A manutenção preditiva mudou a forma como as empresas lidam com suas máquinas e equipamentos. Hoje, tem-se controle total sobre todos os ativos da empresa, garantindo total disponibilidade e potencializando sua vida útil.
Nos últimos 80 anos, a manutenção vem sofrendo uma série de mudanças e alterações devido ao surgimento de novas tecnologias, o aumento da instrumentação dos equipamentos, o desenvolvimento de projetos de maior complexidade, o emprego de novas técnicas e conceitos de manutenção, entre outros.
A história da manutenção tem início por volta de 1930, sendo dividida em 5 Gerações distintas:
A Primeira Geração diz respeito ao período antes da Segunda Guerra Mundial, quando a indústria era muito pouco mecanizada e todos os reparos ocorriam só quando existia a quebra — manutenção corretiva.
A Segunda Geração ocorreu após a Guerra, entre as décadas de 50 e 70. A grande demanda por produtos exigiu que as empresas mantivessem elevada produtividade e disponibilidade das máquinas e equipamentos. Foi quando surgiu a manutenção preventiva — intervenções realizadas em intervalos fixos, manutenção planejada.
A Terceira Geração — décadas de 80 e 90 — é o período em que começam a surgir os softwares de planejamento e controle da manutenção e tem-se o início do emprego da confiabilidade na manutenção. É nessa geração que aparecem os primeiros indícios de manutenção preditiva.
Na Quarta Geração, por volta do ano 2000, a manutenção começa a ganhar corpo e importância nas grandes corporações. Nessa época se dá o surgimento da Engenharia de Manutenção, principalmente focada no setor aeronáutico, onde se tem uma exigência da garantia de total disponibilidade e confiabilidade.
A Quinta Geração representa os dias atuais, momento em que a manutenção deu lugar à Engenharia de Manutenção e a Gestão de Ativos. Agora, conhecem-se todos os modos de falha, monitoram-se os equipamentos durante todo o tempo, tanto online quanto offline, as intervenções são praticamente todas planejadas e dentro do programa de manutenção preditiva.
Entenda melhor esse processo, veja por que ele mudou o mundo e como é aplicada em todos os tipos de empresas:
O que é manutenção preditiva
A manutenção preditiva, também chamada de manutenção sob condição é definida como as atuações realizadas de acordo com as modificações de parâmetros ou condições de desempenho de um determinado equipamento.
Em outras palavras, é um método aplicado na Engenharia de Manutenção que tem como finalidade indicar todas as condições reais de funcionamento e de performance de uma máquina. Por meio da medição de dados e parâmetros consegue-se detalhar o desgaste ou degradação de componentes e acompanhar o desempenho de equipamentos em tempo real.
A manutenção preditiva pode ser aplicada no monitoramento de condições mecânicas, elétricas, pneumáticas, eletrônicas e hidráulicas de equipamentos e instalações. Por meio dela é possível compreender o rendimento e a eficiência de máquinas e processos, sem que sejam necessárias intervenções ou paradas — a manutenção preditiva é feita de forma remota e confiável.
Como resultado do emprego de técnicas preditivas, observa-se um aumento significativo dos intervalos de reparos e uma redução expressiva das quebras — manutenção corretiva. Com isso, tem-se a garantia de máquinas disponíveis e uma diminuição dos custos de manutenção.
Como adotar a manutenção preditiva
Esse tipo de manutenção exige softwares específicos e tecnologia de ponta para garantir resultados satisfatórios. Podemos considerar que, para adotar a manutenção preditiva, é necessário seguir as seguintes condições básicas:
Com todas essas condições, é possível implantar esse tipo de manutenção, que permitirá o controle total das instalações e a garantia do pleno funcionamento do equipamento.
Quais são os seus objetivos
Como foi mostrado, esse tipo de manutenção visa a maximizar a vida útil dos equipamentos. O acompanhamento preditivo, além de aumentar a confiabilidade e a disponibilidade das máquinas, permite que as empresas busquem uma série de outros objetivos, dentre os quais podemos destacar:
