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Cálculo de disponibilidade: veja o que é, quais são os tipos e como calculá-lo

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A disponibilidade é um aspecto crucial na manutenção preditiva de uma planta industrial. Afinal, uma planta sem disponibilidade enfrenta interrupções inesperadas, paradas não programadas e ineficiências operacionais que resultam em perdas financeiras significativas.

Para superar esses desafios, os gestores precisam compreender e dominar o cálculo de disponibilidade. Essa habilidade permite que tomem decisões precisas sobre alocação de recursos, planejamento de manutenção e otimização de processos.

Se você ainda não sabe como realizar o cálculo de disponibilidade, não precisa mais se preocupar: explicamos tudo neste artigo!

Principais desafios para manter uma planta com disponibilidade

Os principais desafios para manter uma planta industrial com disponibilidade envolvem a conservação adequada das máquinas, a fim de preservar a segurança das operações.

A disponibilidade também está ligada com a atuação eficiente do setor de compras. Com as peças de reposição prontas para a substituição devida, os equipamentos também tendem a ficar parados por menos tempo.

Prejuízos de uma planta sem disponibilidade de máquinas

Por outro lado, sem a disponibilidade adequada das máquinas, é provável que as empresas sofram com os efeitos das falhas na operação. O problema também pode causar a interrupção das atividades e prejudicar a produtividade das plantas industriais.

Quando o nível de disponibilidade é baixo, as empresas ainda podem ser afetadas com eventuais custos extras. Portanto, calcular e buscar elevar o índice de disponibilidade implica a melhoria da saúde financeira do negócio.

O que é disponibilidade na manutenção?

A disponibilidade é um indicador que pode ser usado para avaliar o tempo que um ativo pode ser usado, a exemplo de uma máquina industrial. A métrica serve para mostrar a probabilidade de o equipamento não ficar parado por conta de atividades de manutenção preventiva, considerando um determinado período de tempo.

O cálculo considera, por exemplo, que se uma máquina funciona 12 horas por dia, leva uma hora para ser ligada e passa por uma hora em manutenção, a disponibilidade final é de 10 horas por dia. Porém, isso pode acarretar atrasos na linha de produção e prejudicar os resultados das organizações.

Tipos de disponibilidade

Os tipos de disponibilidade na manutenção mais comuns são a física e a inerente. Confira, a seguir,  as diferenças entre elas.

Física

A disponibilidade física é a conexão entre dois fatores: 1) o tempo em que um ativo ou conjunto de equipamentos está em condições para funcionar de forma adequada para uma operação planejada; e 2) o total de horas/calendário. Nesse sentido, são consideradas as condições mecânicas, eletrônicas e elétricas das máquinas.

Inerente

Já a disponibilidade inerente leva em conta somente o tempo de inatividade do equipamento, devido à realização de ações de manutenção corretiva. Portanto, não inclui as paradas com o objetivo de manutenção preventiva ou preditiva, assim como as paradas causadas por atrasos na entrega de matéria-prima.

O cálculo da disponibilidade inerente tem o objetivo de avaliar a agilidade e a eficiência da equipe de manutenção. Também é possível medir o nível de treinamento e especialização do time por conta desse índice.

Disponibilidade x confiabilidade

A disponibilidade e a confiabilidade são questões diferentes. O primeiro termo diz respeito à probabilidade de um equipamento ter a performance esperada. Por isso, é diferente de o ativo estar disponível.

A confiabilidade está relacionada com a garantia de que as máquinas funcionem dentro de padrões de qualidade, para então produzir os resultados desejados. Por consequência, quanto menor a confiabilidade de um ativo, menor também será a sua disponibilidade.

Como fazer o cálculo de disponibilidade?

O cálculo de disponibilidade deve ser feito seguindo determinadas fórmulas, conforme o tipo de disponibilidade que será mensurado. Saiba mais!

Física

Para mensurar a disponibilidade física, considere a fórmula: H1 – H2 x 100%/H1. Nesse cálculo, o termo H1 diz respeito ao total de horas/calendário (24 horas x número de dias do mês).

Já a expressão H2 se refere ao total de horas paradas a fim de realizar manutenção no ativo, seja manutenção corretiva ou preventiva, por exemplo.

