SEMEQ 9 mitos do monitoramento preditivo: veja o que considerar

Manter as operações de uma planta industrial eficientes é um desafio. Conheça os 9 mitos sobre o monitoramento preditivo e saiba no que acreditar!

Não caia nessa! 9 mitos do monitoramento preditivo

Em um cenário industrial cada vez mais complexo e competitivo, os gestores de manutenção enfrentam o desafio constante de manter suas operações eficientes, produtivas e lucrativas. 

Nesse contexto, a manutenção preditiva emerge como uma abordagem fundamental para garantir a confiabilidade, a disponibilidade e a longevidade dos ativos. No entanto, à medida que as tecnologias evoluem e os mitos persistem, é crucial separar os fatos da ficção quando se trata de implementar o monitoramento preditivo.

Neste artigo, conheça os nove mitos mais comuns sobre a manutenção preditiva e saiba como ela pode ser benéfica para sua planta industrial. Acompanhe!

  1. “Equipamentos novos não precisam de monitoramento”

Embora os equipamentos novos tenham menor probabilidade de apresentar falhas imediatas, isso não os isenta de possíveis problemas futuros nem mesmo de pequenos defeitos de fabricação.

A manutenção preditiva atua como uma medida preventiva, identificando sutis mudanças nos padrões de funcionamento, muitas vezes indetectáveis a olho nu, permitindo que as equipes de manutenção antecipem problemas.

Essa metodologia também ajuda a estabelecer uma linha de base para o desempenho normal do equipamento. Ou seja, se ocorrerem variações nos dados de monitoramento, mesmo em equipamentos novos, você pode detectar e corrigir essas mudanças antes que se tornem problemas graves.

  1. “Preditiva é tudo igual”

Essa visão simplista negligencia a variedade de tecnologias e abordagens disponíveis na manutenção preditiva. Desde análise de vibração até termografia e análise de óleo, cada método tem seus próprios benefícios e suas aplicações específicas.

A escolha adequada depende das necessidades da sua planta e dos ativos em questão. Além disso, a qualidade e a precisão dos dados coletados podem variar entre as soluções, impactando diretamente os resultados.

  1. “É difícil implementar o monitoramento preditivo

Apesar da adoção inicial parecer desafiadora, os avanços tecnológicos têm facilitado a integração da manutenção preditiva nas operações industriais. Plataformas intuitivas e soluções prontas para uso estão cada vez mais disponíveis, reduzindo a curva de aprendizado e acelerando a implementação. 

Além disso, poucas empresas de destaque, como a SEMEQ, oferecem suporte especializado desde a fase de planejamento até a operação efetiva.

  1. “Uma pessoa que coleta e outra que analisa não funciona”

A colaboração entre a equipe que coleta os dados e aquela responsável pela análise é fundamental para o sucesso da manutenção preditiva.

A coleta precisa e constante de dados confiáveis é a base para análises eficazes. Quando essas duas equipes trabalham juntas, seus esforços se complementam. A equipe de coleta fornece informações de alta qualidade e repetibilidade, enquanto a equipe de análise traduz esses dados em insights acionáveis e quando apresenta problema direciona para a causa. 

A grande vantagem deste modelo é evitar o viés, muito comum para quem coleta e analisa os dados, ao invés de avaliar o espectro, acaba usando muito mais da sensitiva que percebe o efeito..

  1. “Não precisa coletar espectro de tudo”

Embora seja impraticável coletar dados de todos os componentes em uma planta industrial, a escolha dos ativos a ser monitorados deve ser baseada em uma análise criteriosa. Focar nos equipamentos mais críticos e propensos a falhas garante um uso eficaz dos recursos.

  1. “Realizar a manutenção em equipamentos é perda de tempo”

A visão de que a manutenção é uma perda de tempo desconsidera o impacto positivo do monitoramento preditivo.

Em vez de esperar por falhas, essa abordagem permite antecipar problemas, evitar paradas não planejadas, minimizar os custos de reparo e prolongar a vida útil dos equipamentos.

Um estudo da McKinsey constatou que a manutenção preditiva pode reduzir o tempo de inatividade da máquina entre 30% e 50%, além de aumentar a vida útil da máquina entre 20% e 40%.

  1. “Integração de técnicas não funciona”

A ideia de que a combinação de diferentes técnicas de monitoramento é ineficaz é um equívoco. Na verdade, a integração de dados provenientes de diversas fontes aumenta a precisão das análises. 

Combinar análise de vibração, termografia análise de óleo, análise elétrica de motores e ultrassom, por exemplo, proporciona uma visão mais completa da saúde dos ativos, permitindo uma intervenção mais direcionada.

  1. “É muito caro investir em monitoramento preditivo

O investimento no monitoramento preditivo resulta em eficiência e economia a longo prazo. Apesar dos custos associados à implementação, os benefícios compensam amplamente esses esforços.

A detecção precoce de falhas, a redução de paradas não planejadas e a otimização dos processos resultam em economia significativa ao longo do tempo.

Além disso, os custos relacionados à estoque e operação da manutenção podem ser reduzidos em mais de 50% ao adotar a manutenção preditiva, de acordo com um levantamento realizado pelo “Plant Performance Group”, da divisão da “Technology of Energy Corporation”.

  1. “Terceirizar os serviços de manutenção é ruim”

Contrariando essa falácia, terceirizar serviços de manutenção preditiva pode ser altamente vantajoso. Empresas especializadas como a SEMEQ oferecem expertise e recursos que podem não estar disponíveis internamente, o que acaba liberando a equipe interna para focar em tarefas estratégicas, além de permitir o acesso a tecnologias avançadas e conhecimentos especializados.

Ao desvendar esses mitos, os gestores de manutenção podem abraçar plenamente os benefícios da manutenção preditiva, tornando suas operações mais eficientes, econômicas e confiáveis.

Entre em contato conosco hoje mesmo para ter uma planta segura e livre de falhas!

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