Quais são os 5S e como aplicar na manutenção preditiva?

Os 5 sensos fazem parte de um programa de qualidade total para melhorar a qualidade de vida do trabalhador, reduzir os custos, diminuir os desperdícios e melhorar a produtividade das empresas.

Essa metodologia foi desenvolvida para organizar o trabalho das fábricas, mas pode ser aplicada em diversos modelos empresariais e em quase todos os departamentos das companhias. Por isso, se tornou tão popular ao redor do mundo.

Neste artigo, vamos explicar quais são os 5S, como essa metodologia funciona, quais são os seus benefícios e como aplicá-los na manutenção preditiva em plantas industriais.

O que são os 5S?

A metodologia 5S é uma ferramenta de gestão de empresas criada no Japão, após a Segunda Guerra Mundial, quando o país precisava se reerguer de uma grande crise econômica. Nesse contexto, a população local sofria com a falta de recursos básicos, como alimentos, roupas e moradia. Além disso, o país sofria com a falta de infraestrutura para voltar a produzir, devido à falta de máquinas, equipamentos e matérias-primas. Portanto, os recursos precisavam ser muito bem aproveitados e não podia haver nenhum tipo de desperdício.

Em 1950, o japonês Kaoru Ishikawa criou a metodologia 5S após regressar de uma viagem de estudos nos Estados Unidos. O objetivo do 5S foi ajudar o seu país a se reestruturar rapidamente, melhorar os seus índices econômicos e voltar a ocupar uma posição proeminente no cenário global.

A metodologia 5S nas empresas recebeu esse nome porque foi inspirada em cinco sensos japoneses que começam com a letra “S”:

Agora você já sabe quais são os 5S e a sua origem, a seguir, saiba como cada um desses sensos tem uma importância fundamental na aplicação desse método de gestão.

Quais são os 5S?

1. SEIRI – senso de utilização

As pessoas têm a tendência natural de acumular coisas, para que possam ser usadas quando necessário. Muitas vezes, esse comportamento que elas têm em casa é levado para o seu local de trabalho.

Para evitar situações como essas, o senso de utilização propõe uma série de questionamentos:

* Uso isso todo dia?

* Uso isso toda semana?

* Uso isso às vezes?

* Não uso mais?

A intenção aqui é manter no ambiente profissional apenas o que é realmente necessário para a realização do trabalho. Para isso, você deve verificar com frequência quais são os objetos e os equipamentos que estão sendo utilizados regularmente pela equipe. Também é o momento de analisar quais itens estão faltando para a conclusão das demandas e adquirir o que for preciso.

De acordo com o SEIRI, as pessoas devem separar o útil do inútil e jogar fora o que não lhes serve mais. Por outro lado, as coisas que são sempre utilizadas devem ser mantidas o mais próximo possível. Já os objetos que são usados apenas às vezes devem ser deixados um pouco mais afastados. E aqueles sem uso potencial devem ser vendidos, doados ou transferidos para onde possam ser úteis.

2. SEITON – senso de organização

Uma vez definido o que é útil para o seu trabalho, é a hora de manter o ambiente organizado. Para isso, todos os colaboradores precisam saber exatamente onde encontrar os materiais e os documentos de que precisam.

Cada colaborador precisará investir tempo e dedicação para ordenar dados e objetos sob a sua responsabilidade, mas esse esforço valerá a pena. O objetivo do 5S é economizar o tempo dos colaboradores, para que eles possam focar as energias na conclusão das demandas.

Uma boa maneira de organizar é deixar aqueles itens de uso diário em locais de fácil acesso e manter em local mais reservado os que não serão utilizados com frequência.

Defina um lugar para cada coisa que será guardada, armazenando objetos diferentes em locais diferentes. Veja qual é a melhor maneira de fazer isso, obedecendo às regras de arrumação. Pastas, arquivos e prateleiras podem ser usados para organizar a logística desses objetos.

Outra dica para facilitar a organização é criar nomes fáceis e simples para identificar os objetos. Além disso, você pode usar etiquetas com cores vivas para identificar esses itens, seguindo um padrão. A comunicação visual deve possibilitar uma leitura rápida e fácil, utilizando palavras-chave, cores, desenhos e tudo mais que a criatividade permitir.

3. SEISO – senso de limpeza

De acordo com essa metodologia, a limpeza é responsabilidade de todos os colaboradores, e não apenas da equipe de limpeza.

Nesse sentido, é preciso convencer as pessoas de que a limpeza faz parte da sua própria atividade profissional. Todos os colaboradores devem manter o ambiente de trabalho limpo, eliminando as causas da sujeira, aprendendo a não sujar, e a manter o ambiente de trabalho organizado.

Aqui, inclui-se também excesso de ferramentas (tanto softwares como máquinas), equipamentos disponíveis de forma desordenada e até falta de uso de equipamentos adequados.

4. SEIKETSU – senso de padronização

O SEIKETSU tem o propósito de automatizar a aplicação dos três sensos anteriores, para que eles se tornem parte do cotidiano das empresas. Para isso, processos padronizados devem ser criados para cada atividade, de modo a promover a conscientização do público interno e possibilitar uma melhoria contínua.

O objetivo é que todos os profissionais entendam o benefício dessa nova mentalidade e a tornem parte de seu dia a dia. Desse modo, essas diretrizes poderão se tornar hábitos arraigados de todos os colaboradores das organizações.

Geralmente, as pessoas oferecem resistência à mudança de hábitos. Em função disso, a gestão das empresas precisa usar de perseverança para modificar a mentalidade e o comportamento dos seus colaboradores.

