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Da manutenção corretiva à manutenção preditiva: conheça os benefícios para a indústria farmacêutica

A indústria farmacêutica é um setor altamente regulamentado. E se outras fabricantes dão o melhor de si para garantir a qualidade de seus produtos, a indústria farmacêutica é obrigada a garantir a segurança de seus produtos ao consumidor final. Nesse contexto, uma estratégia bem-definida de manutenção de equipamentos é o passo mais importante para uma planta de produção atingir o nível de confiança necessário.

A manutenção é de importância crítica para a crítica de uma organização. Embora as fábricas farmacêuticas sejam equipadas com máquinas e ferramentas de ponta, muitos trabalhadores ainda podem ter algo a aprender com seus colegas em termos de melhorar sua cultura de fabricação.

Um plano de manutenção eficaz garantia o funcionamento contínuo de todo o ciclo de produção e reduziu os custos operacionais operacionais.

Tradicionalmente, a manutenção está consertando algo que está quebrado – uma chamada manutenção corretiva. Desde a correção do que está quebrado (corretivo), uma manutenção foi desenvolvida para substituir as peças usáveis ​​antes que elas falhem (preventivas), para medir o desempenho específico indicando uma possível falha futura (preditiva) e a substituição oportuna das peças usáveis.

As etapas da manutenção

Uma estratégia de manutenção é composta por 4 tipos de atividades cujo objetivo é manter cada ativo em um estado confiável, compatível e operacional: periódica, manutenção preventiva (rotina), manutenção preditiva (confiabilidade) e corretiva / reativa (quebra). Essas definições definem o modelo e a estrutura para uma função de manutenção completa, abrangente e compatível em um ambiente altamente regulamentado.

1. Inspeção Periódica

As inspeções fornecem os dados disponíveis para conhecer o estado do equipamento, o que não permite fazer escolhas. A otimização do intervalo de tempo entre as inspeções de manutenção pode minimizar o custo das inspeções preventivas e da manutenção reativa. A frequência de ocorrência deve ser definida de acordo com o período de desenvolvimento de falhas (Failure Developing Period – FDP), estimativa do FDP e configurando a frequência de ocorrência. Por exemplo, se estimarmos um PDE de quatro meses, definiremos a frequência de realização em dois meses. Dados históricos precisos e precisos na fábrica são uma excelente primeira indicação para o FDP.

2. Manutenção preventiva

A manutenção preventiva implanta medidas preventivas e proativas contra o tempo de inatividade não programado do equipamento e outras falhas evitáveis. A manutenção preventiva evita quebras inesperadas na linha de produção.

3. Manutenção preditiva

A manutenção preditiva é um processo baseado em condições que prevê quando uma falha do equipamento pode ocorrer e fornecer um aviso avançado sobre isso. Isso é realizado monitorando uma condição do equipamento e preparando a manutenção antes que uma falha seja esperada.

Exemplos de métodos de monitoramento de equipamentos incluem: análise de vibração, termografia de temperatura / infravermelho, análise / audição acústica / acústica, fiscalização visual, análise de fluidos (óleo), diferencial de pressão e sensores de movimento.

4. Manutenção corretiva / reativa

A manutenção corretiva e reativa é feita para que o equipamento possa executar uma função pretendida. A manutenção corretiva é feita depois que uma falha é encontrada, enquanto a manutenção reativa é feita depois que ocorre uma falha. Quando usada, essa estratégia é recomendada apenas em equipamentos que não afetam a qualidade do produto.

Manutenção preditiva e redução de custos

A empresa que deseja aumentar a vida útil do seu equipamento e reduzir custos, precisa estar atualizada com a manutenção preditiva de suas máquinas. A avaliação das condições esses equipamentos requer um trabalho coleta de coleta e análise dos dados do equipamento monitorado, relevante neste contexto a manutenção preditiva como uma ferramenta essencial.

O foco da manutenção preditiva está sempre na redução de custos e no aumento da disponibilidade de equipamentos. As ferramentas que compõem o processo de manutenção preditiva, como análise de óleo. Eles detectam a detecção de anomalias no equipamento, como seu estado de atrito, além de informar a presença de qualquer substância contaminante em vários componentes. Dessa maneira, a previsão permite que algo seja feito antes que os defeitos piorem, evitando maiores perdas e paralisação da produção.

