A manutenção preditiva envolve o uso de dados de máquinas instrumentadas para identificar quando é necessário fazer manutenção ou revisão. Em princípio, isso reduz o trabalho de manutenção e as despesas, ao mesmo tempo em que melhora a disponibilidade do equipamento.
Na prática, porém, a implementação frequentemente enfrenta resistência. Executar um programa piloto de manutenção preditiva é uma maneira de reunir dados para conquistar os pessimistas e demonstrar um retorno sobre o esforço e o investimento. Também ajuda a ajustar a implementação para áreas maiores.
Este artigo explica como implementar manutenção preditivacomeçando com uma demonstração em pequena escala. Passar pelas etapas envolvidas e discutir os benefícios esperados guiará o desenvolvimento de uma estratégia de manutenção preditiva.
Etapas para implementar um piloto de manutenção preditiva
Um programa piloto tem dois objetivos principais: para reunir os dados necessários para justificar uma implementação mais ampla e identificar quando são necessárias mudanças na abordagem para maximizar os benefícios. Além disso, também ajudará a conquistar aqueles que podem resistir à ideia de manutenção preditiva, por motivos de custo ou risco, ou porque é vista como uma ameaça.
As 10 etapas a seguir descrevem os principais elementos de um manutenção preditiva plano piloto.
#1: Defina objetivos e critérios
Decida o que você quer atingir e como medir o progresso. Além disso, estabeleça um orçamento como parte da definição de objetivos, pois isso determinará o número e o alcance dos sensores a serem implantados.
Os objetivos geralmente são:
- Reduza o tempo de inatividade (ou aumente a disponibilidade)
- Prolongue a vida útil do equipamento
- Reduzir despesas de manutenção
Geralmente medimos em termos de tempo médio antes da falha (MTBF), disponibilidade (como parte de um cálculo de OEE) ou dólares, mas podemos concordar com outras medidas como parte do piloto.
#2: Escolha ativos para testar
É important selecionar uma área ou grupo de máquinas que mostre os benefícios da manutenção preditiva. Isso significa escolher ativos de alta importância para a fabricação e de um tipo para o qual a tecnologia de sensores esteja disponível.
Máquinas rotativas como bombas, motores e ventiladores podem ser uma boa aplicação piloto porque diversas tecnologias de detecção e diagnóstico estão disponíveis.
#3: Desenvolver Planos de Coleta e Análise de Dados
Estabeleça dados de desempenho de base e, em seguida, seize e analise dados de sensores instalados no equipamento piloto.
Dependerá de alguém fazer visitas periódicas ao maquinário e coletar dados de amostra, ou a tecnologia da Indústria 4.0 será usada para capturar e analisar em tempo actual? Há uma oportunidade de fazer disso um projeto piloto de machine studying de manutenção preditiva?
#4: Selecione o equipamento de monitoramento de condições adequado
Tendo identificado as máquinas ou a área para o piloto, decide quais parâmetros devem ser monitorados. Onde houver registros de manutenção, revise-os para determinar os modos de falha primários.
Executar uma análise de causa raiz pode ajudar a garantir que você selecione as características corretas para monitoramento. Depois de estabelecer essas características, procure sensores com recursos apropriados, como altas taxas de amostragem, interfaces de comunicação e possivelmente recursos de computação de ponta.
#5: Defina expectativas
Um programa piloto é uma oportunidade de aprender o que funciona e o que não funciona. A manutenção preditiva não eliminará todas as avarias, pelo menos não inicialmente. Leva tempo para construir o histórico que permite a detecção precoce de inconsistências na operação.
Ao observar inconsistências, inspecione como a condição da máquina e a probabilidade de quebra se correlacionam com os dados. Isso pode resultar em mais tempo de inatividade do que period o caso antes da implementação do piloto. As partes interessadas devem estar preparadas para isso antes do programa começar.
#6: Implementar Programa Piloto
Instale sensores e comece a coletar dados. Implemente e teste modelos algorítmicos de dados para detectar condições anômalas que podem sinalizar uma quebra iminente. Understand inspeções de máquinas para verificar as razões de quaisquer sinais anormais detectados. Mantenha as partes interessadas totalmente informadas sobre o progresso.
#7: Buscar Suggestions Contínuo e Melhoria de Modelagem
O programa piloto deve ser atualizado conforme lições são aprendidas e novas informações se tornam disponíveis. Um elemento central é o uso de modelagem de manutenção preditiva para orientar o refinamento dos algoritmos usados.
A melhoria pode incluir adicionar mais sensores ou sensores de um tipo diferente, alterar frequências de amostragem e revisar limites de ação.
#8: Analise sucessos e fracassos
Se a máquina quebrar durante o estudo piloto, entenda por que os sinais não foram detectados ou não foram acionados em tempo hábil. Por outro lado, se você decidir executar a manutenção com base nos dados capturados, revise as peças substituídas e a condição da máquina para estimar o quão perto a máquina estava da falha.