Portanto, antes de avançar na implementação dessa metodologia, a gestão deve se assegurar de que os primeiros 3S já tenham sido devidamente implementados e aceitos como parte da rotina dos trabalhadores.

Algumas das possibilidades de medidas para naturalizar esses hábitos são criar instruções de trabalhos e listas de checagem e elencar todos os processos que devem ser seguidos pelos colaboradores. A padronização fará com que a função de cada um fique mais clara dentro do objetivo do 5S maior da empresa de melhorar a produtividade e organização.

5. SHITSUKE – senso de disciplina e autodisciplina

O quinto e último S reforça a necessidade da disciplina para desenvolver novos hábitos e mantê-los em longo prazo. Por isso, é essencial desenvolver esse senso nos colaboradores e estimular que os novos processos e valores sejam absorvidos por todos. Eles devem se sentir motivados a tornar essas novas diretrizes um hábito, transformando-as em um modo de vida.

Os gestores devem usar a criatividade para compartilhar essas ideias de valores e melhorar a comunicação entre as pessoas, de modo a garantir o cumprimento das regras. Afinal, a falta de disciplina provoca problemas como impontualidade, desperdício de recursos, informações imprecisas e insatisfação entre as pessoas.

Vale destacar que todo novo hábito leva tempo para ser desenvolvido. Portanto, os gestores precisam ter paciência na implementação da metodologia 5S e aplicá-la com persistência e criatividade. Por exemplo, a promoção permanente do programa 5S deve envolver iniciativas como concursos internos, gincanas, visitas a outras empresas e outras formas de incorporar essa cultura nas empresas.

Como aplicar o 5S na manutenção preditiva?

Um dos principais motivos que levam a baixos resultados nas empresas mundo afora é o tempo desperdiçado corrigindo erros e refazendo processos. Para evitar que esses problemas ocorram, a metodologia do programa 5S oferece uma oportunidade de diminuir o desperdício de recursos materiais e humanos.

Com base na contextualização de cada uma das etapas e dos princípios do programa 5S, não é difícil de entender como essa estratégia pode ajudar na manutenção preditiva de máquinas e equipamentos industriais. Afinal, o 5S na organização é tão impactante nas áreas funcionais e de suporte quanto nas áreas de produção. Quando aplicado às funções de manutenção, o 5S reduz o tempo de inatividade da produção, evita falhas de equipamentos e aumenta a eficiência e a produtividade dos técnicos do setor.

A aplicação do 5S na organização terá um impacto positivo em duas importantes métricas de confiabilidade de ativos:

* Tempo médio de reparo – do inglês, Mean Time to Repair (MTTR);

* Tempo médio entre falhas – do inglês, Mean Time Between Failures (MTBF).

Tempo médio de reparo (MTTR)

Essa métrica é usada para medir o tempo médio desde a falha de um ativo até o momento em que uma máquina é reparada, testada e disponibilizada para uso novamente. A aplicação do 5S na manutenção preditiva ajudará a diminuir o tempo necessário para pôr um ativo com falha em funcionamento novamente:

* Gastar menos tempo procurando as ferramentas e o hardware necessários para reparar o ativo.

* Ter peças de reposição disponíveis e fáceis de localizar.

* Ser capaz de recuperar rapidamente manuais de manutenção e guias de solução de problemas.

* Garantir que as máquinas, os equipamentos e os suprimentos da oficina de manutenção estejam limpos, organizados e prontos para uso.

Tempo médio entre falhas (MTBF)

Essa métrica é usada para medir o tempo médio decorrido entre a falha de um ativo e a próxima ocorrência. O 5S na manutenção preditiva ajudará a prolongar o tempo de atividade dos ativos:

* Aumentando a eficiência e a produtividade do pessoal de manutenção, permitindo mais tempo para concluir completamente as tarefas de manutenção preditiva e preventiva.

* Usando controles visuais para tornar o equipamento fácil de monitorar.

* Garantir que o tipo adequado de lubrificação seja usado.

* Liberar a equipe de manutenção para que ela possa se concentrar em tarefas como revisão e melhoria de equipamentos, treinamento, manutenção preditiva etc.

Depois de estabelecer um programa bem-sucedido de metodologia 5S nas empresas, uma estratégia de manutenção preditiva precisa ser considerada. A manutenção preditiva compara a tendência dos parâmetros físicos medidos com os limites de engenharia conhecidos com o objetivo do 5S de detectar, analisar e corrigir problemas antes que ocorra uma falha.

Antes de começar a coletar dados para analisá-los, devem ser desenvolvidos critérios de prioridade para que sejam tomadas as medidas adequadas para corrigir defeitos ou continuar monitorando e planejando reparos.

Realmente vale a pena aplicar o 5S?

Sim! O 5S é uma forma de assegurar que todas as atividades sejam executadas de forma padronizada, manter a alta performance na sua planta industrial e produtos com qualidade garantida. 

Além disso, aplicando os 5S é possível ter um ambiente de trabalho altamente produtivo, operando no máximo de performance possível.

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Indicador OEE: entenda o que é e como calcular

Como saber se as suas máquinas estão com um bom nível de produtividade e o seu setor de manutenção está funcionando da melhor forma possível?

Para resolver essa questão, foram criados os indicadores OEE, sigla para Overall Equipment Effectiveness. Esse KPI (Key Performance Indicator, ou Indicador-chave de Desempenho) é usado para medir a eficiência e a produtividade nas indústrias, avaliando o desempenho dos equipamentos e fornecendo informações valiosas para identificar aqueles pontos que precisam de melhorias.

Neste artigo, vamos explicar o que é OEE, como calcular esse indicador, qual é a sua importância e como aplicá-lo para garantir a eficiência e o aumento de produtividade na indústria.

