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Conheça os diferentes tipos de manutenção na indústria 

Boa parte do tempo de inatividade não programada de uma máquina é causada pelo envelhecimento de seus componentes e essa é a principal causa de falhas e quebras de equipamentos. Isso mostra a importância de estabelecer uma estratégia de manutenção eficiente para reduzir falhas, reduzir o tempo de inatividade e garantir a produtividade dos equipamentos.  

Ou seja, uma estratégia de manutenção garante que os ativos estejam em boas condições de funcionamento e aumenta a vida útil dos equipamentos. Por outro lado, uma estratégia de manutenção defasada e baseada em reagir quando uma máquina para é ineficiente, aumenta os custos e pode prejudicar os negócios.  

Uma abordagem moderna utiliza a tecnologia para melhorar a eficiência da estratégia de manutenção, analisando dados e permitindo que as equipes possam agir antes de uma falha ocorrer. 

Tipos de manutenção

Qualquer empresa que opera com máquinas precisa de uma estratégia de manutenção, afinal, componentes se desgastam e quebram. Qual estratégia escolher depende unicamente do tipo de equipamento e o impacto que essa máquina parada tem na produção.  

Manutenção reativa

Também chamada de manutenção corretiva ocorre quando há mau funcionamento do equipamento, causado por falha ou quebra de um componente, exigindo que uma equipe de manutenção esteja disponível para agir rapidamente. É um tipo de manutenção custoso, que implica em manter um grande estoque de peças de reposição, manter os recursos de pessoal disponíveis e pelo tempo de inatividade não programado. 

Manutenção preventiva

Tem como foco agir preventivamente e reduzir a possibilidade de falhas antes que elas ocorram. Exige que um cronograma de manutenção seja seguido e, assim, pode reduzir o tempo de inatividade não programado e as condições que possam a levar a essas interrupções. O modelo reduz os custos de manutenção em comparação com uma ação reativa, mas tem como desvantagem não levar em consideração o envelhecimento da máquina, o que reduz sua eficácia.  

Manutenção baseada em condições

Por meio de sensores, a manutenção baseada em condições analisa periodicamente a integridade dos componentes da máquina e, na sequência, compara os valores com as “condições” predefinidas. Dependendo do resultado a máquina está funcionando perfeitamente, caso contrário, alertas são gerados para a equipe de manutenção. Diferentemente da manutenção preditiva e prescritiva, o monitoramento das informações não ocorre em tempo real. 

Manutenção preditiva

Baseada em dados coletados por meio de sensores instalados nos equipamentos, a manutenção preditiva analisa sinais de deterioração dos componentes para prever quando sua troca é necessária. O foco é evitar intervenções desnecessárias. A modalidade exige o monitoramento constante de diversos fatores: vibrações, ruído, temperatura, entre outros para gerar alertas para a equipe de manutenção. 

Manutenção prescritiva

A manutenção prescritiva também usa dados e métricas para realizar uma análise mais profunda do equipamento na busca por falhas em potencial, de forma que uma ação corretiva seja prescrita para resolver o problema muito antes que ele aconteça. De acordo com o Gartner é caracterizada por análise de gráficos, simulações, processamento de eventos, redes neurais, mecanismos de recomendação, métodos heurísticos e aprendizado de máquina. 

O ROI dessas estratégias de manutenção pode ser medido de acordo com a redução nos custos de reparo e a redução no tempo de inatividade. Não existe uma estratégia que sirva para todas as empesas, então é preciso analisar a complexidade e criticidade de cada ativo para saber qual a estratégia mais indicada. 

 Realizar uma estratégia de manutenção eficiente pode ser um desafio para as empresas. E o primeiro passo é usar sistemas para monitorar ativos e planejar manutenções corretamente. Mas você está preparado para isso? Fale  com a gente e saiba como a Atech pode te ajudar a vencer esse desafio. 

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Manutenção prescritiva: entenda sua importância no setor automotivo

Não basta prever os problemas – é preciso prescrever uma solução. Essa é a premissa por trás da manutenção prescritiva, que como conceito caminha lado a lado com a análise prescritiva. É provável que você ouça essas novas palavras-chave com muito mais frequência nos próximos meses e anos. Mas o que é realmente a manutenção prescritiva? Como funciona? E talvez o mais importante, que vantagens o setor automotivo pode alcançar com essa abordagem de manutenção?

A manutenção prescritiva vai além do âmbito da manutenção preventiva, descritiva e preditiva. Ela não apenas aproveita a abordagem e os recursos dos modelos estatísticos e técnicas de previsão, mas também fornece aos usuários opções em relação às medidas corretivas que podem ser adotadas. Com a manutenção prescritiva, os dispositivos, em colaboração com os operadores, são participantes proativos em sua própria manutenção.

A manutenção prescritiva é única, pois, em vez de apenas prever falhas iminentes, como faz a manutenção preditiva, ela se esforça para produzir recomendações focadas em resultados para operações e manutenções a partir da análise prescritiva. Embora essa abordagem agora esteja começando a ser aplicada nas empresas, muitos líderes estão considerando seu potencial para se tornar o próximo nível de melhores práticas de confiabilidade e manutenção.

Para entender melhor a diferença entre as abordagens de manutenção, a preditiva, por exemplo, responde à pergunta “O que acontecerá e quando?”, aprendendo com os dados históricos de manutenção, possivelmente em tempo real, e prevendo eventos futuros. Assim, ela suporta a descoberta de conhecimento e aprimora o nível de prognósticos supervisionados ou não supervisionados. É geralmente chamada de “Manutenção inteligente”, “Manutenção orientada a dados” e “Manutenção 4.0”, não apenas em contextos científicos, mas também em contextos comerciais.

Já a manutenção prescritiva responde à pergunta “Como podemos controlar a ocorrência de um evento específico?”, “Como isso deve acontecer?”, fornecendo recomendações acionáveis ​​para a tomada de decisões, melhorando e / ou otimizando os próximos processos de manutenção. Portanto, a manutenção prescritiva pode atingir o mais alto grau de maturidade, o que envolve métodos complexos para produzir e reforçar os recursos de adaptação e otimização.

Mais disponibilidade e produtividade

Quando dados e análises são combinados com ativos, sistemas e plataformas conectados, o resultado é um recurso de manutenção prescritiva que pode afetar significativamente a disponibilidade e a produtividade dos ativos.

A manutenção prescritiva em tempo real tem sido considerada o ideal, reunindo dados de sensores, streaming de eventos, bancos de dados e análises em tempo real, e os orquestrando junto com a tomada de decisão e otimização do fluxo de trabalho.

O aproveitamento das regras de dados, modelos de decisão e análise podem ajudar a prescrever a manutenção necessária com bastante antecedência. Isso pode ser estendido além do setor automotivo para outros indústrias, dispositivos inteligentes e máquinas. Neste mundo inteligente em constante evolução, a manutenção prescritiva pode se tornar a nova norma.

Manutenção prescritiva, o ecossistema de carros conectados e clientes

E, podemos ir além da linha de montagem e pensar em como a manutenção prescritiva pode ajudar os motoristas. Quando um carro apresentar um problema, o seu dono pode acessar um aplicativo e, em um ambiente unificado, as soluções de gerenciamento remoto e monitoramento de ativos em tempo real, impulsionadas pela Internet das Coisas (IoT), capturam e fazem triagem dos dados dos sensores de uma variedade de componentes do automóvel e os combinam com outros eventos ou informações de referência. O técnico de manutenção pode ser despachado proativamente para ajudar o cliente e fazer a correção – talvez antes mesmo que o cliente final esteja ciente do problema.

 Um recurso de monitoramento da integridade do veículo em tempo real por meio de uma plataforma de veículo conectado, combinada a uma abordagem de manutenção prescritiva para detectar, diagnosticar e corrigir esses problemas, pode ajudar em situações que necessitem de assistência em tempo real para resolver um problema no veículo e o diagnóstico imediato do problema por um técnico de serviço especializado.  O motorista tem a noção exata da dimensão do problema e vai resolvê-lo. Essa é uma ótima oportunidade para proporcionar experiências agradáveis ​​ao cliente.

Além de todas os benefícios em relação à gestão de ativos, a análise prescritiva ajuda as empresas a entender os fatores por trás dos padrões de compra dos clientes para antecipar quais produtos os clientes desejam, quantos desejam e quando o desejam. Na linha de produção, a análise prescritiva otimiza o planejamento de produção, programação, inventário e logística da cadeia de suprimentos para atender aos requisitos de negócios. Por meio de uma combinação de algoritmos matemáticos, aprendizado de máquina e inteligência artificial, uma solução de análise prescritiva pode recomendar o plano de ação ideal que pode gerar resultados de negócios específicos.

O setor automotivo teve um rápido desenvolvimento na última década, graças à entrada de soluções de IoT e de Analytics. O Big Data está ajudando a indústria automotiva a avançar ainda mais de várias maneiras – melhorando a segurança do veículo com a IoT cognitiva, diminuindo os custos de reparo ou aumentando o tempo de atividade com análises prescritivas e muito mais. Essa revolução digital no setor automotivo apresenta diversas oportunidades tanto para o setor quanto para os usuários, com melhores produtos e serviços, e custos reduzidos.

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