Lembre-se de garantir que as partes interessadas entendam que as avarias são oportunidades de melhoria. Nem todo trabalho de manutenção é um sucesso se não conseguir evitar uma avaria.
#9: Considere a escalabilidade
O objetivo closing de um estudo piloto de manutenção preditiva é reunir os dados para justificar e orientar a implementação de um programa maior. Isso pode ser em uma única linha em uma planta, em toda uma empresa ou em algum lugar entre os dois.
#10: Implementação mais ampla
Considerações para uma implementação mais ampla incluem:
- Variedade de tecnologias de sensores e número de fornecedores: Em geral, menos é melhor, pois a padronização reduz as curvas de aprendizado e simplifica os requisitos de peças de reposição, desde que as características corretas sejam monitoradas.
- Tecnologias de comunicação: A Ethernet com fio pode funcionar em uma pequena área próxima aos escritórios de administração de manutenção, mas em uma planta que abrange muitos hectares, ou quando o objetivo é implementar manutenção preditiva em várias instalações, outras tecnologias, como a celular, podem ser mais apropriadas.
- Responsabilidades de análise e interpretação de dados: Métodos manuais podem ser apropriados para o estudo piloto, mas a automação se tornará essencial conforme o quantity de dados aumenta. Decida se o aprendizado de máquina ou outras ferramentas de análise serão úteis.
Benefícios dos programas de manutenção preditiva
A manutenção industrial visa garantir que o maquinário esteja disponível para funcionar quando necessário, na taxa e qualidade exigidas. Muitas plantas de fabricação usam estratégias de manutenção planejada para atingir isso, mas como os recursos são escassos e o tempo das máquinas é limitado, é importante focar nos aspectos prioritários.
A manutenção preditiva usa monitoramento de máquina e dados de histórico de máquina para determinar quando o trabalho é necessário. Os benefícios disso são:
- Elimina trabalhos de manutenção desnecessários: Isso evita a paralisação de máquinas e economiza horas e materiais de manutenção.
- Melhor agendamento de manutenção:Ao estimar o tempo restante antes da falha a partir do momento em que um parâmetro inconsistente ou anormal é detectado (melhor feito com a ajuda de um histórico detalhado da máquina), é possível programar o trabalho de reparo para um momento que não interrompa a produção.
- Estoque reduzido de peças de reposição: Em vez de manter grandes estoques de peças como acoplamentos, correias e filtros em caso de quebra, os inventários podem ser reduzidos porque as peças de reposição só precisam ser compradas quando for tomada a decisão de agendar um trabalho de reparo ou substituição.
- Maior disponibilidade da máquina: Otimizar os cronogramas de manutenção e o tipo de trabalho feito reduzirá as quebras e a necessidade de interromper a produção para inspeção e manutenção. Isso suporta maior OEE e produção.
- Aumento do envolvimento do técnico de manutenção: Ninguém gosta de executar trabalho desnecessário, o que às vezes é o caso quando estratégias de manutenção preventiva baseadas em tempo estão em vigor. Com uma estratégia de manutenção preditiva, à medida que os técnicos aprendem que o sistema os está ajudando a evitar falhas, eles desenvolverão mais confiança no que ele lhes diz e verão os benefícios em menos avarias.
Obtenha suporte para implantação de manutenção preditiva
A manutenção preditiva promete reduzir o trabalho de manutenção e, portanto, diminuir os custos, ao mesmo tempo em que melhora a disponibilidade da máquina. No entanto, propostas para adotar esse tipo de estratégia de manutenção frequentemente enfrentam resistência, particularmente em relação aos custos de implementação e benefícios subsequentes.
Além disso, raramente é realista ou prático identificar todas as características importantes a serem monitoradas antes de iniciar tal programa. Em vez disso, é importante continuar revisando a abordagem com base nas lições aprendidas e nos dados adquiridos.
Um programa piloto de manutenção preditiva é uma maneira de baixo risco de abordar essas preocupações enquanto coleta dados, aprende lições e coloca as partes interessadas a bordo com os objetivos. No entanto, tal programa precisa de planejamento e implementação cuidadosos se não quiser prejudicar os objetivos mais amplos.
Este weblog descreve dez etapas para criar e implementar um piloto de manutenção preditiva, fornecendo uma base para aqueles prontos para assumir o desafio de forma independente. No entanto, é importante reconhecer que a parceria com um provedor de serviços de manutenção preditiva experiente pode oferecer vantagens significativas. Esses especialistas trazem insights valiosos e estratégias comprovadas para a mesa, ajudando a navegar por armadilhas potenciais e garantindo uma implementação suave e eficaz.