O que é OEE?

Os indicadores OEE são um KPI usados para medir o quociente de efetividade de um equipamento na indústria. Ele ficou muito popular com o crescimento do modelo de gestão lean manufacturing (manufatura enxuta), que busca eliminar desperdícios e trabalhar com estoques mínimos.

Mas é importante saber que os indicadores OEE são usados hoje em dia mesmo em plantas fabris que não utilizam esse modelo.

Como surgiu esse conceito?

O conceito de OEE foi desenvolvido pelo japonês Seiichi Nakajima, que também é considerado o criador da TPM (Total Productive Maintenance, ou Manutenção Produtiva Total). O termo surgiu nas décadas de 1960 e 1970, no Japão, quando se começou a ter mais máquinas nas fábricas, e a automatização de diversos processos foi viabilizada.

Essa mudança trouxe qualidade e aumento de produtividade para as empresas, fazendo com que o foco passasse a ser a garantia da produção programada no tempo correto.

Essa metodologia foi popularizada pelo sistema Toyota de Produção, desenvolvido pela Toyota Motor Corporation para fornecer a melhor qualidade, o menor custo e o lead time mais curto por meio da eliminação do desperdício.

Para que esse aumento na produtividade fosse possível, era necessário entender quanto cada equipamento é capaz de produzir e qual é o seu nível de efetividade. Para isso, foi preciso desenvolver um indicador capaz de nos informar esse dado. Daí a criação dos índices OEE, que logo se tornaria um dos principais índices de eficiência da indústria.

Por que é importante acompanhar o indicador OEE?

A grande vantagem do indicador OEE é que ele é capaz de demonstrar de forma clara e objetiva se um equipamento foi usado com efetividade, tendo a capacidade de indicar quantos itens foram produzidos com a qualidade desejada no processo fabril.

Além disso, esse KPI informa o tempo efetivamente empregado para a fabricação desses produtos e a celeridade do equipamento durante esse processo. Também é possível descobrir a rapidez de produção do equipamento e onde estão as defasagens em sua performance.

Benefícios dos indicadores OEE

  • Produção máxima das máquinas;
  • Qual equipamento produz mais e qual produz menos;
  • Qualidade dos produtos fabricados;
  • Se alguma máquina está dando prejuízo.

Quais são os indicadores OEE?

Os indicadores OEE estão fundamentados em três pontos principais, que você deve levar em consideração no cálculo do OEE.

1. Disponibilidade

Esse índice avalia quanto tempo a máquina está disponível em uma planta fabril e qual é o índice dessa disponibilidade.

Ele permite identificar fatores como:

* melhor aproveitamento do tempo das máquinas;

* tempo gasto em paradas não planejadas;

* falhas de manutenção;

* baixas na produção.

Para calcular o índice de disponibilidade de um equipamento, basta seguir a seguinte fórmula:

Disponibilidade = tempo em produção / (tempo em produção + paradas planejadas + paradas não planejadas)

2. Performance

Esse índice está relacionado à produtividade e ao bom rendimento do equipamento. Ele ajuda a resolver problemas de perda de velocidade, evidenciando valores como:

* prejuízos devido a paradas;

* perdas por redução na velocidade;

* baixo rendimento por falta de qualificação de funcionários ou mau uso de equipamentos.

Para calcular o índice de rendimento, utilizamos a seguinte fórmula:

Desempenho = quantidade de produtos produzidos / quantidade de produtos esperada

Para medir esse indicador, existem dois métodos:

* Manual: o controle desse KPI pode ser feito pelo operador. Ele faz a anotação em períodos de tempo previamente estabelecidos – a cada hora, por exemplo – e registra esses valores em uma planilha.

* Automático: outra possibilidade de calcular a performance OEE é a instalação de sensores no próprio equipamento ou na linha de montagem. Nesse caso, os dados são coletados em tempo real, permitindo uma ação mais rápida em caso de problemas no desempenho.

3. Qualidade

Esse indicador é responsável por apontar o grau de defeitos no processo de produção em relação à qualidade que é esperada pela empresa. O material que não atinge o nível esperado é considerado perda ou refugo.

Esse índice ajuda a identificar falhas na qualidade e a evitar consequências como insatisfação de clientes ou custos desnecessários com matérias-primas ou retrabalho dos colaboradores.

Geralmente, os parques fabris têm profissionais responsáveis por analisar a qualidade dos produtos fabricados. Nesses casos, o cálculo é feito por amostragem por lote.

Para calcular o índice de qualidade, temos a seguinte fórmula:

Qualidade = quantidade de produtos produzidos – (quantidade retrabalhada + quantidade perdida) / quantidade de produtos produzidos

Como calcular o indicador OEE?

A operação de calcular a eficiência de um equipamento específico é bastante simples. Basta utilizar a fórmula:

OEE = disponibilidade (%) x desempenho (%) x qualidade (%)

Qual nível de OEE é bom?

É claro que o ideal é que o índice seja de 100%, contudo um OEE de Classe Mundial para Indústrias acima de 85% já é considerado benéfico, contanto que a disponibilidade seja igual ou maior que 90%, a performance OEE seja igual ou maior que 95% e a qualidade seja igual ou maior que 99,9%.

Porém, esses números não são fáceis de alcançar – a média do mercado brasileiro está em 80%, e as empresas consideradas de baixa eficiência atingem um OEE de 40%.

O primeiro passo que pode ser feito na sua empresa para alcançar os patamares desejáveis é justamente utilizar o indicador OEE para medir como está a sua eficiência hoje. Desse modo, será possível identificar onde estão as grandes perdas e o que é preciso fazer primeiro para solucionar esses problemas.

