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Preparação de cavacos: como reduzir perdas com Manutenção Preditiva com IA

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A preparação de cavacos é uma das etapas mais sensíveis do processo produtivo nas indústrias de papel e celulose. Instabilidades nessa fase impactam diretamente o desempenho do digestor, o consumo energético, os custos operacionais e a qualidade final da polpa.

Nesse cenário, a Manutenção Preditiva com IA surge como um diferencial estratégico. Ao combinar monitoramento contínuo com algoritmos inteligentes, torna-se possível identificar padrões anormais, antecipar falhas e manter o processo sob controle antes que perdas significativas ocorram.

Neste artigo, analisamos onde surgem as principais perdas na preparação de cavacos, como a inteligência artificial aplicada à manutenção atua nesses pontos e quais ganhos podem ser obtidos com sua adoção estruturada.

Onde surgem as perdas na preparação de cavacos

A linha de preparação envolve picadores, transportadores, peneiras e alimentadores operando de forma integrada. Pequenos desvios mecânicos ou elétricos, quando não interpretados corretamente, se propagam ao longo do processo.

Vibração elevada e desequilíbrio em picadores

O desgaste gradual de facas, discos ou pás altera o comportamento dinâmico do equipamento, gerando padrões anormais de vibração.

Os principais impactos incluem:

  • Variação no tamanho dos cavacos

  • Digestão irregular da madeira

  • Aumento do consumo de licor e energia térmica

  • Redução da vida útil de componentes mecânicos

  • Maior incidência de intervenções corretivas

Com apoio de modelos preditivos baseados em IA, essas alterações são identificadas por tendência, e não apenas por limites fixos.

Instabilidades recorrentes em transportadores

Acúmulo de material, excesso de umidade ou desalinhamentos estruturais provocam falhas intermitentes que afetam o fluxo contínuo.

Essas condições levam a:

  • Redução do rendimento horário

  • Elevação do consumo elétrico

  • Operação frequente em sobrecarga

  • Paradas inesperadas

A IA permite reconhecer padrões de degradação progressiva, diferenciando eventos pontuais de falhas em evolução.

Desvios operacionais em peneiras e alimentadores

Distribuição irregular e vibração fora do padrão elevam o índice de rejeitos e retrabalho.

Como consequência:

  • Parte dos cavacos deixa de seguir para o processo principal

  • O desperdício de matéria-prima aumenta

  • O consumo energético se eleva

  • A manutenção se torna mais frequente

Com análise inteligente, esses desvios deixam de ser percebidos apenas após o impacto no processo.

Como a IA transforma a Manutenção Preditiva na preparação de cavacos

A Manutenção Preditiva com IA vai além da simples coleta de dados. A inteligência artificial interpreta grandes volumes de informações, identifica correlações invisíveis ao olhar humano e aprende continuamente com o histórico operacional.

Com isso, torna-se possível:

Antecipar falhas com maior precisão

  • Identificação de padrões anormais de vibração

  • Detecção precoce de desequilíbrios progressivos

  • Reconhecimento de aquecimento fora de comportamento esperado

  • Análise inteligente de sobrecargas elétricas

Reduzir variações de processo

Ao estabilizar o desempenho dos ativos, a IA contribui para manter a operação dentro das faixas ideais, reduzindo perdas e oscilações no digestor.

Diminuir intervenções emergenciais

As ações de manutenção passam a ser orientadas por probabilidade de falha, e não apenas por tempo ou ocorrência de quebra.

Otimizar o uso de energia

Equipamentos operando de forma estável consomem menos energia. A análise preditiva baseada em IA contribui para maior eficiência energética e previsibilidade operacional.

Acompanhar continuamente ativos críticos

Indicadores de condição, tendência e risco ficam disponíveis de forma clara, permitindo decisões rápidas e embasadas.

Resultados alcançados com Manutenção Preditiva com IA

A aplicação consistente desse modelo traz ganhos claros para a operação:

  • Redução de perdas de cavacos

  • Maior estabilidade no processo de digestão

  • Menor número de paradas não planejadas

  • Aumento da vida útil dos equipamentos

  • Redução do consumo energético

  • Maior previsibilidade operacional

FAQ – Manutenção Preditiva com IA na preparação de cavacos

  1. Quais falhas mais afetam o rendimento da preparação de cavacos?
     Desequilíbrios em picadores, instabilidades em transportadores e desvios em peneiras e alimentadores estão entre os principais fatores de perda.
  2. Qual o papel da IA nesse processo?
     A inteligência artificial analisa tendências, aprende com dados históricos e identifica falhas em estágio inicial, com maior precisão do que métodos tradicionais.
  3. Quais benefícios podem ser percebidos rapidamente?
     Redução de desperdícios, menor incidência de falhas emergenciais, melhoria da eficiência energética e maior confiabilidade dos ativos.
  4. Como a SEMEQ apoia essa aplicação?
     A SEMEQ Systems oferece soluções completas de Manutenção Preditiva com IA, integrando sensores, plataforma analítica, dashboards e suporte técnico especializado.

Fale com a SEMEQ

A SEMEQ atua como parceira estratégica das indústrias de papel e celulose, aplicando inteligência artificial à manutenção preditiva dos ativos mais críticos da planta.

Entre em contato com nossa equipe e descubra como tornar sua operação mais confiável, eficiente e orientada por dados.

 

Falhas em printers: perdas invisíveis de qualidade e eficiência na linha de embalagens

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Na rotina de uma fábrica de embalagens, a busca por alta disponibilidade, repetibilidade e precisão na impressão é constante.
 Ainda assim, muitos gestores de manutenção lidam com um problema silencioso: falhas em printers que não provocam paradas imediatas, mas geram perda progressiva de qualidade, eficiência e estabilidade do processo.

Essas perdas, muitas vezes imperceptíveis no curto prazo, impactam a produtividade, elevam custos operacionais e comprometem o produto final — sem serem capturadas pelas rotinas tradicionais de manutenção preventiva.

Ao longo deste artigo, você vai entender quais falhas mais afetam o desempenho dos printers, por que elas costumam ser detectadas tardiamente e como o monitoramento preditivo industrial se tornou essencial para preservar a performance da linha.

Os prejuízos de uma impressora funcionando abaixo da performance em uma fábrica de embalagens

Quando o printer deixa de operar em sua faixa ideal, o impacto na produtividade da linha é direto.

Uma impressora industrial que perde precisão de sincronismo, apresenta vibrações ou sofre com desalinhamentos pode causar:

  • Desvios de impressão e falhas de marcação, comprometendo a legibilidade de códigos, lotes e rótulos;
  • Aumento de refugos e retrabalhos, gerando desperdício de insumos e tempo;
  • Microparadas recorrentes, que somadas representam horas de linha parada ao longo do mês;
  • Perda de ritmo produtivo, reduzindo o OEE (Overall Equipment Effectiveness).

Segundo o relatório Trends in Packaging and Processing Operations da PMMI, falhas em equipamentos periféricos como impressoras, aplicadores e sistemas de inspeção são frequentemente citadas como causas relevantes de paradas não planejadas e perdas de eficiência nas linhas de embalagem.

Ou seja, o problema pode não estar na linha principal, mas em um equipamento aparentemente secundário — até que ele interrompa toda a produção.

Principais falhas em printers e suas causas ocultas

Mesmo com inspeções regulares, muitas falhas em printers têm origem em causas mecânicas e elétricas que se desenvolvem de forma progressiva.
 Esses problemas não surgem de maneira abrupta e, muitas vezes, não geram alarmes imediatos, mas se manifestam por meio de efeitos operacionais e ambientais, como instabilidade do processo, perda de qualidade de impressão e redução da eficiência da linha de embalagens.

Desalinhamento do cabeçote e falhas de sincronismo

O desalinhamento entre o cabeçote de impressão e o sistema de movimentação é uma das falhas mais recorrentes.

Com o tempo, vibrações, choques ou ajustes incorretos podem alterar o ângulo de ataque da impressão. Isso gera marcas imprecisas e leituras incorretas de código.

Falhas de sincronismo entre o printer e o transportador também são críticas: o atraso de poucos milissegundos pode causar desfoque ou duplicação na impressão.

Esses desvios são difíceis de identificar visualmente no início — e só se tornam evidentes quando o volume de produtos defeituosos cresce.

Vibrações em suportes e eixos que afetam a precisão da impressão

As vibrações são um inimigo silencioso da confiabilidade. Quando suportes, mancais ou eixos apresentam microvibrações, o cabeçote perde estabilidade. O resultado é uma impressão irregular, com falhas em códigos de barras, datas ou logotipos.

Essas vibrações, quando não controladas, também aceleram o desgaste de rolamentos e acoplamentos, podendo levar a paradas inesperadas.

Sem o suporte do monitoramento preditivo industrial, elas costumam passar despercebidas até que o dano seja irreversível.

Variações de temperatura e sujeira que afetam sensores e atuadores

Ambientes de embalagem frequentemente sofrem com flutuações de temperatura, poeira e partículas de tinta ou adesivo.

Esses contaminantes afetam sensores ópticos e atuadores pneumáticos, levando a erros de leitura e atrasos na resposta do sistema.

A consequência é o descompasso entre o momento da impressão e a passagem do produto — um problema clássico que reduz a eficiência e aumenta o retrabalho.

Como esses problemas evoluem de forma gradual, gerando perda de qualidade

O maior desafio é que esses problemas não surgem de forma abrupta. Primeiro, aparecem pequenas variações de desempenho. Depois, microparadas intermitentes.

Somente quando a deterioração  já compromete o ritmo produtivo é que o problema se torna evidente.

Esse processo gradual explica por que as rotinas de manutenção preventiva nem sempre detectam falhas em printers:

  • Elas se baseiam em intervalos de tempo, e não em condição real de operação;
  • Nem sempre monitoram vibrações, temperatura e sincronismo em tempo real;
  • Dependem de inspeções visuais ou medições pontuais, que podem mascarar tendências.

É nesse ponto que o monitoramento preditivo industrial se diferencia.

Como o monitoramento preditivo elimina perdas e previne falhas

O monitoramento preditivo industrial utiliza sensores, análise de vibração, temperatura, variáveis elétricas e inteligência artificial para identificar padrões anormais. No caso das impressoras, essa tecnologia detecta:

  • Desalinhamentos milimétricos no cabeçote e no sistema de transporte;
  • Aumento de vibração em suportes e eixos, indicando desgaste de componentes;
  • Oscilações de temperatura que comprometem eletrônicos e sensores;
  • Mudanças sutis no consumo de energia, que podem sinalizar sobrecarga ou atrito excessivo.

Com dados em tempo real, os gestores conseguem agir com antecedência, planejando a parada na janela ideal e evitando paradas não programadas.

Além disso, algoritmos de IA correlacionam as medições com o histórico de falhas da linha, criando uma base de aprendizado contínuo.
Essa abordagem torna o diagnóstico cada vez mais preciso e personalizado para o perfil de operação da fábrica.

Resultados operacionais e estratégicos

O uso do monitoramento preditivo industrial em printers vai muito além da redução de falhas. Ele gera ganhos concretos e mensuráveis na linha de embalagens:

Aumento da disponibilidade e da confiabilidade do printer

  • Operação contínua, com menor risco de falhas inesperadas;
  • Diagnósticos precisos que evitam trocas desnecessárias de componentes;
  • Planejamento mais eficiente das paradas programadas.

Redução de microparadas e perdas de ritmo

  • Monitoramento em tempo real de vibrações e sincronismo;
  • Alertas automáticos permitem correções rápidas, antes de comprometer o ritmo;
  • Redução de refugos causados por falhas de marcação.

Melhoria no rendimento global da linha e redução de custos

  • Diminuição de desperdício de embalagens e insumos;
  • Menor tempo de setup e ajustes de máquina;
  • Aumento do OEE e redução de custos operacionais.

Com esses resultados, o setor de manutenção deixa de atuar de forma reativa e passa a ser estratégico para a performance da planta.

[FAQ] Principais dúvidas sobre falhas em printers e monitoramento preditivo industrial

1. Quais são as falhas em printers mais comuns nas linhas de embalagens?

As mais frequentes são desalinhamento do cabeçote, vibrações em eixos e suportes, falhas de sincronismo e sujeira em sensores. Elas comprometem a precisão da impressão, aumentam refugos e reduzem o ritmo da linha. Com o monitoramento preditivo industrial, é possível detectar essas anomalias antes que causem perdas de produtividade.

2. Como o desalinhamento do cabeçote afeta a eficiência do printer?

O desalinhamento altera o ponto de impressão e causa falhas em códigos e rótulos. Isso gera retrabalho e perda de qualidade. O monitoramento preditivo identifica pequenas variações de posição e vibração, permitindo ajustes antes que o problema cause paradas ou falhas de leitura.

3. Por que as vibrações em suportes e eixos comprometem a qualidade da impressão?

As vibrações reduzem a estabilidade do cabeçote e causam impressões irregulares. Também aceleram o desgaste de rolamentos e acoplamentos. Com sensores de vibração e análise preditiva, é possível detectar o início do problema e agir antes que ele evolua para uma falha crítica.

4. De que forma o monitoramento preditivo industrial detecta falhas invisíveis nos printers?

Sensores monitoram vibração, temperatura e variáveis elétricas em tempo real. A análise de dados e IA identificam padrões anormais e enviam alertas antecipados. Assim, o gestor de manutenção pode agir antes que as falhas impactem a linha de embalagens.

5. Qual a diferença entre manutenção preventiva e preditiva na gestão das impressoras industriais?

A preventiva segue um cronograma fixo; a preditiva atua conforme a condição real do equipamento. Isso evita trocas desnecessárias, reduz custos e aumenta a disponibilidade dos printers — ideal para operações contínuas em linhas de embalagem.

6. Quais sinais indicam que um printer está operando fora da performance ideal?

Oscilações na impressão, microparadas, vibrações e aumento de temperatura são sinais de alerta. O monitoramento preditivo industrial permite detectar esses sintomas no início, evitando que pequenas falhas se transformem em paradas de produção.

7. Quais ganhos práticos a manutenção preditiva traz para a linha de embalagens?

Mais disponibilidade, menor refugo e redução de custos. A preditiva melhora o OEE, diminui microparadas e aumenta a confiabilidade dos printers, garantindo uma operação mais eficiente e previsível.

8. É possível integrar o monitoramento preditivo com outros sistemas da fábrica?

Sim. As plataformas modernas se conectam a sistemas SCADA, MES e ERP, centralizando dados de desempenho e falhas. Essa integração facilita decisões estratégicas e fortalece a gestão de ativos industriais.

9. Como começar um projeto de monitoramento preditivo industrial?

O ideal é realizar um diagnóstico inicial para identificar pontos críticos e definir os sensores adequados. Com apoio de especialistas como a SEMEQ, o projeto é estruturado com tecnologia, análise e suporte contínuo para resultados rápidos e sustentáveis.

Quer entender como o monitoramento preditivo pode manter sua linha de embalagens rodando sem problemas?

A eficiência de uma impressora é decisiva para garantir ritmo, qualidade e disponibilidade.

A SEMEQ, referência em monitoramento preditivo industrial, ajuda indústrias de embalagens a identificar falhas antes que impactem a produção — com tecnologia, dados e experiência de campo.

Entre em contato com a SEMEQ e veja como a preditiva transforma os resultados de forma prática e mensurável.

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Desfibradores: como falhas nesse equipamento podem comprometer toda a moagem de cana

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Em uma usina de cana-de-açúcar, o tempo é o ativo mais valioso. Cada hora parada durante a safra representa toneladas de cana não processadas e perdas financeiras consideráveis. 

Nesse cenário, o desfibrador — equipamento essencial na preparação da matéria-prima para a moagem de cana-de-açúcar — assume um papel crítico. Quando ele falha, toda a linha produtiva é impactada.

Este artigo explica os impactos dessas falhas, os tipos mais comuns, e como o monitoramento contínuo e inteligente se tornou um aliado indispensável das usinas modernas. Acompanhe!

O impacto real das falhas no desfibrador no desempenho da moagem de cana

O desfibrador é o primeiro equipamento da linha de preparo da cana. Ele fragmenta as fibras antes da moagem, garantindo melhor extração do caldo e, consequentemente, maior rendimento industrial.

Quando há falhas em desfibradores, o processo de alimentação das moendas fica irregular, o que pode causar:

  • Queda na eficiência de extração do caldo;
  • Aumento no consumo de energia elétrica;
  • Sobrecarga nos motores e redutores;
  • Danos em esteiras e alimentadores subsequentes;
  • Paradas não programadas em plena safra.

Esses impactos são amplificados porque a moagem opera em regime contínuo. Segundo estudos da Unica (União da Indústria de Cana-de-Açúcar), uma hora de parada pode representar prejuízos de R$ 20 mil a R$ 50 mil, dependendo do porte da usina e da fase da safra.

Mais do que um problema mecânico, a falha no desfibrador é uma questão de disponibilidade operacional e produtividade global.

Quais são as falhas mais comuns em desfibradores?

Apesar de robustos, os desfibradores estão sujeitos a esforços extremos e condições severas. O desgaste natural e as variações de carga exigem atenção constante. Abaixo, as falhas mais frequentes — e como elas se manifestam no processo.

Desequilíbrio dinâmico

Ocorre quando o rotor perde simetria devido ao acúmulo de impurezas ou desgaste irregular dos martelos.

Sintomas: aumento da vibração, ruídos anormais e redução da eficiência energética. Esse tipo de falha costuma evoluir rapidamente, podendo causar trincas em eixos e danos estruturais se não detectado a tempo.

Desgaste e fadiga de martelos

Os martelos sofrem impacto contínuo com a cana e materiais estranhos (como pedras ou metais). Com o tempo, perdem massa e alteram o equilíbrio do conjunto.

Consequência: menor capacidade de desfibramento e maior esforço nos motores. Em muitos casos, a substituição é feita tardiamente, levando a falhas em cascata.

Falhas em mancais e rolamentos

São responsáveis por sustentar o eixo do rotor e garantir seu giro estável. Quando apresentam folgas, trincas ou superaquecimento, o equipamento inteiro entra em risco.

Causas comuns: desalinhamento, lubrificação inadequada ou sobrecarga. Esses componentes estão entre os mais críticos do sistema e devem ser monitorados continuamente.

Vibrações excessivas por desalinhamento

Um pequeno desalinhamento entre motor e eixo do desfibrador pode gerar alterações na vibração, acelerando o desgaste de rolamentos.

Resultado: perda de rendimento e risco de quebra súbita durante o pico da safra.

Problemas de lubrificação

A lubrificação incorreta é uma das causas mais subestimadas de falhas mecânicas. Excesso, falta ou contaminação do lubrificante comprometem o filme protetor e geram atrito excessivo.

Consequência: aquecimento, desgaste prematuro e paradas inesperadas.

Por que o monitoramento preditivo é decisivo para esse equipamento

As inspeções e manutenções preventivas são importantes, mas nem sempre suficientes. Isso ocorre porque elas se baseiam em cronogramas fixos — e não no comportamento real do equipamento.

Na prática, o desfibrador pode apresentar anomalias entre uma inspeção e outra, e o problema só é detectado quando a falha já está instalada.

Com a Manutenção preditiva industrial, o cenário muda completamente. Sensores instalados nos mancais motores monitoram vibrações, temperatura, corrente e tensão em tempo real. A análise desses dados permite:

  • Detectar desequilíbrios ou desalinhamentos em estágio inicial;
  • Identificar padrões de falha antes que se tornem críticos;
  • Emitir alertas automáticos para intervenção planejada;
  • Reduzir drasticamente o risco de paradas não programadas.

De acordo com a Allied Market Research (2024), empresas que adotam sistemas de monitoramento preditivo podem reduzir custos de manutenção em até 30% e falhas inesperadas em 50%.

No contexto da moagem de cana-de-açúcar, essa previsibilidade garante uma safra mais estável e produtiva.

Ganhos operacionais comprovados com o monitoramento preditivo

Implementar a Manutenção preditiva industrial em desfibradores vai muito além de evitar falhas — é uma estratégia de confiabilidade e rentabilidade. Veja os principais ganhos observados pelas usinas que adotam essa prática.

Redução de paradas não programadas e de custos corretivos

Ao detectar anomalias antes da quebra, o time de manutenção consegue agir com planejamento.

Isso significa menos emergências, menos peças substituídas de forma desnecessária e maior previsibilidade de custos.

Aumento da disponibilidade e do tempo médio entre falhas (MTBF)

O monitoramento contínuo ajuda a estender a vida útil dos componentes e aumentar o MTBF.

Com menos interrupções, a moagem mantém sua cadência ideal, garantindo melhor aproveitamento da safra.

Melhora na previsibilidade de manutenção e na tomada de decisão durante a safra

Com base em dados históricos e tendências, as equipes podem priorizar intervenções críticas e ajustar cronogramas.

Isso traz segurança operacional e elimina decisões baseadas apenas em percepção ou rotina.

Possibilidade de planejar intervenções com base em dados reais, sem comprometer a moagem

O maior benefício do monitoramento preditivo é a liberdade de agir no momento certo.

A manutenção deixa de ser um “imprevisto” e passa a fazer parte do planejamento estratégico da usina.

O desfibrador como ponto estratégico da confiabilidade

Entre todos os equipamentos da preparação de cana, o desfibrador é o que mais impacta a eficiência global da moagem.

Manter sua integridade é garantir a continuidade da operação e a rentabilidade da safra.

Investir em Manutenção preditiva industrial não é apenas uma tendência — é um fator de competitividade. As usinas que operam com base em dados têm maior disponibilidade, menor custo por tonelada moída e maior segurança para planejar o futuro.

Como identificar sinais de falha antes da parada do desfibrador de cana-de-açúcar

Nos sistemas de preparo de cana, o desfibrador é um dos ativos mais críticos do processo. As falhas raramente ocorrem de forma repentina: em geral, elas evoluem gradualmente e apresentam sinais claros de degradação. Com monitoramento contínuo e análise adequada dos dados, é possível identificar esses indícios antes que a falha resulte em paradas não planejadas.

A seguir, estão as principais técnicas utilizadas para antecipar falhas críticas em desfibradores de cana.

Análise de Vibração

Os desfibradores possuem componentes de grande porte — como rotores, martelos, rolamentos e sistemas de transmissão — que geram assinaturas vibracionais específicas. A análise dessas vibrações permite identificar precocemente falhas como desgaste de rolamentos, folgas mecânicas, desbalanceamentos do rotor, desalinhamentos e problemas em engrenagens, evitando danos severos ao equipamento.

Análise de Circuito de Motores (MCA)

Os motores que acionam os desfibradores operam sob cargas elevadas e variáveis. A Análise de Circuito de Motores possibilita a detecção de falhas elétricas e eletromecânicas, como degradação do isolamento, barras de rotor trincadas, desequilíbrios elétricos e falhas associadas a inversores de frequência. Esses problemas, se não tratados, podem comprometer diretamente a disponibilidade do ativo.

Análise de Lubrificantes

Os sistemas de lubrificação dos desfibradores coletam partículas provenientes do desgaste interno dos componentes. A análise do óleo permite identificar contaminações, desgaste anormal e modos potenciais de falha em mancais, rolamentos e engrenagens. Essa técnica pode ser utilizada de forma complementar às demais ou de maneira isolada em pontos onde não é possível instalar sensores.

Monitoramento de Temperatura

O surgimento de falhas mecânicas ou elétricas geralmente provoca elevação ou variações anormais de temperatura. O acompanhamento contínuo desses parâmetros permite identificar problemas como atrito excessivo, falhas de lubrificação e sobrecarga dos motores antes que ocorram danos mais graves.

Termografia

A termografia possibilita a visualização de anomalias térmicas em motores, painéis elétricos, acoplamentos e mancais do desfibrador. Pontos quentes fora do padrão indicam falhas em desenvolvimento, permitindo intervenções planejadas e seguras.

Ultrassom

A técnica de ultrassom é altamente eficaz para detectar falhas incipientes em rolamentos, problemas de lubrificação associados ao processo. Nos desfibradores, o ultrassom pode complementar a análise vibracional, ampliando a capacidade de diagnóstico antecipado.

Abordagem Multitécnica com Inteligência Artificial

As estratégias mais avançadas de manutenção preditiva para desfibradores de cana combinam múltiplas técnicas de monitoramento em uma abordagem multitécnica suportada por Inteligência Artificial. A correlação automática entre vibração, elétrica, temperatura, lubrificação e ultrassom aumenta significativamente a confiabilidade dos diagnósticos, reduz paradas não planejadas e protege a continuidade da moagem.

A SEMEQ ajuda sua equipe a implementar estratégias de monitoramento preditivo sob medida para cada ativo crítico

A SEMEQ, referência em monitoramento de máquinas e equipamentos industriais, atua há décadas ajudando plantas industriais de diversos setores a alcançar eficiência máxima com confiabilidade total.

Se sua usina busca eliminar paradas inesperadas e aumentar a confiabilidade dos ativos críticos, fale com nossos especialistas e descubra como o monitoramento preditivo pode transformar o desempenho da sua moagem de cana-de-açúcar.

Entre em contato e leve sua manutenção ao próximo nível.

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Termografia na manutenção preditiva: o que é e como torná-la uma aliada

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A técnica de termografia na manutenção preditiva faz uso da tecnologia para análise da temperatura de equipamentos, fazendo com que seja feita sem interferência na produção.

 

Neste artigo, você vai entender de que maneira os sensores de medição de temperatura podem identificar problemas em equipamentos e conferir os benefícios de usar a termografia na identificação de falhas em potencial. Boa leitura!

Como a termografia na manutenção preditiva detecta anomalias com a medição de temperatura de equipamentos?

A termografia na manutenção preditiva é uma tecnologia que identifica eventuais problemas em equipamentos, utilizando principalmente câmeras infravermelhas para capturar imagens térmicas, e pode ser complementada por sensores de temperatura para medições pontuais.

 

As anomalias são detectadas no momento em que o instrumento reconhece alterações mínimas nas temperaturas.

 

Nesse processo, são usados medidores de contato ou sem contato. No primeiro caso, os recursos devem entrar em contato com o sistema para identificar as mudanças. 

 

Já os medidores sem contato fazem a avaliação por meio de radiação infravermelha, que encontra alterações e encaminha alertas.

 

Esse tipo de análise pode ser feito em objetos em movimento ou ainda com alta temperatura. Assim, a medição termográfica sem contato é essencial para a manutenção preditiva, já que pode ser feita sem interromper a produção.

Aplicações da termografia no monitoramento preditivo e o papel do monitoramento de máquinas

A utilização da termografia na manutenção preditiva pode contar com as seguintes aplicações:

  • Conjuntos rotativos: a termografia pode ser usada para assegurar que os equipamentos não passem por aquecimento enquanto funcionam, permitindo a diminuição das   falhas inesperadas. 
  • Instalações elétricas: a medição de temperatura pode detectar falhas, como os conectores com mau contato, corroídos e oxidados. 
  • Máquinas elétricas: geradores, motores e transformadores precisam ser cuidadosamente avaliados, a fim de prevenir problemas e acompanhar o envelhecimento.
  • Sistemas hidráulicos e pneumáticos: a termografia também é eficaz na identificação de vazamentos, bloqueios ou superaquecimento em sistemas hidráulicos e pneumáticos, prevenindo perdas de eficiência e falhas catastróficas.
  • Isolamento térmico: em fornos, caldeiras e tubulações, a termografia na manutenção preditiva ajuda a identificar falhas no isolamento, o que pode levar a perdas energéticas significativas e riscos de segurança.

Benefícios de utilizar a termografia na manutenção preditiva

A análise termográfica na manutenção preditiva é essencial para garantir uma boa manutenção de equipamentos industriais. Sem esse tipo de tecnologia, as empresas deixam de antecipar as falhas e podem sofrer prejuízos.

 

Confira as principais vantagens de contar com esse recurso na sua planta fabril.

Redução de gastos com manutenção

 

As falhas de componentes durante a operação podem acarretar custos inesperados para as organizações. Nesse sentido, a termografia na manutenção preditiva é capaz de verificar o andamento dos componentes da operação para saber se há risco de superaquecimento.

 

Além disso, ao diminuir as despesas com a manutenção de equipamentos, a análise termográfica também melhora o desempenho financeiro do seu negócio.

 

A termografia proporciona a identificação precoce de problemas, minimizando a necessidade de reparos emergenciais e a compra desnecessária de peças, resultando em economias substanciais.

Segurança

A utilização de inspeções termográficas é essencial para cumprir os requisitos de segurança do setor industrial. A tecnologia permite detectar que um componente elétrico está com mau contato ou sobrecarga, por exemplo.

 

O risco de incêndios ou explosões por conta desse tipo de problema diminui devido ao uso da termografia. Do mesmo modo, também são reduzidas as chances de ocorrerem acidentes de trabalho por conta de falhas em equipamentos.

Aumento da vida útil dos equipamentos

Ainda é possível destacar que o uso da termografia e de sensores de temperatura podem aumentar a vida útil dos equipamentos da planta industrial

 

Com a redução do registro de falhas e acidentes, o maquinário deve apresentar um bom desempenho por mais tempo.

 

Dessa forma, também diminuem os custos para adquirir novas peças. Sua empresa pode usufruir de maior estabilidade e direcionar o orçamento financeiro para investimentos que possam garantir o melhor posicionamento do seu negócio no mercado.

Melhoria da produtividade

A utilização da termografia na manutenção preditiva permite o andamento eficiente do fluxo produtivo, sem quebras de componentes. Como resultado, a tecnologia melhora a produtividade da planta fabril.

Por que a SEMEQ é sua parceira ideal para a termografia na manutenção preditiva?

 

A SEMEQ tem em seu portfólio um sensor de vibração e um sistema que integra medição de temperatura, capaz de identificar movimentos anômalos e temperaturas fora do habitual, complementando a análise termográfica.

 

Além disso, contamos com a expertise de ser uma das principais empresas de monitoramento preditivo, sendo referência no mercado. 

 

Veja, a seguir, outros pontos que fazem da SEMEQ a principal parceira de empresas.

Referência no mercado há quase 30 anos

Desde 1994, a SEMEQ atua fornecendo tecnologia e inovando no mercado. A empresa foi fundada na cidade de Limeira, em São Paulo, e hoje atua em mais de 50 países. Ao todo, são cerca de 500 plantas industriais monitoradas mensalmente.

Equipe empenhada em resultados

Nosso time conta com mais de 300 colaboradores para dar resultados precisos ao seu negócio. São engenheiros, técnicos, analistas e cientistas de dados que se empenham para aumentar a eficiência da sua planta industrial e transformar o monitoramento em resultados financeiros.

Linha completa para manutenção preditiva

A SEMEQ conta com uma ampla linha de sistemas para monitoramento de manutenção preditiva, além de mão de obra e suporte técnico qualificado. Dessa forma, você investe na melhor performance da sua linha de produção.

Sensores inteligentes

Com os nossos sensores inteligentes, a inspeção das máquinas da sua planta industrial é feita de um jeito automático e sem interrupções. Os dados são coletados com a tecnologia wireless, enviando a um banco de dados detalhes sobre o desempenho dos equipamentos.

 

As informações coletadas pelos sensores indicam vibração, temperatura, pressão ou consumo anormal dos equipamentos. 

 

Assim, você obtém os dados por meio de uma plataforma acessível em diferentes dispositivos e pode emitir um plano de ação para que o maquinário volte a trabalhar com a máxima performance.

 

Esteja à frente do imprevisto, fale conosco agora mesmo.

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Qual é a diferença entre manutenção preventiva e preditiva?

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Na indústria moderna, a manutenção é um fator essencial para garantir a operação contínua e confiável dos equipamentos. No entanto, é essencial compreender as diferentes abordagens disponíveis e como elas impactam a eficiência e a confiabilidade dos ativos.

 

É muito comum surgirem dúvidas com relação às metodologias de monitoramento, como:

  • Qual é a diferença entre manutenção preventiva e manutenção preditiva?
  • Qual é a melhor abordagem a ser adotada para minimizar falhas e maximizar a eficiência?

 

Entender as diferenças entre essas abordagens é fundamental para otimizar a manutenção na indústria moderna.

 

Por esse motivo, neste artigo explicamos qual é a diferença entre manutenção preventiva e preditiva, seus benefícios e as principais características. Confira!

O que é manutenção preditiva?

A manutenção preditiva é uma abordagem avançada que visa identificar possíveis mudanças de comportamentos em equipamentos industriais, orientando muitas vezes ajustes nas condições operacionais ou melhorias em instalações dos equipamentos, antes mesmo que os defeitos apareçam.

 

Essa prática permite acompanhar o desempenho e a condição dos ativos, utilizando métricas predefinidas e tecnologias especializadas.

 

Por meio dos dados coletados, são aplicados algoritmos e modelos de análise para prever o tempo de vida útil dos componentes, estabelecer tendências de comportamentos dos equipamentos  e fornecer insights valiosos sobre a necessidade de intervenções de manutenção.

 

Dessa forma, as equipes de manutenção podem agir proativamente, planejar reparos ou substituições de peças com antecedência e evitar paradas inesperadas que afetariam a produção e gerariam custos significativos.

 

A manutenção preditiva oferece uma série de benefícios às indústrias. Além de reduzir o tempo de inatividade e os custos associados à manutenção corretiva, ela contribui para a otimização dos recursos, o aumento da disponibilidade dos equipamentos, a prolongação da vida útil dos ativos e a melhoria da segurança no ambiente de trabalho.

O que é manutenção preventiva?

A manutenção preventiva é uma estratégia que envolve a realização de ações planejadas e sistemáticas para evitar a ocorrência de falhas nos equipamentos. Seu principal objetivo é preservar a condição e o desempenho dos ativos, reduzindo os riscos de paradas não programadas e garantindo a continuidade das operações.

 

Nessa abordagem, as intervenções nos equipamentos são realizadas de forma regular e programada, com base em dados estatísticos. Esses critérios podem ser definidos com base no tempo de uso, no volume de produção, no número de ciclos ou em outras métricas relevantes para cada tipo de equipamento.

 

Um exemplo comum de manutenção preventiva é a troca periódica de peças ou componentes desgastados, mesmo estando em condições normais, como filtros, óleos lubrificantes ou correias. 

 

Essas substituições são realizadas antes que os componentes deem sinais de anomalias, evitando ao máximo possíveis falhas ou danos que poderiam comprometer ao funcionamento do equipamento.

 

O inconveniente da manutenção preventiva  eh que as pecas são trocadas com excessiva antecedência, impedindo que elas sejam utilizadas na sua plenitude tos e gera altos custos desnecessários.

Qual é a diferença entre manutenção preventiva e preditiva?

A principal diferença entre a manutenção preventiva e a manutenção preditiva reside no momento das intervenções. 

 

Enquanto a manutenção preventiva é baseada em um cronograma fixo e realiza ações antes que ocorram falhas, a manutenção preditiva utiliza o monitoramento contínuo para somente realizar intervenção quando houver mudança na condição da máquina e o defeito for identificado.

 

A manutenção preventiva é relativamente simples de implementar e pode ajudar a evitar falhas comuns, mas pode resultar em manutenção excessiva, ou desnecessária, levando a custos elevados.

 

Ambas as metodologias são abordagens distintas para a gestão de equipamentos.

 

Enquanto a preventiva se baseia em ações planejadas e regulares, a preditiva utiliza o monitoramento contínuo e a análise de dados para intervir de forma preditiva, somente quando houver mudança na condição.

 

Em função do advento do IoT e da Inteligência Artificial, há uma tendência da substituição da manutenção preventiva pela preditiva.

Mitos comuns sobre a manutenção preditiva

Ainda existem alguns mitos que cercam a manutenção preditiva. Vamos esclarecer os principais equívocos:

A manutenção preditiva é cara e inacessível para pequenas empresas

Embora a tecnologia envolvida na coleta e análise de dados possa inicialmente parecer cara, ela, na verdade, oferece um retorno significativo a longo prazo. 

 

A manutenção preditiva ajuda a evitar falhas catastróficas e os altos custos com manutenções corretivas, além de prolongar a vida útil dos equipamentos. 

A manutenção preditiva exige uma grande mudança na estrutura da empresa

Embora a implementação de manutenção preditiva envolva o uso de novas ferramentas e tecnologias, ela não requer uma transformação radical na operação, uma vez que a mesma equipe de manutenção atuará com muito mais produtividade. 

 

A integração de sensores e sistemas de monitoramento é relativamente simples, e muitas vezes pode ser feita sem a necessidade de grandes mudanças estruturais. Empresas podem iniciar com a manutenção de ativos críticos e expandir conforme o benefício se torna visível.

A manutenção preditiva elimina completamente a necessidade de manutenção preventiva

Na realidade, a manutenção preditiva e a preventiva são complementares. Enquanto a manutenção preventiva é baseada em intervalos fixos, a manutenção preditiva faz ajustes em tempo real, usando dados para prever falhas antes que elas aconteçam. 

A manutenção preditiva pode prever todos os tipos de falhas

Embora a manutenção preditiva seja extremamente eficaz em prever falhas relacionadas ao desgaste de componentes e falhas mecânicas, ela não pode prever todas as falhas possíveis, especialmente aquelas causadas por fatores externos ou erros humanos. 

 

Ela é mais eficaz quando usada para monitorar condições operacionais específicas e para detectar falhas que se desenvolvem ao longo do tempo.

A manutenção preditiva é apenas para grandes plantas industriais

Este é outro mito comum. Embora grandes corporações adotem manutenção preditiva devido ao grande volume de ativos, empresas de médio porte também podem se beneficiar com o monitoramento de equipamentos específicos e mais importantes na operação ao invés de toda a planta.

Como a tecnologia está transformando a manutenção na indústria

A tecnologia tem sido uma força revolucionária na maneira como as indústrias abordam a manutenção de seus ativos. 

 

O advento da Indústria 4.0, com suas inovações em IoT (Internet das Coisas) e Inteligência Artificial (IA), está transformando a manutenção de uma tarefa reativa para um processo proativo, levando a um novo patamar de eficiência e redução de custos.

Internet das Coisas (IoT) para monitoramento em tempo real

O uso de sensores conectados e dispositivos IoT tem sido um dos maiores avanços tecnológicos na manutenção industrial. Esses dispositivos permitem o monitoramento contínuo de máquinas e equipamentos, coletando dados em tempo real sobre condições como temperatura, vibração e grandezas elétricas. . 

Esses dados são transmitidos para sistemas de análise que avaliam o desempenho e detectam anomalias, possibilitando intervenções antes que ocorram falhas críticas.

Inteligência Artificial (IA) na previsão de falhas

Algoritmos de IA e machine learning são capazes de analisar grandes volumes de dados históricos e em tempo real para identificar padrões que indicam possíveis falhas. 

 

Esses sistemas podem prever com alta precisão quando uma peça ou componente está prestes a falhar, permitindo que as equipes de manutenção tomem as ações necessárias antes que o problema se torne crítico. 

Big Data e análise avançada

Utilizar Big Data permite extrair insights valiosos que antes seriam difíceis de identificar. 

 

A análise avançada desses dados oferece uma visão completa da saúde dos ativos, facilitando a tomada de decisões baseadas em dados e ajudando as empresas a planejar melhor suas atividades de manutenção.

Realidade aumentada e manutenção assistida

A realidade aumentada (AR) tem começado a ser usada em ambientes industriais para auxiliar as equipes de manutenção. 

 

Com o uso de óculos de AR, os técnicos podem ver sobreposições de informações digitais sobre os equipamentos, como manuais, diagramas e instruções passo a passo. 

Tecnologias de diagnóstico e análise remota

Ferramentas de diagnóstico remoto têm permitido que as equipes de manutenção monitorem e resolvam problemas à distância, sem a necessidade de enviar técnicos para o local para fazer o diagnóstico. Isso reduz custos com deslocamento e tempo de inatividade. 

 

Sistemas de análise remota também oferecem a possibilidade de consultas rápidas com especialistas em manutenção, garantindo uma resposta rápida e eficaz a qualquer problema que surja.

Faça a melhor escolha para a sua planta

Entender qual é a diferença entre manutenção preventiva e preditiva é um fator fundamental para uma gestão eficiente. Porém, vale destacar que valorizar e priorizar a manutenção preditiva é essencial para alcançar uma gestão de ativos mais eficaz e um maior retorno sobre o investimento.

 

Quer entender melhor como a manutenção preditiva pode beneficiar a performance da sua planta industrial? Entre em contato conosco.

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Análise de óleo lubrificante: por que você deve incluir na rotina de sua fábrica

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O óleo é um fluido responsável por reduzir o desgaste por atrito na movimentação de componentes, transmissão de força, entre outras funcionalidades. Portanto, existe uma relação direta entre a qualidade do óleo utilizado em máquinas industriais e a durabilidade de seus componentes.

 

Sendo assim, a análise de petróleo é um processo importante para garantir a produtividade, a confiabilidade e a qualidade nas operações fabris, uma vez que esse processo permite analisar as condições das máquinas de maneira preditiva, evitando danos maiores nesses equipamentos.

 

Além disso, a análise de petróleo petróleo é um fator de economia em sua planta industrial se comparada à troca. Um litro de óleo custa entre R$ 80,00 a R$ 300,00, dependendo do fabricante. Óleos especiais chegam a custar R$ 350,00 o litro.

 

Agora, vamos supor que um equipamento usa 50 litros de óleo por mês a R$ 50,00 o litro, ou que totaliza R$ 2.500,00 por troca. Se multiplicarmos esse valor pelos 12 meses do ano, chegaremos a 600 litros anuais, o que representa um gasto de R$ 30 mil – e estamos falando de uma única máquina.

 

Neste artigo, vamos explicar o que é análise de óleo de exploração , quais são as suas etapas e como esse processo influencia no desempenho das máquinas na operação industrial.

A análise de óleo é vital para o alto desempenho em plantas industriais

A análise de extração de óleo é semelhante ao procedimento que fazemos ao tirar sangue para realizar um exame médico e saber se nosso corpo está bem. Nessa comparação, o nosso corpo é uma máquina, e vamos, ao longo do tempo, fazer exames para saber se esse equipamento é saudável ou se precisa de algum tratamento ou alguma vitamina.

 

Assim como em um exame médico, a análise de processamento de óleo geralmente é feita por amostragem: retira-se uma quantidade desses óleos padrão de lançamento da máquina e introduz-se o volume em um dispositivo capacitado com sensores , processadores e sistemas especializados.

 

Esse processo envolve diversos tipos de análise de óleo para verificar se as condições dos fluidos dos equipamentos ainda estão boas. Ele detecta previamente impurezas, resíduos sólidos e qualquer outro problema que possa resultar em falhas na operação das fábricas.

 

Além disso, esse exame detecta a presença de contaminantes e desgastes de componentes mecânicos que podem interromper a produção ou causar problemas de qualidade em seu produto.

 

Com a análise de temperatura e a análise de vibração , a verificação de óleo pode cobrir a maior parte dos modos potenciais de falha em motores elétricos e respectivos circuitos de alimentação.

Benefícios da análise de óleo de exploração

  • Possibilidade de troca de óleos no momento certo, trazendo uma grande economia.
  • Permita saber se o equipamento está com desgastes que podem ameaçar sua vida útil.
  • Trabalha em conjunto com a manutenção preditiva para evitar que as máquinas quebrem e a produção sejam interrompidas.
  • Evita custos excessivos com paradas abruptas na produção, o que implica em funcionários parados, redução de produtividade e falta de estoque.
  • Facilita o planejamento da manutenção das máquinas e aumenta a confiabilidade nos processos fabris.

Composição e tipos de óleo lubrificante

  1. Óleo de transporte mineral : proveniente do petróleo bruto, é constituído por uma mistura de hidrocarbonetos e apresenta bons componentes. Pode ser parafínico ou naftênico.

Lubrificantes de base parafínica, tais como o óleo de lançamento para engrenagem, tendem a resistir melhor às oscilações de temperatura, oxidando lentamente e não alterando significativamente a sua particularidade. Já os naftênicos costumam ser usados ​​em transportes submetidos a baixas temperaturas.

 

  1. Óleo de transporte sintético : produzido artificialmente, esse tipo de transporte geralmente apresenta boa qualidade no que tange à relação particular/temperatura, pois a particularidade varia um pouco com a temperatura. 

Esses produtos costumam ter aplicações mais específicas, como é o caso do óleo para compressores, engrenagens e redutores.

Os óleos sintéticos podem ser:

 

  • Hidrocarbonetos sintéticos : óleos minerais submetidos à sintetização, processo que os deixa menos suscetíveis à oxidação.
  • Poliolésteres: usados em lubrificantes mais refinados, tais como óleos hidráulicos, fluidos de freios e fluidos de corte.
  • Diésteres: óleos e graxas feitos a partir da ligação entre ácidos e álcoois, com perda de moléculas de água. Usados em turbinas de aviação civil, são muito resistentes a temperaturas extremas.
  • Óleos de silicone: altamente resistentes, são compostos por fenil-polisiloxanes e metil-polisiloxanos e muito usados para lubrificantes. Alguns são misturados a outros produtos químicos para melhorar as propriedades físico-químicas da solução.
  • Poliésteres perfluorados: são os óleos de flúor e fluorclorocarbonos. Ainda que tenham grande estabilidade química, em temperaturas elevadas (acima de 260 ºC) podem liberar vapores tóxicos, o que os torna perigosos no caso de um incêndio.
  1. Óleo lubrificante semissintético: é assim chamado porque mistura óleos naturais aos sintéticos. Essa composição torna esse produto mais acessível, pois os óleos sintéticos podem ser muito caros. 

As misturas são feitas conforme a propriedade que se deseja melhorar, com foco na relação custo-benefício que podem proporcionar.

Como fazer a análise de óleo lubrificante? Saiba o que é examinado em cada etapa

Análise de óleo físico-química

Tem como principal objetivo a identificação das condições do óleo, com o propósito de aumentar a vida útil do lubrificante, das máquinas e dos equipamentos.

 

O grau de deterioração física e química do produto, isto é, o grau de degradação e contaminação, pode ser avaliado a partir de um conjunto de ensaios normalizados e especializados.

 

Conservar o óleo em operação significa manter as suas características físico-químicas para que esse fluido cumpra as funções de lubrificar, transmitir potência, dissipar calor, entre outras.

Análise de contaminações

esse ensaio indica se há presença de elementos externos ou internos que contaminam o óleo, como poeira, silício ou outro componente. Isso vai indicar se as condições do sistema hidráulico estão adequadas.

Análise espectrométrica

Técnica de análise para identificar a composição elementar de partículas contidas em amostras de óleo de máquinas industriais lubrificadas.

 

Emprega a fragmentação de molécula e a detecção da massa e da abundância dos fragmentos resultantes para deduzir a estrutura dessa molécula.

Ferrografia

Técnica de avaliação das condições de desgaste dos componentes de uma máquina por meio da quantificação e da observação das partículas em suspensão em óleos em geral e outros tipos de fluidos. Esse índice serve para saber se o óleo contém propriedades magnéticas, o que serve de alerta para algum problema na máquina.

Tendências tecnológicas na análise de óleo

Nos últimos anos, a análise de óleo lubrificante tem evoluído significativamente com o avanço das tecnologias digitais e inteligentes. 

 

A aplicação de IoT (Internet das Coisas), sensores em tempo real e técnicas avançadas de aprendizado de máquina e Big Data tem permitido um monitoramento mais preciso e preditivo, reduzindo falhas e otimizando a manutenção de equipamentos industriais.

IoT e sensores em tempo real

A implementação de sensores inteligentes conectados via IoT revolucionou a análise de óleo lubrificante ao permitir um monitoramento contínuo das condições do lubrificante dentro dos equipamentos. 

 

Esses sensores captam dados em tempo real sobre propriedades como viscosidade, presença de contaminantes e degradação térmica, transmitindo as informações para plataformas digitais. 

 

Com isso, operadores e engenheiros podem agir rapidamente diante de qualquer variação anormal, prevenindo falhas e prolongando a vida útil dos componentes mecânicos.

Aprendizado de máquina e Big Data

A combinação de Aprendizado de Máquina e Big Data tem proporcionado avanços significativos na interpretação de dados da análise de óleo lubrificante. Algoritmos inteligentes conseguem identificar padrões complexos nos dados coletados, prevendo falhas antes que elas ocorram e sugerindo ações corretivas com maior precisão. 

 

Além disso, o uso dessas tecnologias facilita a personalização da manutenção preditiva, garantindo maior eficiência operacional e reduzindo custos desnecessários.

 

Com essas inovações tecnológicas, a análise de óleo lubrificante está se tornando cada vez mais ágil, precisa e estratégica para a manutenção industrial.

Acompanhamento do estado do óleo lubrificante deve ser constante

Para garantir o desempenho e a longevidade dos equipamentos, o acompanhamento contínuo do estado do óleo lubrificante é essencial. 

 

A degradação do lubrificante pode ocorrer devido a fatores como temperatura elevada, contaminação por partículas ou oxidação, impactando diretamente a eficiência e a vida útil dos componentes mecânicos. 

 

Por isso, a realização frequente da análise de óleo lubrificante é uma prática fundamental para evitar falhas inesperadas e otimizar os planos de manutenção.

 

A análise de óleo lubrificante permite detectar precocemente sinais de desgaste, presença de contaminantes e alterações nas propriedades químicas do fluido. 

Saiba como realizamos a análise de óleo do seu equipamento

Com laboratório próprio, equipamentos de alta precisão e analistas experientes, a SEMEQ analisa o óleo da sua máquina sob três perspectivas: condições de uso do lubrificante, contaminação do lubrificante e desgaste de componentes mecânicos.

 

Dependendo da aplicação do óleo, selecionamos diferentes tipos de análise de óleo para maximizar os resultados do seu programa de manutenção preditiva, tais como:

 

– Viscosidade entre 40 ºC e 100 ºC

– Água: com crepitação, Karl Fischer ou FFT-IR; TAN e TBN

– Espectrometria quantitativa

– Espectrometria qualitativa (microscopia)

– Contagem de partículas; FFT-IR (fuligem, nitração, sulfatação, glicol).

