Tecnologias de manutenção preditiva: uma visão geral

Manutenção preditiva refere-se à capacidade de prever (e, finalmente, prevenir) falhas de máquinas. As tecnologias de manutenção preditiva mais comuns incluem monitoramento de condição e machine learning. Ao dar às equipes de manutenção visibilidade sobre problemas potenciais, essas tecnologias de manutenção preditiva podem ajudar a aumentar o tempo de atividade do equipamento, reduzir os custos de manutenção e melhorar o desempenho e a longevidade dos ativos.

Tradicionalmente, as equipes de manutenção dependiam de uma combinação de manutenção reativa e manutenção preventiva para manter seus equipamentos funcionando. Ambas as abordagens têm limitações, no entanto, que podem levar a tempo de inatividade não planejado e altos custos.

Felizmente, os avanços na conectividade, a Internet Industrial das Coisas (IIoT) e a análise de dados tornaram as tecnologias de manutenção preditiva não apenas possíveis, mas também acessíveis, mesmo para empresas que operam com um orçamento reduzido.

O que é Manutenção Preditiva (PdM)?

Manutenção preditiva, também conhecida como PdM, é uma estratégia de manutenção que envolve o monitoramento contínuo de condições (como vibração e temperatura) que indicam a saúde da máquina. O objetivo é detectar mudanças nas condições operacionais de linha de base, o que pode indicar um problema antes que o problema se transforme em falha e tempo de inatividade dispendioso.

Tipos de tecnologias de manutenção preditiva

Há uma série de tecnologias de manutenção preditiva no mercado, todas envolvendo monitoramento contínuo das condições da máquina em tempo real para identificar problemas rapidamente. Do monitoramento de vibração ao monitoramento acústico, monitoramento de temperatura e monitoramento de energia, o mundo da manutenção agora está repleto de tecnologias de manutenção preditiva. Abaixo, resumimos algumas das tecnologias de manutenção preditiva mais comuns.

Tecnologias de manutenção preditiva mais comuns

Monitoramento de vibração procura por mudanças nos níveis de vibração que podem indicar a deterioração das peças rotativas de uma máquina. Por exemplo, uma causa comum de aumento de vibração são componentes soltos, desalinhados ou desgastados — como rolamentos do motor — que podem danificar ainda mais a máquina se não forem resolvidos.

Sensores de vibração sem fio afixados em máquinas medem mudanças na amplitude, frequência e intensidade da vibração. Os sensores podem detectar pequenas mudanças em frequências que os humanos não seriam capazes de detectar por conta própria. Acelerômetros, transdutores comumente usados ​​em análise de vibração, medem mudanças na velocidade resultantes de mudanças na assinatura de vibração de base do equipamento. Eles também podem ajudar as equipes de manutenção a identificar qual componente está causando a mudança na vibração, tornando mais simples resolver o problema antes que ele se torne um problema maior.

Para mais informações, consulte 5 razões para iniciar um piloto de monitoramento de vibração sem fio

Monitoramento acústico é outro exemplo de monitoramento de condição que usa mudanças na saída de áudio de um ativo para identificar problemas potenciais. Semelhante ao monitoramento de vibração, o monitoramento acústico começa estabelecendo uma linha de base para os sons produzidos quando um determinado equipamento está em operação normal, bem como os sons que ele emite durante os modos de inicialização, rundown e standby. Sensores de vibração instalado próximo à máquina e monitora continuamente mudanças sutis nos ruídos básicos do equipamento, ou impressão digital sonora.

O monitoramento acústico também depende da tecnologia de cancelamento de ruído para que os sons feitos por uma máquina ou componente específico possam ser separados do som ambiente do local de trabalho. Os sensores usados ​​no monitoramento acústico são capazes de “ouvir” ruídos que os humanos não conseguem. Devido à sua sensibilidade, eles podem captar sinais sutis de deterioração com bastante tempo para que as equipes de manutenção os resolvam.

Monitoramento de temperatura usa sensores de temperatura para identificar aumentos anormais de temperatura em equipamentos, o que pode indicar problemas potenciais. Por exemplo, aumentos anormais de temperatura podem indicar fiação defeituosa, terminações de circuito ruins ou fusíveis que estão se aproximando da capacidade.

Monitoramento de energia pode identificar flutuações de energia em máquinas elétricas que podem levar a desgaste ou falha maciça e prematura. O monitoramento de energia usa sensores para capturar dados em uma ampla variedade de métricas, incluindo corrente (A), tensão (V), potência (W), frequência (Hz), potência aparente (VA), potência reativa (var), fator de potência (PP) e distorção harmônica total / THD (%). Se os limites forem excedidos, um sistema de monitoramento de energia pode emitir automaticamente um alarme para a equipe de manutenção para resolver o problema imediatamente antes que ocorram danos aos ativos.  

Os elementos de uma estratégia de manutenção preditiva

Sensores são uma parte essencial de qualquer estratégia de manutenção preditiva, capturando os sinais vitais de uma máquina em tempo real. No entanto, a manutenção preditiva não para na coleta de dados; ela também depende da capacidade de processar, analisar e interpretar rapidamente os dados da máquina e conduzir ações significativas e oportunas. A solução de software certa pode organizar todos os seus dados em um local central para que seja fácil acessá-los e agir. O software pode analisar dados de ativos e compará-los aos dados operacionais de linha de base para que você possa isolar exatamente onde a manutenção precisa ser realizada.

Comece Agora

Construir uma estratégia de manutenção preditiva bem-sucedida não exige que você reformule toda a sua planta. Na verdade, as tecnologias IIoT são acessíveis e escaláveis. Você pode construir um programa de monitoramento de condições para atender às suas necessidades exatas — e expandi-lo no futuro.

O resultado é uma economia significativa de tempo e custo. Suas equipes de manutenção não precisarão mais executar tarefas desnecessárias de manutenção preventiva ou substituir peças que ainda são viáveis. Você também poderá evitar tempo de inatividade desnecessário — tanto o tempo de inatividade planejado associado à manutenção preventiva tradicional quanto o tempo de inatividade não planejado que resulta de uma estratégia de manutenção reativa.

Os especialistas em confiabilidade da Fluke podem ajudar sua equipe com nossos Remote Condition Monitoring serviço. Oferecemos análise de dados especializada, configuração de sensores, comissionamento e instalação. Também oferecemos treinamento sobre os princípios de monitoramento de vibração e análise de dados. Entre em contato conosco para fale com um especialista.