Inerente

A disponibilidade inerente, por sua vez, é determinada pela fórmula MTBF/MTBF + MTTR% x 100. A sigla MTBF (Mean Time Between Failure) significa tempo médio entre falhas. O termo MTTR (Mean Time to Repair) equivale ao tempo médio para reparo.

Conheça outros indicadores essenciais para plantas industriais

Depois de conhecer a importância do cálculo de disponibilidade, veja também outros indicadores para acompanhar nas plantas industriais: o MTTR, o MTBF e o CMP.

Tempo Médio entre Reparos (MTTR)

Já citamos o MTTR para explicar o cálculo da disponibilidade inerente. Esse índice está ligado ao tempo médio que o técnico fará o reparo para que o equipamento volte a funcionar de forma integral. A finalidade é mensurar a mantenabilidade do equipamento.

Tempo Médio entre Falhas (MTBF)

Também usado no cálculo da disponibilidade inerente, o Tempo Médio entre Falhas é aquele registrado entre as manutenções. O objetivo desse índice é medir o nível de confiabilidade de um ativo.

Custo de Manutenção sobre Peças Produzidas (CMP)

O Custo de Manutenção sobre Peças Produzidas serve para mensurar os custos com mão de obra, terceirização, materiais, desgaste das máquinas, entre outras despesas. A intenção é compreender se os gastos estão dentro dos parâmetros esperados para evitar prejuízos.

Confira mais detalhes sobre os sete indicadores de manutenção preditiva para acompanhar nas plantas industriais no nosso infográfico, que você pode baixar aqui.

Conte com a Semeq para melhorar a disponibilidade dos ativos

A Semeq é uma empresa capaz de ouvir e traduzir a linguagem da saúde dos seus equipamentos. Com os nossos serviços de manutenção preditiva, é possível usar a capacidade máxima dos seus ativos.

Oferecemos uma linha ampla de sistemas para monitoramento de manutenção preditiva, com diferentes tipos de sensores. Além do mais, você pode contar com suporte técnico e mão de obra especializados para melhorar a performance da sua linha de produção.

Hoje, a Semeq monitora 500 fábricas ao redor mundo e está presente em 40 países. Nossa equipe é composta por mais de 300 funcionários, empenhados em aumentar a eficiência da sua atividade industrial. Aproveite para entrar em contato conosco hoje mesmo!

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Data-driven na manutenção industrial: como tomar decisões certeiras

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A tomada de decisões baseadas em dados desempenha um papel fundamental nas plantas industriais modernas. Em um ambiente altamente complexo e dinâmico, as informações precisas e confiáveis são essenciais para otimizar a eficiência operacional, minimizar os custos e maximizar a produtividade.

Nesse sentido, a análise de dados permite identificar padrões, tendências e anomalias, facilitando a identificação de oportunidades de melhoria e a resolução de problemas. Além disso, a utilização de dados na tomada de decisões promove uma abordagem mais objetiva e embasada, reduzindo a dependência de suposições e intuições subjetivas.

Neste artigo, vamos explorar o conceito de decisão baseada em dados, entender sua importância no gerenciamento de plantas industriais e mostrar como os profissionais podem fazer isso.

O que é a decisão baseada em dados?

A decisão baseada em dados, ou data-driven decision-making, é o processo de tomar decisões estratégicas e operacionais com base em informações concretas obtidas por meio da análise de dados e indicadores.

Em vez de confiar apenas na intuição ou na experiência, os gestores utilizam informações coletadas, analisadas e interpretadas para embasar suas escolhas, aumentando a precisão e a eficiência das ações tomadas.

No contexto de plantas industriais, a decisão baseada em dados envolve o uso de tecnologias e metodologias para coletar, processar e analisar informações sobre desempenho das máquinas, eficiência operacional, consumo de recursos e outros aspectos relevantes.

Dessa forma, os gestores e profissionais responsáveis podem tomar decisões mais informadas e precisas sobre manutenção preditiva, otimização de processos, alocação de recursos e estratégias de crescimento.

Com isso, as empresas podem melhorar a produtividade, reduzir custos e aumentar a lucratividade de suas operações, garantindo a sustentabilidade e a competitividade no mercado, como veremos a seguir.

Por que é essencial para gerir plantas industriais?