Fale com a SEMEQ e otimize sua manutenção preditiva!

Acompanhar a condição do transporte de óleo é essencial para evitar falhas e maximizar a vida útil de seus equipamentos. 

 

Com as soluções da SEMEQ , você tem acesso a um monitoramento de máquinas altamente preciso, utilizando tecnologia de ponta para análise de perda de óleo , vibração, temperatura e outras parâmetros essenciais para a Manutenção Preditiva .

 

Quer reduzir custos e aumentar a confiabilidade de seus ativos? Entre em contato com a SEMEQ e descubra como podemos transformar sua manutenção com inteligência e inovação.

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IA na manutenção industrial: o que está sendo utilizado pelas grandes fábricas

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A busca pela eficiência operacional e pela redução de custos é uma constante no cenário industrial. Com isso, a inteligência artificial (IA) surge como uma aliada poderosa revolucionando a forma como as grandes fábricas continuam a manter seus ativos. 

Desde a prevenção de falhas até a otimização do tempo de inatividade, a IA está modificando os processos de manutenção industrial de maneira significativa. 

Neste artigo, descubra como funciona a inteligência artificial na manutenção industrial , os principais impactos dessa ferramenta no monitoramento de ativos e quais estão sendo mais utilizados. Acompanhe!

O que é inteligência artificial aplicada à manutenção industrial?

A aplicação da inteligência artificial na manutenção industrial representa um avanço significativo na eficiência e na gestão dos sistemas de produção. Por meio do monitoramento contínuo de dados e informações, ela oferece uma visão mais precisa e abrangente dos diferentes departamentos e suas necessidades de manutenção. 

Ao analisar o desempenho dos profissionais e identificar padrões de operação, a ferramenta ajuda na definição de estratégias para aumentar a produtividade e reduzir os custos operacionais. 

Os sistemas com inteligência artificial possibilitam um monitoramento mais completo e simplificado, permitindo aos gestores identificar rapidamente os pontos críticos e antecipar melhorias possíveis.

Impactos da IA ​​na manutenção industrial

A inteligência artificial está causando um impacto significativo na indústria, e a manutenção não é exceção. Essa tecnologia revolucionária está redefinindo a maneira como as empresas abordam a manutenção de seus ativos industriais, trazendo uma série de benefícios e oportunidades.

Desde a otimização de processos até a previsão de falhas, a IA está permitindo que as empresas melhorem a eficiência, reduzam custos e aumentem a qualidade de seus produtos.

Estudos recentes indicam que a IA tem o potencial de aumentar as margens de lucro industriais em 38% e contribuir para o crescimento de diversos setores em cerca de US$ 14 trilhões até 2035. Com a aplicação da IA ​​na manutenção industrial , as empresas podem adotar uma abordagem mais proativa, identificando e resolvendo problemas antes mesmo que eles ocorram. 

Ao combinar dados de sensores IoT alimentados por IA, as empresas podem implementar estratégias de manutenção preventiva e preditiva , garantindo o máximo desempenho de seus ativos industriais.

Principais benefícios do uso da IA ​​na manutenção industrial

Desde o aumento da eficiência operacional até a redução de custos de manutenção e a prevenção de falhas não planejadas, a IA está evoluindo na forma como as empresas gerenciam seus ativos. Abaixo, conheça os principais benefícios do uso dessa ferramenta na manutenção industrial!

Aumento da eficiência operacional

A aplicação da inteligência artificial na manutenção industrial oferece um aumento significativo na eficiência operacional das plantas industriais. Ao analisar dados em tempo real e prever possíveis falhas, a IA permite que identifiquem áreas de melhoria e otimizem seus processos de produção, o que resulte em uma utilização mais eficiente dos recursos disponíveis, maximizando a produção das empresas e minimizando o tempo de inatividade.

Redução de custos de manutenção

Um dos benefícios mais evidentes da IA ​​no monitoramento de ativos é a redução dos custos associados à manutenção preventiva e corretiva. Ao prever falhas antes mesmo que elas ocorram, as empresas podem planejar suas atividades de manutenção de forma mais eficiente, evitando reparos emergenciais dispendiosos e minimizando o impacto nos custos operacionais. 

Além disso, a inteligência artificial também pode ajudar na identificação de oportunidades de otimização de processos, reduzindo o desperdício de recursos e aumentando a eficiência geral do sistema.

Melhoria na confiabilidade de equipamentos

Com a IA, as empresas podem monitorar continuamente o estado de seus equipamentos industriais e identificar quaisquer sinais que possam gerar desgastes ou falhas futuras, permitindo que intervenções preventivas sejam realizadas antes que ocorram falhas catastróficas, o que aumente significativamente a confiabilidade dos equipamentos. 

Otimização do tempo de inatividade

Por fim, a IA permite uma otimização significativa do tempo de inatividade dos equipamentos. Ao prever falhas e agendar manutenções preventivas de forma inteligente, as empresas podem minimizar o tempo em que os equipamentos ficam fora de operação, resultando em uma maior disponibilidade de ativos e aumentando a capacidade de produção.

Ferramentas de IA aplicadas à manutenção

Nesse contexto de rápida evolução tecnológica, a manutenção industrial está entrando em uma nova era, impulsionada por ferramentas de inteligência artificial (IA) e tecnologias inovadoras. A seguir, elencamos algumas ferramentas que estão sendo utilizadas no monitoramento de ativos: 

IoT

A Internet das Coisas (IoT) está revolucionando a manutenção industrial, permitindo a conexão e a comunicação entre dispositivos, máquinas e sistemas. Sensores inteligentes e dispositivos conectados coletam dados em tempo real, fornecendo grande volume de dados sobre o desempenho e a integridade dos equipamentos.

Sensores

Os sensores desempenham um papel crucial na coleta de dados para a manutenção preditiva. Eles monitoraram variáveis ​​importantes, como vibração, temperatura , pressão e fluxo, permitindo a detecção precoce de falhas e o planejamento de manutenção preventiva.

Realidade aumentada

A realidade fornecida oferece suporte visual aos técnicos durante as operações de manutenção, fornecendo informações contextuais sobre equipamentos e procedimentos de reparo diretamente em seus campos de visão.

Big data

O big data na manutenção industrial envolve a coleta, o armazenamento e a análise de grandes volumes de dados de sensores e sistemas de monitoramento. Essa análise de dados em larga escala permite identificar padrões, prever falhas e atualizar estratégias de manutenção.

Armazenamento em nuvem

O armazenamento em nuvem desempenha uma função importante na realização do monitoramento on-line de ativos. Ele viabiliza a centralização dos dados coletados em plataformas acessíveis remotamente, eliminando a necessidade de infraestrutura local complexa e dispendiosa.

Aplique nossa inteligência artificial em sua planta

A SEMEQ é uma referência global em monitoramento on-line de ativos, oferecendo uma gama de soluções avançadas para potencializar a lucratividade e reduzir custos operacionais em plantas industriais. 

Com mais de 300 funcionários dedicados, a empresa desenvolve tecnologias inovadoras, incluindo sensores wireless , coletores de dados, softwares de inteligência artificial e aplicativos para manutenção preditiva.

Os sensores on-line da SEMEQ são projetados para coleta de dados precisos e em tempo real sobre diversas variáveis ​​de processo, como temperatura, vibração, umidade e corrente elétrica. Além disso, a empresa oferece soluções avançadas de análise de óleo , permitindo o monitoramento da condição dos componentes lubrificados.

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Confie na SEMEQ para garantir a saúde e a disponibilidade de suas máquinas. Entre em contato conosco e dê um passo adiante na transformação digital de sua organização!

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Ciclo PDCA na manutenção: o que é e como aplicar

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Em gestão de manutenção, a busca por métodos eficientes que promovam a melhoria contínua e a otimização de processos é uma constante. Nesse cenário, destaca-se o Ciclo PDCA. 

Considerada uma ferramenta consagrada, o uso do Ciclo PDCA na manutenção oferece uma abordagem sistemática para planejar, executar, verificar e agir, resultando em aprimoramentos consistentes.

Neste artigo, saiba como aplicar esse ciclo e descubra quais são as principais vantagens e os desafios dessa metodologia no cenário industrial. Confira!

O que é o Ciclo PDCA?

O Ciclo PDCA, também conhecido como Ciclo de Deming, é uma metodologia composta de quatro fases: planejar, fazer, verificar e agir. Essa abordagem, amplamente reconhecida como uma ferramenta de qualidade, visa solucionar problemas, realizar controle e promover a melhoria contínua de processos e produtos. 

Originalmente desenvolvido por Walter A. Shewhart e popularizado por W. Edwards Deming, o PDCA concentra-se na identificação das causas fundamentais dos problemas em vez de simplesmente abordar suas consequências.

Ao iniciar o ciclo, as oportunidades de melhoria são identificadas e ações específicas são planejadas para implementar as mudanças necessárias. O PDCA assume que o planejamento não é estático, podendo ser ajustado conforme a necessidade, assim como o orçamento empresarial. 

Essa abordagem é cíclica, permitindo a repetição e o aprimoramento contínuo das fases, proporcionando uma busca constante pela excelência nos processos e resultados.

Importância da aplicação do PDCA na gestão da manutenção

A implementação do Ciclo PDCA na manutenção desempenha um papel crucial para as organizações que buscam alcançar eficiência operacional, redução de custos e melhoria contínua. 

O PDCA oferece uma estrutura sistemática que permite às equipes de manutenção identificar, analisar e corrigir problemas de maneira proativa. As metas e os objetivos são claramente definidos, proporcionando uma visão abrangente das ações necessárias para otimizar os processos de manutenção.

Além disso, o PDCA oferece um mecanismo contínuo de aprendizado e aprimoramento, o que não apenas resulta em melhorias imediatas, mas também permite que a organização se adapte dinamicamente às mudanças nas condições operacionais e nos requisitos de manutenção.

Como aplicar o Ciclo PDCA na manutenção?

O Ciclo PDCA na manutenção é uma abordagem que se presta à implementação em várias áreas e processos, proporcionando simplicidade e possibilitando mudanças e melhorias contínuas, uma vez que não tem um ponto-final definido. 

Nos processos de manutenção, a metodologia visa aprimorar a confiabilidade e a usabilidade dos ativos. 

