciais benefícios e custos.

Etapa 2: Analisar os modos de falha e estimar o tempo médio entre falhas (MTBF)

Identificar os diferentes modos de falha dos activos em questão. Utilizar dados históricos e pareceres de peritos para estimar o MTBF para cada modo. 

Por exemplo, se uma bomba centrífuga tiver um MTBF de 10 anos para a falha do impulsor e de 8 anos para a falha do rolamento, estes valores serão cruciais para os cálculos.

Etapa 3: Discutir fontes de valor adicionais do sistema de manutenção preditiva

Investigar a forma como o sistema de manutenção preditiva pode afetar os custos de inspeção, os intervalos de manutenção, os custos operacionais e a vida útil dos activos. Identificar e quantificar estas fontes de valor adicionais, como a redução do consumo de energia através da identificação precoce de ineficiências.

Etapa 4: Efetuar uma análise detalhada do caso de negócio

Avalie os custos iniciais e recorrentes associados à implementação da manutenção preditiva. Utilize intervalos para variáveis incertas para melhorar a precisão das suas estimativas. Por exemplo, considere os potenciais falsos alarmes e os respectivos custos associados. Se um sistema de manutenção preditiva tiver uma especificidade de 92%, pode levar a um mínimo de manutenção desnecessária, apoiando assim um caso comercial positivo.

Principais factores de valor e um guia de início rápido

As organizações devem identificar os principais factores de valor da manutenção preditiva.

Os principais factores incluem:

  • Melhoria do tempo de funcionamento dos activos
  • Redução dos custos operacionais e de manutenção
  • Melhoria da eficiência energética
  • Prolongamento da vida útil dos activos

Quatro passos para começar com a manutenção preditiva 

  1. Avaliar as actuais práticas de manutenção: Avaliar as estratégias de manutenção existentes e identificar as áreas a melhorar.
  2. Investir em tecnologia: Considere a possibilidade de implementar tecnologias de manutenção preditiva que estejam de acordo com as necessidades da sua organização.
  3. Formar a sua equipa: Assegure-se de que as suas equipas de manutenção e de operações estão bem formadas na utilização de ferramentas de manutenção preditiva e na interpretação de dados.
  4. Monitorizar e ajustar: Monitorize continuamente o desempenho do seu programa de manutenção preditiva e ajuste-o conforme necessário para maximizar os benefícios.

Estudos de casos: alteração das estratégias de manutenção na indústria

Os exemplos mostram como a atualização das estratégias de manutenção pode conduzir a poupanças de custos significativas e a melhorias de eficiência. Num caso, uma bomba centrífuga sofreu uma avaria inesperada, que tinha o potencial de interromper a produção e provocar perdas de cerca de 25 000 euros por hora. Ao implementar um sistema de manutenção avançado, a empresa conseguiu detetar o problema atempadamente e resolver o modo de avaria antes que este causasse um tempo de inatividade dispendioso.

Num outro caso, uma empresa introduziu um sistema preditivo para monitorizar 10 bombas. Como resultado, conseguiram um período de retorno do investimento inferior a dois anos, ao mesmo tempo que aumentaram significativamente a eficiência operacional.

Estes exemplos destacam a forma como as empresas podem utilizar as informações baseadas em dados para otimizar a gestão de activos, permitindo que os decisores compreendam os potenciais benefícios e desafios da atualização das suas estratégias de manutenção.

Melhorar a gestão de activos para um maior impacto

A manutenção preditiva é uma estratégia poderosa para otimizar a eficiência operacional e reduzir os custos. Ao compreenderem os factores de valor e implementarem metodologias eficazes, as organizações podem criar um forte argumento comercial para a manutenção preditiva.

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