Como podemos ajudar a sua indústria?

Como vimos, o OEE é um dos indicadores da manutenção preditiva capazes de auxiliar a manutenção na identificação de problemas nos equipamentos e na busca de meios para se obter o desempenho máximo de cada máquina. Para garantir bons resultados, é fundamental contar com profissionais especializados e aptos a cuidar da planta industrial de forma segura e eficiente.

A SEMEQ ajuda a sua indústria a definir os equipamentos que devem ser monitorados, as técnicas de manutenção preditivas que devem ser aplicadas e quais indicadores da manutenção preditiva devem ser utilizados.

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7 benefícios do sensor wireless na manutenção preditiva

A Indústria 4.0 combina o uso de várias inovações e tecnologias digitais, como internet of things e inteligência artificial, capazes de revolucionar a operação industrial.

Hoje, uma das tecnologias mais utilizadas na manutenção preditiva é o sensor wireless. Com o uso desse dispositivo, é possível ter resultados mais precisos do estado dos equipamentos, uma vez que ele apresenta altíssima sensibilidade para detecção de vibrações mínimas anômalas, além de conseguir fazer o monitoramento online, mesmo em parques industriais distantes dos grandes centros.

Se você ainda tem dúvidas da eficácia desses dispositivos, confira aqui 7 benefícios do sensor wireless na manutenção preditiva.

1. Maior eficiência nos processos produtivos

A simplificação dos processos e o aumento do acesso a dados úteis ajudam os parques industriais a maximizar a produtividade e minimizar a quantidade de recursos usados no chão da fábrica.

As tecnologias digitais da Indústria 4.0 permitem aumentar em 22%, em média, a produtividade de micro, pequenas e médias empresas, segundo pesquisa do Senai.

Com menos dinheiro gasto em manutenção e mão de obra, a Indústria 4.0 ajuda, assim, os fabricantes a impulsionarem a produtividade, a qualidade e o crescimento da receita.

2. Tomadas de decisão mais seguras e baseadas em dados

Aqui, os benefícios do sensor wireless no monitoramento preditivo são significativos. Utilizando tecnologias da inteligência artificial, é possível colher grande volume de dados para gerar insights preciosos para a operação de parques industriais.

Alguns exemplos são: performance de cada equipamento, tempo de vida útil, disponibilidade e confiabilidade de cada planta industrial, potencial produtivo de cada parque etc.

Esses dados são colhidos a partir de recursos de big data e analytics e lidos por profissionais especializados em monitoramento preditivo.

3. Economia em reparos e paradas

Um dos principais benefícios do sensor wireless na manutenção preditiva é a verificação regular dos ativos de modo antecipado, evitando, assim, problemas inesperados com manutenção reparadora.

Além disso, por ser um sensor sem fio, é possível economizar com cabeamento e mão de obra para captura de dados, uma vez que o processo é feito de modo automatizado.

4. Facilidade para monitorar locais de difícil acesso

Um desafio que acontecia antes da Indústria 4.0 é a realização do monitoramento preditivo em locais de difícil acesso ou distantes do centro. Isso porque a coleta de dados era feita de modo manual, sendo necessário pensar na logística de profissionais em cada equipamento das fábricas.

Hoje, os sensores sem fio possibilitam monitorar equipamentos em ambientes perigosos e locais de difícil acesso ou distantes dos centros urbanos, já que os dados são enviados diretamente para o banco de dados da empresa de monitoramento e analisados por profissionais com expertise.

5. Monitoramento muito mais frequente

O sensor sem fio para manutenção preditiva permite que o monitoramento seja feito remotamente com uma frequência muito maior que da preditiva tradicional, antes feita uma ou duas vezes por mês, a depender do porte do parque e da empresa.

No método tradicional, a manutenção de ativos em campo exige o envio periódico de equipes técnicas, o que envolve altos custos de tempo, recursos, complexidade logística e baixa cadência de coleta.

6. Evita prejuízos com custos de downtime

De acordo com um estudo da Emaint, as fábricas perdem entre 5% e 20% de sua capacidade produtiva em função do downtime. Isso acontece quando o equipamento está indisponível, formando gargalos na linha de produção.

Cerca de 82% das empresas já sofreram paralisações não planejadas nos últimos três anos, segundo um levantamento da Aberdeen Research. O relatório diz que o tempo de inatividade não planejado pode custar a uma empresa até US$ 260.000 por hora.

A boa notícia é que o uso de manutenção preditiva e os recursos de inteligência artificial na análise dos dados ajudam a evitar essas falhas nas máquinas e evitar paradas não planejadas. Uma pesquisa da McKinsey aponta que a manutenção preditiva reduz o tempo de inatividade da máquina em 30-50% e aumenta a vida útil dos ativos em 20-40%.

7. Respostas mais rápidas aos problemas

Quando um limite determinado para o perfeito funcionamento da máquina é atingido, um alerta é gerado imediatamente, e os analistas têm acesso instantâneo aos dados de condição das máquinas. Desse modo, eles podem fazer análises precisas por meio do software de gerenciamento de ativos, em tempo real e de qualquer lugar.

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Manutenção baseada no valor (MBV): entenda o que é e como fazer o cálculo

Assim como qualquer outra ação em uma empresa, a manutenção deve gerar valor financeiro ou reduzir riscos de perda de valor.

É por isso que a manutenção baseada no valor vem ganhando adeptos em todo o mundo e se tornando uma metodologia obrigatória na tomada de decisão sobre gastos e investimentos em manutenção.

Neste artigo, vamos explicar a importância da manutenção baseada no valor no contexto industrial e mostrar como ela está alinhada ao fluxo de caixa das empresas.

O que é manutenção baseada no valor?

A manutenção baseada no valor (do inglês, VDM – value driven maintenance) é uma filosofia desenvolvida por Mark Haarman e Guy Delahay, fundadores da consultoria de negócios Mainnovation, para otimizar o valor derivado das atividades de manutenção.

Essa estratégia requer um equilíbrio delicado entre o valor que a confiabilidade aprimorada pode trazer e o custo de manutenção. Essa metodologia de gestão da manutenção se baseia em quatro fatores principais:

  • utilização de ativos;
  • alocação de recursos;
  • controle de custos;
  • saúde, segurança e meio ambiente.

Por meio da fórmula de Valor Presente Líquido (VPL), calculamos o impacto financeiro dos custos e investimentos associados aos projetos de melhoria da manutenção.

Na literatura financeira, o Valor Presente (VP) é definido como a soma de todos os fluxos de caixa do projeto descontados a uma taxa de desconto. O VPL é calculado, então, pelo VP subtraído do investimento inicial (CAPEX).

Como a manutenção de valor contribui na geração do fluxo de caixa

Os principais vetores de geração de caixa com as atividades da manutenção baseada no valor são:

  • Disponibilidade das máquinas;
  • ESG/SHE (Evironmental, Social, Governance/Safety, Health, Enviromment);
  • Alocação de recursos;
  • Custos.

Os fluxos de caixa gerados por esses vetores deveriam ser considerados quando são implantadas melhorias nos processos de manutenção. Além disso, essa abordagem é fundamental para se comparar duas ou mais alternativas concorrentes.

A mera verificação dos custos não tem o poder de avaliar o verdadeiro valor. Por isso, pode levar a decisões equivocadas ou provocar até mesmo a redução do valor da empresa para os acionistas.

Diferenças entre Capex e Opex

Capex

Do inglês, capital expenditure, ou seja, a contabilização de gastos em longo prazo realizados para atualizar, adquirir e manter bens físicos, tais como imóveis, ferramentas, lotes, maquinários, veículos, computadores, softwares, entre outros.

Embora exijam altos investimentos, esses gastos possibilitam a modernização das máquinas e favorecem o aumento da produtividade.

Opex

O Opex (operational expenditure) refere-se aos gastos operacionais. Isso inclui desde os gastos com manutenção até as alocações de serviços, como aluguel, energia, água e assim por diante. Esses valores são desembolsados em uma empresa para adquirir produtos ou serviços em um curto prazo e de forma contínua.

Fluxo de caixa descontado (DCF)

Para se chegar ao valor de um projeto, é necessário que se verifique o valor presente do fluxo de caixa associado a ele. No caso de um projeto com um período de vida determinado e um fluxo de caixa constante, o cálculo do valor se dá pela seguinte expressão:

manutencao-baseada-no-valor

Onde:

manutencao-baseada-no-valor

Obs.: para cada perfil de fluxo de caixa, deve-se usar a expressão adequada para o cálculo correto do valor presente.

Valor presente líquido (VPL)

Depois de calculado o fluxo de caixa descontado, esse valor deve ainda ser subtraído do investimento realizado (Capex). Se esse resultado for positivo, significa que o investimento é viável. Também é possível comparar os VPLs das alternativas para se determinar qual delas tem o melhor valor.

manutencao-baseada-no-valor

Onde:

manutencao-baseada-no-valor

Exemplo de aplicação baseado no valor Disponibilidade

Valor da disponibilidade para duas alternativas de investimento:

Dados da empresa (fictício)

Disponibilidade atual                                                                       80%

Receitas líquidas                                                                                   $ 100.000.000,00

Margem bruta                                                                                      20%

Margem                                                                                                  $ 20.000.000,00 / $ 20.000.000,00

Margem para cada 1% de disponibilidade                                           $ 250.000,00 / $ 250.000,00

Cálculo do valor das melhorias

Alternativa 1

Disponibilidade atual                                                                           80% / 80%

Disponibilidade alcançada pela alternativa 1                                  90% / 90%

Ganho em pontos percentuais                                                            10 / 10,00

Ganho margem bruta ao ano                                                                $ 2.500.000 / $ 2.500.000,00

Taxa de desconto – r                                                                            12% aa / 12%

Tempo de vida do projeto – t                                                              10 anos / 10 anos

Opex                                                                                                        $ 310.000,00 /ano

Ganho líquido – CF                                                                                $ 2.469.000 / $ 2.190.000,00

Valor presente – PV                                                                                 $ 13.950.40 / $ 12.373.988,43

Capex                                                                                                      $ 750.000,00

Valor presente líquido – NPV                                                               $ 13.875.400,66 / $ 11.623.988,43

Alternativa 2

Disponibilidade atual                                                                             80% / 80%

Disponibilidade projeto 2                                                                       85% / 85%

Ganho em pontos percentuais                                                              5 / 5

Ganho margem bruta ao ano                                                                $ 1.250.000 / $ 1.250.000,00

Taxa de desconto (perpetuidade) -r                                                  12% aa

Tempo de vida do projeto – t                                                                8 anos / 8 anos

Opex                                                                                                        $ 263.500,00/ano

Ganho líquido – CF                                                                               $ 1.223.650 aa / $ 986.500,00

Valor presente – PV                                                                                $ 6.078.652 / $ 4.905.576,63

Capex                                                                                                      $ 500.000,00

Valor presente líquido – NPV                                                                $ 6.014.902,40 / $ 4.400.576,63

Resultados

Valor da alternativa 1 = $ 11.623.988,43

Valor da alternativa 2 = $ 4.400.576,63

Como se vê, mesmo com investimentos (Capex) e custos operacionais (Opex) da alternativa 2 menores que os da alternativa 1, o valor da alternativa 1 é substancialmente superior ao da alternativa 2.

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A SEMEQ oferece os melhores serviços de monitoramento voltados a equipamentos, engenharia de lubrificação e engenharia de confiabilidade aplicáveis em todos os segmentos industriais.

Com base em sua larga experiência em serviços prestados, a SEMEQ conhece os requisitos exatos para monitorar as suas máquinas e garantir a continuidade de sua linha de produção. O que permite isso é um vasto banco de dados produzido durante vários anos de atividade da empresa.

Fale com nossa equipe de especialistas e tenha o mais completo serviço de monitoramento preditivo na sua empresa.

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

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 óleo lubrificante 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 assim danos maiores nesses equipamentos.

Além disso, a análise de óleo lubrificante é um fator de economia na sua planta fabril se comparado 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, o 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 lubrificante, quais são as suas etapas e como esse processo influencia na performance das máquinas na operação industrial.

Análise de óleo lubrificante é vital para a alta performance em plantas industriais

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

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

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

Com estes exames, é possível detectar desgastes ou outros tipos de deterioração em componentes que podem levar a falhas, interrompendo a produção ou causando problemas de qualidade no produto.

Aplicado em conjunto com a análise de vibração e de temperatura, por exemplo, amplia-se de forma substancial a detecção precoce de falhas. É o que chamamos de monitoramento multi-técnicas, a abordagem que utilizamos aqui na SEMEQ.

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

Análise físico-química de óleo: 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 e 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.

Composição e tipos de óleo lubrificante

  1. Óleo lubrificante mineral: proveniente do petróleo cru, ele é constituído por uma mistura de hidrocarbonetos e apresenta boa viscosidade. Pode ser parafínico ou naftênico. Lubrificantes de base parafínica, tais como o óleo lubrificante para engrenagem, tendem a resistir melhor às oscilações de temperatura, oxidando lentamente e não alterando significativamente a sua viscosidade. Já os naftênicos costumam ser usados em lubrificantes submetidos a baixas temperaturas.
  2. Óleo lubrificante sintético: produzido artificialmente, esse tipo de lubrificante geralmente apresenta boa qualidade no que tange à relação viscosidade/temperatura, pois a viscosidade varia 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.

Benefícios da análise de óleo lubrificante

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

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).

Garanta a saúde e disponibilidade de máquinas no seu parque industrial realizando análises de óleo lubrificante com quem entende.

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Sensores inteligentes na indústria 4.0: saiba como eles revolucionaram o monitoramento preditivo

Uma pesquisa da Confederação Nacional da Indústria (CNI) aponta que 70% das indústrias brasileiras já utilizam tecnologias digitais para o auxílio do controle de atividades e otimização de processos, principalmente aquelas que utilizam Inteligência Artificial.

Atualmente, no monitoramento preditivo em indústrias, uma das tecnologias mais inovadoras da indústria 4.0 são os sensores inteligentes, que conseguem gerar um volume de dados significativo, além de acompanhamento constante do equipamento.

Utilizar essa tecnologia em plantas industriais faz com que as máquinas mantenham a alta performance durante todo o uso, o que ocasiona em um parque altamente produtivo e vantagem competitiva para a empresa.

Neste artigo, conheça mais sobre a função dos sensores inteligentes na indústria 4,0 e seus benefícios em parques industriais.

Evolução do monitoramento preditivo e a indústria 4.0

Com o desenvolvimento do conceito de manutenção preditiva, a partir de meados da década de 1970, o desenvolvimento de softwares permitiu um melhor planejamento, controle e acompanhamento dos serviços de manutenção.

Porém, apesar desses avanços, a falta de interação nas áreas de engenharia, manutenção e operação impedia que os melhores resultados fossem alcançados. Por isso, as taxas de falhas prematuras ainda eram elevadas.

A partir dos anos 2000, com a consolidação das atividades de engenharia da manutenção, a análise de falhas se consagrou como uma metodologia capaz de melhorar a performance dos equipamentos.

Nesse contexto, a manutenção preditiva passou a ser cada vez mais utilizada na chamada indústria 4.0 – conceito usado pela primeira vez em 2011, pelo governo alemão, em sua busca por promover a informatização da manufatura e a integração dos dados.

Indústria 4.0 e a Internet das Coisas

Também chamada de quarta revolução industrial, a indústria 4.0 é caracterizada pelo uso de tecnologias inteligentes, como Inteligência Artificial, Aprendizagem de Máquina, robótica e análises baseadas em big data. 

Com esses recursos, tornou-se possível uma interação muito maior entre as máquinas, que ganharam maior capacidade de integração e autonomia. Assim, com a Internet of Things (Internet das Coisas), o monitoramento das máquinas passou a ser feito por meio de sensores inteligentes online, permitindo que as manutenções sejam realizadas com muito mais constância e no menor tempo possível para prever e evitar ocorrências indesejadas.

Por sua vez, os recursos de Big Data possibilitam o gerenciamento de uma grande quantidade de dados, o que contribui para que decisões sobre as manutenções das máquinas possam ser tomadas antecipadamente, antes que os problemas reais ocorram.

Desde então, graças ao desenvolvimento de novas tecnologias, a manutenção preditiva vem se aprimorando, indicando falhas em equipamentos com cada vez mais precisão e riqueza de detalhes.

Entenda como os sensores inteligentes revolucionaram o mercado de preditiva

Até algum tempo atrás, o monitoramento preditivo das máquinas era feito de modo presencial, o que exigia a presença de técnicos nas fábricas para fazer as coletas de dados. Para isso, era usado um sensor preso na ponta dos equipamentos a partir de um cabo. O problema é que esse processo era muito mais trabalhoso e dispendioso, e portanto era feito geralmente apenas numa escala mensal.

Com o uso de sensores inteligentes, a manutenção preditiva agora consegue eliminar quase completamente a necessidade de inspeções presenciais. A coleta de dados é feita de modo online e automaticamente, sem que seja preciso desmontar e remontar máquinas para saber se elas estão funcionando bem.

Os sensores conectados às máquinas geram dados que são capturados e transmitidos via internet. Em seguida, essas informações são analisadas para prever as necessidades de manutenção e limitar o tempo em que esses equipamentos permanecerão inativos.

Benefícios do uso de sensores para indústrias

* Monitoramento remoto mais preciso e frequente, o que possibilita maior previsibilidade de falhas e evita reparos desnecessários;

* Determina previamente a necessidade de manutenções, eliminando a necessidade de desmontar as máquinas para inspeções;

* Evita problemas que podem gerar a necessidade de manutenções corretivas, mais difíceis e dispendiosas;

* Diminuição do tempo de inatividade das máquinas, garantindo a continuidade da produção e aumentando a eficiência e segurança na linha de produção;

* Aumento da vida útil das peças dos equipamentos, reduzindo a necessidade de estoque de peças sobressalentes;

*Geração de um grande número de dados, que podem ser combinados entre si para indicar o momento correto de se fazer a manutenção preditiva, aumentando a agilidade nas decisões.

Aplicações dos sensores inteligentes na indústria 4.0

O uso do sensor wireless na manutenção preditiva possibilita a detecção de desgastes e defeitos de rolamento, desalinhamentos, desequilíbrios, folgas e outras deficiências que levam a falhas nas máquinas e a paradas inesperadas na linha de produção. Esse serviço pode ser aplicado em motores, sistemas eletrônicos e de potência, caldeiras, componentes do sistema de vapor, transformadores, entre outros equipamentos.

As indústrias dos mais diversos setores podem se beneficiar com esse monitoramento, feito mesmo em locais perigosos e de difícil acesso.

Quais são os principais tipos de sensores inteligentes utilizados na indústria?

* Vibração: enxerga as falhas mecânicas por meio da análise de vibração do equipamento, como desbalanceamento, rolamento ruim ou acoplamento.

* Temperatura/Umidade: faz a medição de temperatura e de umidade do equipamento.

* Óleo: realiza a análise de viscosidade do óleo/lubrificante presente no equipamento.

* Ultrassom: Monitora vazamento de ar comprimido, vapor e vácuo, detectando falhas em rolamentos, válvulas e subestações elétricas e economizando energia.

Conheça o sensor inteligente que utilizamos na SEMEQ

O sensor inteligente de vibração on-line da SEMEQ é capaz de detectar inúmeros modos potenciais de falha elétrica e mecânica. Com a análise de temperatura, vibração, corrente elétrica e outras variáveis de processo, consegue cobrir 100% dos modos potenciais de falha em motores elétricos.

Além disso, sensores wireless da SEMEQ possuem alto grau de sensibilidade, sendo um dos mais confiáveis do mercado para detecção de vibrações mínimas, indicativas de falhas em potencial.

Isso acontece porque mantemos um departamento de Pesquisa & Desenvolvimento interno para a produção de sensores com as tecnologias mais avançadas do mercado. Assim, conseguimos garantir sensores realmente eficientes e confiáveis aos nossos clientes.

Características dos sensores wireless da SEMEQ:

  • Sensibilidade de 10kHZ – detecta falhas de rolamentos e engrenagens
  • Bateria durável de até 3 (três) anos e substituíveis
  • Sem necessidade de descartar o sensor quando a bateria acaba;
  • Conexão 3G/4G e funcionamento independente;
  • Gatilhos e carga variável.

Transforme o seu parque industrial: fale com nossos consultores

Com mais de 28 anos de experiência, a SEMEQ tem vasta expertise no monitoramento de manutenção preditiva sem fio em inúmeros segmentos industriais e em plantas de pequeno, médio e grande porte.

Atualmente, estamos presentes em mais de 30 países e contamos com mais de 400 fábricas monitoradas com a nossa tecnologia. Contamos com escritórios na América do Norte, na América do Sul e na Europa.

A sua empresa também pode se beneficiar com os efeitos da indústria 4.0 e do uso de sensores inteligentes no monitoramento preditivo.

Conte com a nossa ajuda para otimizar os seus processos produtivos, reduzir falhas nos equipamentos e aumentar a performance da sua planta.

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Manutenção preditiva para indústria 4.0: conheça técnicas para melhorar o desempenho do maquinário

As grandes empresas brasileiras já investem em tecnologias de manutenção preditiva para a indústria 4.0. Segundo um levantamento da ABDI, a estimativa anual de redução de custos industriais no Brasil será de, no mínimo, R$ 73 bilhões/ano. Desse total, só os custos com reparos podem chegar a R$ 35 bilhões ao ano.

A manutenção preditiva tem o objetivo de fazer um controle contínuo em equipamentos para monitorar sinais e indicações de possíveis falhas. Com o avanço dessas técnicas, hoje é possível contar com o auxílio de ferramentas tecnológicas para garantir informações mais precisas e detalhadas sobre cada equipamento.

Neste artigo, vamos falar sobre como a manutenção preditiva avançou com a indústria 4.0 e os benefícios de contar com essas tecnologias no seu parque industrial.

Manutenção preditiva tradicional x manutenção preditiva na indústria 4.0

Até pouco tempo atrás, os sensores convencionais necessitavam da presença de uma pessoa para coletar os dados na fábrica, realizar ajustes nos equipamentos etc.