Funcionando também como uma ferramenta para alcançar resultados superiores no setor, o PDCA contribui para a divisão do trabalho em etapas, permitindo a criação de procedimentos e planos de manutenção mais eficazes para concretizar mudanças reais. 

Entenda, a seguir, como acontece a estruturação do processo de aplicação da metodologia. Confira!

Planejar

O primeiro estágio, conhecido como “Plan”, é crucial por ser o ponto de partida. É durante essa fase que ocorre a formulação do que será executado nas etapas subsequentes. Portanto, compreender as metas e os meios para atingi-las é fundamental. 

O planejamento deve abordar definição de metas, priorização de problemas, identificação de recursos necessários, estabelecimento de prazos e coleta de dados. Detalhar os métodos é crucial para compreender e estabelecer objetivos para cada categoria de ativos. 

Após a descrição, entra-se na definição de padrões, envolvendo trocas, inspeções, reformas, procedimentos de diagnóstico de falhas e, por fim, o orçamento. No geral, a fase é subdividida em cinco etapas, conforme elencado por Campos (2004): 

  1. Identificação do problema; 
  2. Estabelecimento de meta; 
  3. Análise do fenômeno; 
  4. Análise do processo (causas); 
  5. Plano de ação.

Realizar/executar

Nessa fase, todas as metas e os objetivos delineados na etapa anterior e devidamente incorporados a um plano de ação precisam ser implementados, conforme a orientação de cada organização. 

Durante essa etapa, ocorre a execução do plano de manutenção, incluindo inspeções, substituições e reformas de máquinas. É crucial realizar verificações nos locais em que as ações estão sendo implementadas. 

Verificar/avaliar

A etapa de verificação é crucial para avaliar o orçamento planejado na primeira fase. Nesse estágio, ocorre a fundamentação dos resultados de todas as ações planejadas na etapa do “Plan” e supervisionadas na execução. Agora, é necessário verificar se os resultados foram alcançados. 

Algumas questões-chave devem ser investigadas nessa fase para analisar criticamente as ações tomadas anteriormente, tais como os resultados em relação aos objetivos iniciais, o grau de desvio das ações definidas no início, se esses desvios foram benéficos para atingir os objetivos, se os problemas identificados podem ser superados e se as ações determinadas foram eficazes para estabelecer um padrão.

Implementar

Após avaliar quais aprimoramentos podem ser implementados para prevenir contra falhas, torna-se crucial desenvolver um plano de execução para essas medidas. Simultaneamente, é necessário revisar o plano de manutenção inicial estabelecido na fase inicial e ajustar o orçamento operacional conforme necessário.

Durante a etapa de execução, ocorre a revisão dos padrões após o registro de todas as inspeções, substituições e reformas. Além disso, é responsabilidade da equipe de manutenção revisar as ações corretivas tomadas para corrigir falhas, criando um arquivo abrangente que contenha todos esses registros e as informações mais recentes sobre os equipamentos. 

Essa revisão contínua é essencial para garantir a eficácia das ações implementadas e promover uma melhoria contínua no processo de manutenção.

Vantagens e desafios na aplicação do PDCA em manutenção

Implementar o Ciclo PDCA na gestão de manutenção oferece uma série de vantagens, mas também apresenta desafios que demandam atenção e estratégias específicas. Abaixo, vamos explorar tanto os benefícios quanto as possíveis dificuldades dessa abordagem contínua.

Vantagens:

  • Melhora na confiabilidade: ao adotar o Ciclo PDCA na manutenção, as organizações podem experimentar uma melhoria significativa na confiabilidade de seus ativos;
  • Aumento na disponibilidade dos ativos: a identificação proativa de possíveis problemas e a execução de ações preventivas contribuem para minimizar o tempo de inatividade não planejado;
  • Redução de retrabalho na manutenção: com o PDCA, os processos de manutenção tornam-se mais eficientes e eficazes, o que leva a uma significativa redução do retrabalho;
  • Otimização da utilização de recursos: ao analisar continuamente os processos e identificar oportunidades de aprimoramento, as organizações podem direcionar seus recursos de forma mais estratégica;
  • Economia de tempo e recursos: a resolução proativa de problemas e a prevenção de falhas reduzem a necessidade de intervenções corretivas extensivas, economizando recursos financeiros e temporais.

Desafios:

  • Necessidade de engajamento constante: a aplicação eficaz do PDCA requer engajamento contínuo de toda a equipe. Manter o entusiasmo e o comprometimento ao longo do processo pode ser um desafio, especialmente em organizações de grande porte;
  • Resistência à mudança: a introdução do PDCA pode encontrar resistência dentro da equipe, especialmente se houver uma cultura organizacional avessa à mudança;
  • Complexidade na identificação de causas raízes: a falta de análise aprofundada pode levar a soluções superficiais, comprometendo a eficácia do ciclo.

Ao ponderar essas vantagens e esses desafios, as organizações podem implementar o PDCA de maneira mais informada, maximizando seus benefícios e superando possíveis obstáculos. 

A aplicação eficaz do Ciclo PDCA na manutenção representa uma jornada contínua em direção à excelência operacional e à sustentabilidade.

Como a tecnologia pode contribuir para implementar o Ciclo PDCA

A implementação do Ciclo PDCA na manutenção oferece diversas possibilidades e pode ser aplicada para promover a melhoria contínua, tanto na área administrativa quanto em projetos e processos. 

Essa melhoria inicia-se com o planejamento, ou seja, a definição de metas que conduzam a ações eficazes para alcançar resultados aprimorados. Atualmente, existem ferramentas que automatizam e controlam esse processo.

Os softwares de gestão de manutenção preditiva representam importantes aliados para gestores em todo o mundo. Algumas versões possibilitam a comunicação direta entre a equipe em tempo real, agregam todos os indicadores de manutenção automaticamente atualizados e permitem a criação de procedimentos e checklists para inspeções.

Esse método se revela como uma alternativa valiosa para empresas que buscam otimizar seus processos, mantendo registros e históricos atualizados de máquinas e atividades.

Ciclo PDCA X outras metodologias de monitoramento de equipamentos

Ao comparar o Ciclo PDCA com outras metodologias de monitoramento, é possível perceber distintas abordagens para aprimorar processos e alcançar eficiência operacional. Enquanto o PDCA enfatiza a continuidade e a aprendizagem contínua, o Seis Sigma, por exemplo, concentra-se na redução da variabilidade e na eliminação de defeitos, utilizando ferramentas estatísticas robustas. 

Ambos compartilham o objetivo de melhorar a qualidade e a eficiência, mas o PDCA se destaca pela sua natureza cíclica, permitindo ajustes constantes com base na retroalimentação, o que pode ser particularmente eficaz em ambientes dinâmicos.

Outra metodologia comum é a gestão por processos, que se concentra na visão holística e na otimização de fluxos de trabalho. Diferentemente do PDCA, ela pode envolver uma análise mais abrangente dos processos organizacionais, incorporando estratégias como o mapeamento de processos e a identificação de gargalos. 

Já o modelo CMMI (Capability Maturity Model Integration) visa aprimorar a maturidade dos processos organizacionais. Enquanto o PDCA se concentra em ajustes contínuos e respostas rápidas, o CMMI busca estabelecer padrões maduros e estáveis para processos. 

A escolha entre essas metodologias depende da cultura organizacional, dos objetivos específicos e da natureza dos desafios enfrentados. Cada abordagem oferece ferramentas únicas para aprimorar a eficiência operacional, permitindo que as organizações escolham aquela que melhor se alinha com suas necessidades e metas.

Fale conosco

Se você busca aprimorar a gestão de ativos industriais, conte com a experiência da SEMEQ. Nossas soluções de monitoramento e manutenção preditiva estão alinhadas com as melhores práticas, garantindo eficiência operacional e redução de custos. 

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Curva ABC na manutenção: o que é importante saber

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Na gestão eficiente, o uso da curva ABC na manutenção é uma ferramenta valiosa, especialmente quando aplicada ao monitoramento de ativos no cenário industrial. 

Compreender o que é, como aplicar e as vantagens dessa metodologia é essencial para otimizar a alocação de recursos, identificar prioridades e promover uma operação mais eficaz. 

Neste artigo, explicamos como funciona a curva ABC na manutenção, as vantagens dessa metodologia e se realmente é a melhor opção para o acompanhamento de máquinas. Confira! 

O que é a curva ABC?

A curva ABC é uma ferramenta de gestão de inventário que classifica os itens em categorias com base em sua importância e seu valor. Essa categorização segue o Princípio de Pareto, em que uma pequena porcentagem de itens contribui significativamente para o valor total do estoque.

Os itens são distribuídos em três categorias principais: A, B e C.

  • Categoria A: engloba os itens mais cruciais e valiosos, representando geralmente 20% do total de itens em estoque, mas contribuindo com 80% do valor total;
  • Categoria B: itens de valor intermediário, compreendendo aproximadamente 30% do total de itens e contribuindo com 15% do valor total;
  • Categoria C: itens de menor valor e importância, representando cerca de 50% do total de itens e contribuindo com 5% do valor total.

A aplicação da curva ABC na manutenção permite que os gestores concentrem seus esforços na administração dos itens mais cruciais e valiosos, direcionando menos recursos para os itens menos estratégicos, o que contribui para otimizar o capital de giro, reduzir os custos de manutenção e aprimorar a eficiência operacional da empresa.

Como aplicar a curva ABC no monitoramento preditivo?

Na área do monitoramento preditivo, a curva ABC é empregada para priorizar a manutenção de equipamentos e sistemas, considerando sua relevância e seu valor para a organização.

Para aplicar a análise ABC na manutenção preditiva, o processo segue os seguintes passos:

  1. Identificação dos equipamentos e sistemas que necessitam de manutenção;
  2. Avaliação do valor e da importância de cada equipamento ou sistema, considerando custos operacionais, tempo de inatividade associado a falhas e o impacto que teria no processo produtivo;
  3. Classificação dos equipamentos e sistemas em três categorias: A, B e C, com base em seu valor e sua importância;
    1. Equipamentos e sistemas classificados como A devem ser monitorados regularmente e receber manutenção preventiva frequente devido ao seu alto valor e à sua importância crítica para o processo produtivo;
    2. Equipamentos e sistemas classificados como B necessitam de monitoramento regular e manutenção preventiva com menor frequência se comparados à categoria A, pois têm um valor médio e são relevantes para o processo produtivo, mas não tão críticos;
    3. Equipamentos e sistemas classificados como C demandam manutenção preventiva menos frequente do que os das categorias A e B, visto que têm um valor mais baixo e não são críticos para o processo produtivo.