A manutenção preditiva permite que as ações sejam executadas no momento certo, evitando o desgaste ou a perda do equipamento de qualquer componente importante como resultado de qualquer falha não identificada ou evitada. Isso ainda significa que o maquinário está sempre pronto para ser usado e funcionando em plena capacidade, impulsionando a produtividade e desempenho, e aumento de confiança nos equipamentos.

Cada manutenção tem seu objetivo. Com a preditiva, é possível antecipar conforme a necessidade de intervenção em peças e equipamentos e evitar paralisações nas operações, o que reduz custos e traz benefícios para a indústria farmacêutica.

Portanto, é importante conhecer os objetivos e processos de manutenção preditiva. Com esse modelo de manutenção você pode construir o melhor do seu equipamento, favorecendo sua produtividade.

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Saiba como resolver os principais problemas de produtividade na manutenção em óleo e gás

O setor de óleo e gás é uma indústria complexa, com demandas desafiadoras. Juntamente com o fato de profissionais e instalações operarem em ambientes remotos e hostis, está se tornando cada vez mais caro e difícil extrair energia. As organizações foram forçadas a procurar oportunidades para maximizar investimentos, reduzir custos e mitigar riscos.

As últimas tendências digitais em manutenção de equipamentos industriais permitem que os fabricantes simplifiquem essa tarefa. Graças aos dados de monitoramento de condições e análises preditivas, as falhas podem ser antecipadas e a manutenção agendada apenas quando necessário. Sem ter a opção de cometer erros relacionados aos acidentes de segurança e ambientais dos funcionários, o setor de óleo e gás (juntamente com geração de energia e aeroespacial) foi um dos primeiros a adotar a manutenção preditiva. O retorno financeiro é reduzido no tempo de inatividade não programado e no aumento da eficácia do equipamento, juntamente com tarefas automatizadas de alto custo e perigosas.

A era do campo de petróleo inteligente

Com o surgimento das mais recentes tecnologias, criar um campo de petróleo inteligente não é muito difícil. Novas tecnologias inovadoras podem ajudar as empresas a monitorar remotamente e automaticamente poços e campos e, consequentemente, tomar medidas preventivas para ajudar a evitar o tempo de inatividade da produção. Agora, grandes quantidades de dados provenientes de sensores instalados nos equipamentos podem ser armazenadas e pesquisadas usando a avançada tecnologia de visualização. Visualização, modelagem e análise estão facilitando aos tomadores de decisão o entendimento da riqueza de informações complexas, levando a um gerenciamento aprimorado do reservatório.

O mau funcionamento ou a confiabilidade do equipamento é outro grande desafio que a indústria de óleo e gás está enfrentando. Qualquer desaceleração na fase de exploração ou produção resultará em uma grande perda de receita. Os empregadores não podem responder proativamente ao equipamento que mostra desgaste ou que foi relatado como apresentando um mau funcionamento. A manutenção pode demorar ou até ser desconsiderada. Por sua vez, isso pode afetar adversamente a segurança dos trabalhadores em campo. Negligência do fabricante ou defeitos de design e pode resultar em responsabilidade estrita. A falta de treinamento, procedimentos inseguros, pressão para cumprir as metas de produção e redução de custos de manutenção contribuem para a falha do equipamento. Em tempos de fornecimento restrito de produtos, esses problemas de manutenção tornam-se exacerbados ao ponto de uma quebra de segurança abrangente.

As operações de óleo e gás tornam-se mais complexas, especialmente em locais remotos no mar ou em águas profundas. Além disso, a inspeção de equipamentos em locais remotos é cara. Essa falta de visibilidade pode levar a manutenção não programada cara e tempo improdutivo ou derramamentos de óleo ou acidentes resultantes de falhas no equipamento. Muitas empresas usam sensores de campo petrolífero para monitorar dados em tempo real das operações, mas os dados não são frequentemente armazenados e analisados ​​para ajudar a prever possíveis problemas no equipamento. Além disso, eles não têm uma melhor política de rastreamento de ativos e manutenção preditiva.