Contudo, ainda que fosse a forma mais avançada de realizar monitoramento, acabava sendo custoso enviar semanal ou mensalmente uma pessoa para coletar informações, principalmente se a fábrica estivesse distante ou em um local de difícil acesso.

Outro ponto é que, se compararmos com o que é feito hoje, na indústria 4.0, o nível de precisão e volume de dados era baixíssimo, tornando o trabalho de monitoramento preditivo menos eficiente.

Com a Indústria 4.0, é possível utilizar equipamentos mais modernos, com sensibilidade mais avançada para a detecção de falhas ainda precoces. Além disso, com a possibilidade de utilizar sensores wireless, não é preciso gastar tempo com o posicionamento adequado dos cabos, além de conseguir realizar o monitoramento com maior cadência, gerando mais insights para os profissionais.

Como a conectividade impactou a manutenção preditiva

Com máquinas e equipamentos totalmente integrados em redes de internet, a manutenção preditiva para indústria 4.0 permite que tudo seja gerenciado on line de locais remotos em um curto espaço de tempo.

Confira, a seguir, como a tecnologia auxiliou o monitoramento preditivo de máquinas e equipamentos.

Internet das coisas

A internet das coisas (Internet of Things) permite conectar equipamentos por meio da internet, para integrar o funcionamento de seus periféricos em um único lugar, por meio de sensores e softwares.

Com essa tecnologia, dispositivos e máquinas podem conversar entre si e ser acessados remotamente, proporcionando maior agilidade nas linhas de produção, maior facilidade de manutenção das máquinas e uma maior integração em toda a cadeia de suprimentos.

Cloud computing

A internet na nuvem (cloud computing) permite enviar todos os dados gerados para um único banco de dados virtual, podendo ser acessado de qualquer lugar e com segurança, o que implica redução de custo, tempo e aumento de eficiência.

Machine learning

Machine learning ou aprendizado de máquinas é uma tecnologia que usa algoritmos para analisar os dados e aprender com eles. Esse sistema é capaz de modificar o seu comportamento autonomamente, tendo como base a sua própria experiência.

Big data

A coleta e a análise de dados estão entre os pontos principais da manutenção na indústria 4.0.

O big data é uma estrutura sistematizada e digitalizada capaz de extrair informações, avaliar o desempenho das máquinas e oferecer relatórios sobre o panorama atual, de modo preciso e imediato.

Na manutenção preditiva, os dados gerados acusam a necessidade de intervenção nas máquinas oferecendo ordens de manutenção antes que o equipamento falhe.

Inteligência artificial (IA)

A tecnologia de IA aprende com os dados fornecidos pelas máquinas, o que potencializa as análises, permitindo resultados mais precisos. Desse modo, as tecnologias da indústria 4.0 na manutenção preditiva evitam paradas desnecessárias na produção e contribuem para o aumento da produtividade.

Os sensores inteligentes revolucionaram o mercado de manutenção preditiva

Com o uso de sensores inteligentes, a manutenção preditiva na indústria 4.0 elimina quase completamente a necessidade de inspeções convencionais. Esses sensores permitem identificar alterações no comportamento do equipamento por meio de vibrações, temperatura, corrente elétrica ou outras variáveis de processo.

Como os dados são coletados automaticamente com sensores, você não precisa enviar uma pessoa fazer a coleta de dados, ela é feita automaticamente. Além disso, não é necessário desmontar e remontar máquinas para saber se elas estão funcionando bem.

Vantagens de usar a manutenção preditiva na indústria 4.0

Os impactos da indústria 4.0 na manutenção preditiva são muito significativos, pois garantem a confiabilidade e a disponibilidade das máquinas. Essa estratégia traz muitos benefícios:

  • Determina previamente a necessidade de intervenções, eliminando a  desmontagem de máquinas para inspeções;
  • Evita paradas dispendiosas na linha de produção, garantindo a continuidade das operações e reduzindo os custos de manutenção;
  • Os diagnósticos geram análises que usam ferramentas de mineração de dados, ciência de dados e estatística, o que permite uma abordagem proativa e preditiva.

Entenda como utilizamos a tecnologia a nosso favor

Monitoramento remoto de alta frequência

O sensor wireless reporta dados críticos online que são enviados para um banco de dados na nuvem. Esses sensores remotos são altamente precisos e permitem que os dados sejam coletados com muito mais frequência.

Os sensores inteligentes de vibração on-line da Semeq são capazes de detectar inúmeros modos potenciais de falhas elétricas e mecânicas. São feitas cerca de 720 coletas de dados por mês, um número muito mais significativo do que a coleta off-line, que geralmente é feita apenas uma ou duas vezes por mês. Desse modo, as chances de uma falha ocorrer reduzem dramaticamente.

Geração e gestão de dados

Os diagnósticos das máquinas geram análises que usam ferramentas de mineração de dados, ciência de dados e estatística, o que permite uma abordagem proativa e preditiva. Desse modo, nossa equipe de profissionais consegue ter insights fundamentais para que a preditiva seja um agente de resultados nos seus negócios.

Fale com nossos consultores e faça sua manutenção preditiva

A sua empresa também pode se beneficiar com os impactos da indústria 4.0 na manutenção preditiva. Conte com a nossa ajuda para otimizar os seus processos, reduzir falhas nos equipamentos e aumentar a produtividade.

A Semeq tem know-how e experiência na área e utiliza tanto técnicas da manutenção tradicional como as novas tecnologias da indústria 4.0. A nossa empresa conta com mais de 300 funcionários e traz em seu portfólio mais de 400 fábricas monitoradas em mais de 30 países.

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