Ao empregar a curva ABC na manutenção preditiva, é possível direcionar os esforços de manutenção para os equipamentos mais cruciais e importantes, resultando em um processo produtivo mais eficiente e na redução dos custos.

Curva ABC é a melhor opção para o acompanhamento de máquinas?

A curva ABC destaca-se como uma ferramenta altamente eficaz para o acompanhamento de máquinas e equipamentos. Sua abordagem baseada na classificação por importância e valor oferece uma visão estratégica, permitindo que as equipes de manutenção concentrem seus esforços nos ativos mais críticos. 

Essa metodologia facilita a tomada de decisões embasada em dados sólidos, direcionando recursos de forma inteligente e contribuindo para uma gestão eficiente de ativos industriais.

Vantagens da implementação da curva ABC na manutenção industrial

A utilização da estratégia da curva ABC na manutenção preditiva se revela como uma excelente ferramenta para priorizar ações em equipamentos e sistemas críticos, oferecendo uma série de benefícios. Conheça-os abaixo!

Auxílio na identificação de equipamentos críticos

A curva ABC desempenha um papel crucial ao identificar quais equipamentos ou sistemas têm maior criticidade para a operação da empresa, possibilitando que equipes de manutenção priorizem suas atividades nos itens mais impactantes.

Criação de ordem de prioridade para as atividades de manutenção 

Ao classificar os equipamentos na curva ABC, é possível determinar quais deles necessitam de uma atenção e alocação de recursos maior em termos de manutenção. Equipamentos considerados mais relevantes podem receber um foco e recursos para manutenção preventiva, enquanto os menos críticos podem ser inspecionados com menor frequência.

Controle dos custos

Como a curva ABC também possibilita que equipes de manutenção concentrem esforços nos equipamentos ou sistemas mais cruciais, evitando alocações desnecessárias de recursos em itens menos importantes, é possível maximizar o retorno sobre o investimento nessa área, reduzindo os custos de manutenção.

Decisões baseadas em dados

A curva ABC fornece informações claras sobre a importância dos equipamentos para os negócios, capacitando a equipe de manutenção a tomar decisões fundamentadas e orientadas por dados sólidos. Esse método promove uma gestão mais eficaz e estratégica das atividades de manutenção.

Como fazer o acompanhamento da curva ABC em equipamentos?

No contexto da manutenção e do monitoramento de ativos, a importância de evitar falhas e paradas cresce proporcionalmente à relevância do equipamento. No geral, a formulação da curva envolve os seguintes passos:

  • Análise de critérios: a base da curva ABC repousa em alguns pontos cruciais, incluindo segurança e meio ambiente, qualidade, condições de operação e entrega, confiabilidade e manutenibilidade;
  • Organização por critérios de criticidade: a classificação dos critérios de acordo com os pontos mencionados anteriormente é essencial. Por exemplo, para segurança e meio ambiente, uma falha pode representar alto, moderado ou nenhum risco de acidente ou contaminação, respectivamente;
  • Fluxograma de decisões: para a tomada de decisões sobre a curva ABC dos ativos, é recomendável o uso de um fluxograma. Esse recurso facilita a compreensão e a definição, especialmente quando um equipamento pode ser considerado de nível A em alguns critérios e de nível B ou C em outros;
  • Elaboração de um plano de manutenção: com a curva ABC atribuída a cada ativo com base nos critérios mencionados, é possível criar um plano de manutenção. Equipamentos classificados como mais críticos podem receber manutenção preditiva e corretiva, enquanto aqueles de menor impacto podem ser atendidos apenas com manutenção corretiva.

Fale conosco

A aplicação da curva ABC na manutenção de máquinas e equipamentos destaca-se como uma estratégia eficaz para gerenciar ativos industriais de forma inteligente.

Se você busca aprimorar a gestão de ativos industriais, conte com a experiência da SEMEQ. Nossas soluções de monitoramento e manutenção preditiva estão alinhadas com as melhores práticas, garantindo eficiência operacional e redução de custos. 

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7 cuidados com motor elétrico para manter a alta performance

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Os motores elétricos são componentes vitais para uma série de processos industriais e, muitas vezes, fundamentais para o funcionamento de maquinários e equipamentos em diversas áreas.

Manter os cuidados com motor elétrico para que ele continue operando em alta performance é essencial para assegurar a eficiência e a produtividade nas operações industriais.

Para garantir essa eficácia, é necessário adotar medidas específicas e um plano de manutenção de motores elétricos. Compreender os principais cuidados a ser tomados é crucial para prolongar a vida útil, prevenir contra falhas prematuras e assegurar seu funcionamento contínuo.

Neste artigo, reunimos os sete cuidados com motor elétrico para manter a alta performance na sua planta industrial. Acompanhe!

  1. Lubrificação adequada

A lubrificação adequada dos rolamentos é um dos principais cuidados com motor elétrico, pois a má inspeção desse fator marca o início de uma série de complicações em todo o processo. 

Diante disso, dois aspectos se tornam extremamente cruciais nesse processo: utilizar o óleo ou a graxa de acordo com as recomendações do fabricante do equipamento e atentar-se à quantidade exata de lubrificante a ser aplicada nos rolamentos e mancais.

Quando seguimos as recomendações do fabricante para a escolha dos óleos e graxas para realizar a lubrificação, é assegurada a viscosidade adequada para o funcionamento ideal da peça. Além disso, os produtos recomendados contêm a composição química recomendada para não causar danos em componentes, como vedações e retentores.

Vale lembrar que a lubrificação não se resume apenas a reduzir o atrito entre as superfícies em contato. Ela também protege contra sujeira, umidade e calor, condições às quais a maioria dos motores elétricos está sujeita.

  1. Temperatura e ventilação

A temperatura e a ventilação são pontos cruciais para serem analisados durante o cuidado com o motor elétrico, a fim de garantir a sua alta performance. O superaquecimento pode ser extremamente prejudicial, levando a danos nos componentes internos do motor.

Portanto, evite expor o rolamento a chamas ou aquecê-lo a temperaturas superiores a 110 °C. Durante a montagem, posicione o rolamento contra o ressalto do eixo até que ele esfrie e se fixe em sua posição, para evitar deslizamentos.

Também é fundamental incluir uma avaliação regular para verificar o acúmulo de detritos na carcaça e na ventoinha, uma vez que o motor retém uma quantidade significativa de poeira e detritos do ambiente em que está localizado, resultando na dificuldade para o funcionamento adequado da peça, obstruindo o percurso pelo qual o ar deveria fluir. Dessa forma, é possível prevenir a obstrução do fluxo de ar.

  1. Alinhamento e balanceamento

A montagem desalinhada do motor dificulta seu alcance à velocidade nominal. Como resultado, todo o sistema é forçado a operar acima da sua capacidade.

Nesse cenário, o motor não apenas enfrenta a força de inércia mas também a resistência que impede o rotor de acelerar. Consequentemente, ele opera sempre em estágio de arranque. O desalinhamento resulta na quebra de rolamentos, mancais e eixos. Além disso, provoca um aumento no consumo de energia elétrica.

  1. Armazenamento do motor

A melhor forma de prevenir a entrada de umidade na cavidade do rolamento e proteger contra a corrosão, antes da instalação, é manter os motores com os rolamentos completamente envolvidos em graxa apropriada. 

Esse método cria uma camada protetora que ajuda a preservar a integridade dos componentes internos do motor durante o armazenamento e o transporte.

No caso de equipamentos lubrificados com óleo, é fundamental discutir o armazenamento adequado diretamente com o fornecedor antes de realizar a manutenção dos motores. Eles podem dispor de orientações específicas para preservar o óleo e proteger os componentes internos do motor contra qualquer dano potencial durante o período de armazenamento.

  1. Cuidados com a fixação do motor

Uma fixação adequada garante uma vida útil mais longa para o motor e para os componentes. Diante disso, existem alguns cuidados que devem ser considerados para garantir uma boa fixação. São eles: 

  • Considere as características do piso onde a carga e o motor serão fixados para garantir a adesão correta;
  • Verifique se a superfície é capaz de manter a fixação dos equipamentos e quais elementos de fixação são os mais indicados;
  • Averigue todas as instruções recomendadas pelo projeto para a montagem dos componentes. Lembre-se de utilizar ferramentas apropriadas ou aparelhos de montagem;
  • Assegure-se de que existam diferenças mínimas entre os níveis dos pisos onde estão localizados a carga e o motor;
  • Empregue os itens indicados pelo fabricante. Porcas, arruelas de pressão, parafusos e calços devem ser usados conforme as recomendações, evitando a substituição por materiais de menor qualidade;
  • Se houver ruídos excessivos, é sinal de que algo está errado, dado que isso é um alerta de que o motor não está fixo corretamente, por isso, as vibrações aumentam.
  1. Limpeza regular para evitar acúmulo de sujeira e corrosão

Outro cuidado com o motor elétrico é manter a limpeza regular para evitar o acúmulo de poeira ou quaisquer resíduos provenientes do processo de produção. Esses materiais podem atuar como isolantes, dificultando a dissipação de calor e prejudicando o funcionamento adequado do motor. 

Realizar limpezas frequentes é fundamental para preservar a eficiência e prolongar a vida útil dos componentes do motor, como os rolamentos.

  1. Monitoramento por sensores

O monitoramento por sensores também desempenha um papel indispensável no cuidado com o motor elétrico na manutenção da alta performance em plantas industriais, uma vez que eles podem detectar sinais precoces de falhas ou anomalias, como variações na temperatura, vibração anormal ou corrente elétrica instável. 

Além disso, os sensores podem ajudar a otimizar o desempenho dos motores ao monitorar e ajustar variáveis, como consumo de energia, temperatura e condições de carga, o que contribui para reduzir o desperdício de energia e aumentar a eficiência operacional.

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