A decisão baseada em dados é essencial no gerenciamento de plantas industriais por várias razões, entre elas:

  1. Otimização de recursos: a análise de dados permite identificar áreas onde os recursos podem ser melhor utilizados.
  2. Prevenção de falhas e manutenção preditiva: monitorar o desempenho das máquinas e analisar dados online permite detectar padrões e sinais de possíveis falhas antes que elas ocorram.
  3. Melhoria contínua: a tomada de decisões baseada em dados possibilita a identificação de oportunidades de melhoria nos processos e na performance das máquinas, promovendo a inovação e a competitividade da planta industrial.
  4. Redução de riscos: a utilização de dados confiáveis e precisos contribui para a diminuição de riscos associados a tomadas de decisões errôneas, que podem levar a prejuízos financeiros e operacionais.
  5. Aumento da lucratividade: uma gestão eficiente e orientada por dados pode resultar em maior disponibilidade de ativos e, consequentemente, em maior lucratividade para a empresa.

Por meio da decisão baseada em dados, as plantas industriais podem se tornar mais eficientes, seguras e lucrativas, garantindo a sustentabilidade e o crescimento do negócio.

Como gerar dados em uma planta?

Mas como gerar alto volume de dados em uma planta industrial? Para isso, é necessário adotar uma série de estratégias e ferramentas que possibilitem a coleta e o processamento de informações relevantes. Algumas dessas abordagens incluem:

Plataformas/softwares

A implementação de plataformas e softwares específicos para o monitoramento e a coleta de dados permite a análise em tempo real de indicadores de desempenho, como a eficiência das máquinas, o consumo de energia e a qualidade da produção, facilitando as tomadas de decisões informadas.

Inteligência artificial

A utilização de tecnologias de inteligência artificial (IA) permite a análise de grandes volumes de dados de maneira rápida e precisa. A IA pode identificar padrões, prever falhas e gerar insights valiosos para a tomada de decisões, auxiliando na manutenção preditiva e na otimização dos processos.

Indicadores

Definir e acompanhar indicadores-chave de desempenho (KPIs) é essencial para gerar dados significativos em uma planta industrial. Os KPIs podem incluir medidas relacionadas à produtividade, à qualidade, à segurança, aos custos e à sustentabilidade, entre outros aspectos relevantes para o negócio.

Como conseguir tomar decisões a partir desses dados?

Agora que você sabe o que é decisão baseada em dados e tem os dados gerados à sua disposição, é importante saber como utilizá-los para tomar decisões seguras e melhorar o desempenho da planta industrial. Algumas sugestões incluem:

Contratação de serviços de inteligência

Empresas especializadas em análise de dados e inteligência de mercado, como a Semeq, podem ser contratadas para auxiliar na coleta e geração de dados importantes, interpretação das informações de forma integrada, geração de laudos e na tomada de decisões estratégicas. Essas empresas têm experiência e conhecimento específico no setor, contribuindo para a eficiência das ações tomadas.

Cursos de qualificação

Investir na capacitação dos profissionais responsáveis pela gestão e operação das plantas industriais é fundamental para garantir que saibam como interpretar e utilizar os dados coletados. Cursos e treinamentos em áreas como análise de dados, manutenção preditiva e gestão de ativos podem ser úteis nesse sentido.

Montar equipe interna para leitura e armazenamento de dados

Criar uma equipe interna dedicada à coleta, à análise e ao armazenamento de dados é uma opção para empresas que desejam manter um maior controle desse processo. Essa equipe será responsável por garantir que os dados gerados sejam consistentes, confiáveis e utilizados de forma eficiente na tomada de decisões.

Tenha uma planta que gera dados com a Semeq

A Semeq é uma empresa líder no mercado de monitoramento de máquinas e manutenção preditiva, com quase 30 anos de experiência e presença em mais de 40 países.

Com uma equipe de P&D altamente qualificada e dedicada à inovação, a Semeq desenvolve e fabrica sensores sem fio, coletores de dados, softwares de inteligência artificial e aplicativos voltados para a manutenção preditiva.

Ao implementar as soluções da Semeq em sua planta industrial, você poderá aumentar a disponibilidade de ativos, reduzir custos operacionais e aprimorar a eficiência, resultando em maior lucratividade para o seu negócio.

Aproveite os benefícios da decisão baseada em dados em sua planta industrial. Converse com nossos especialistas e descubra como a Semeq pode ajudar na otimização de processos e na tomada de decisões certeiras.

Entre em contato conosco agora mesmo e eleve sua empresa a novos patamares de sucesso e eficiência