Empresas que trabalham no segmento de óleo e gás têm o desafio de gerenciar cada ativo com eficiência – especialmente considerando que os ativos tendem a ser muito caros e altamente regulados, além de uma falha ser capaz de provocar desastres que podem custar muitas vidas e destruir o meio ambiente. Veja como aumentar a produtividade na manutenção:

Etapa 1. Coletando dados da Internet das Coisas (IoT)

A manutenção preditiva, que gera maior produtividade aos processos, começa com a coleta dos dados dos pontos de falha em potencial do equipamento (por exemplo, rolamentos de eixo de bombas de vácuo) com a ajuda de sensores. É bom ter um conjunto de dados que ilustre a saúde e o desempenho do equipamento durante toda a sua vida útil e mostre falhas identificáveis. Os cientistas de dados usarão esse conjunto de dados como base para criar modelos preditivos.

Etapa 2. Adicionando contexto

Para melhor confiabilidade e precisão de futuros modelos preditivos, os dados da IoT são combinados com os metadados do equipamento (modelo, configuração, configurações operacionais etc.), histórico de uso do equipamento e dados de manutenção. Esses dados podem ser buscados na plataforma de gestão de ativos OKTO, desenvolvida pela Atech, que ajudam a melhorar o uso dos recursos de manutenção por meio da integração de dados operacionais ao longo de toda a cadeia, oferecendo visibilidade e novas possibilidades de automação e ganho de confiabilidade.

Etapa 3. Procurando padrões

Os cientistas de dados examinam o conjunto de dados combinados de IoT e dados de contexto para identificar dependências e fazer suposições técnicas sobre os possíveis sinais de falha e padrões de uso que levam a falhas.

Etapa 4. Criando modelos preditivos

A essência do estágio se resume à execução do conjunto de dados combinado por meio de algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões de falha do equipamento e, com base neles, criar modelos preditivos. Os modelos são testados quanto à precisão e, uma vez aprovados, usados ​​para prever a probabilidade de falha do equipamento. À medida que mais dados se tornam disponíveis, os modelos são atualizados, reciclados e testados novamente, para que sejam precisos e representativos da realidade.

CategoriesGestão de Ativos,  Pro

Saiba como implementar um plano de TPM

A implementação bem-sucedida e sustentável do sistema Total Productive Maintenance – Manutenção Produtiva Total (TPM) – deve ser uma preocupação constante para qualquer gerente de planta ou líder de produção consciente. O TPM reduz o tempo de inatividade, reduz paradas e falhas e oferece uma menor probabilidade de os produtos sofrerem defeitos de qualidade durante o processo de fabricação. 

Um programa eficaz de TPM pode capacitar os funcionários a tomar medidas proativas na manutenção de máquinas vitais; isso, por sua vez, permitirá que o equipamento de produção tenha uma vida útil mais longa e tempos de execução abaixo do ideal. 

As empresas que obtiveram sucesso geralmente seguem um plano de implementação que inclui as seguintes etapas: 

Etapa 1: Anúncio do TPM

A alta gerência precisa criar um ambiente que suporte a sua adoção. Em muitos casos, a gerência deve superar a resistência às mudanças por parte dos operadores e outros funcionários e o ceticismo quanto aos méritos do TPM. Anunciar claramente as intenções da sua empresa e falar regularmente sobre os benefícios da implementação do TPM pode ajudar bastante a quebrar essas barreiras. 

Etapa 2: Lançar um programa de educação formal

Este programa informará e educará a todos na organização sobre as atividades do TPM, benefícios e a importância da contribuição de todos. 

Etapa 3: Criar uma estrutura de suporte organizacional

Este grupo promoverá e manterá as atividades do TPM assim que elas começarem. Atividades em equipe são essenciais para um esforço de TPM. Esse grupo precisa incluir membros de todos os níveis da organização – da gerência ao chão de fábrica. Essa estrutura promoverá a comunicação e garantirá que todos estejam trabalhando em direção aos mesmos objetivos. 

Etapa 4: Identifique uma área para um programa piloto do TPM

Você pode se concentrar em um equipamento que seria mais fácil de melhorar ou em uma área de produção que provou ser problemática e que precisa ser corrigida para melhorar rapidamente a lucratividade. Nesse estágio inicial do processo do TPM, identifique metas  

SMART: SpecificMeasurableAttainableRealisticand Timed (INTELIGENTES: específicas, mensuráveis, atingíveis, realistas e baseadas em tempo). 

Etapa 5: Concentre-se na restauração de equipamentos para melhorar as condições de trabalho

Depois que a área piloto for identificada, registre um padrão de linha de base para a produtividade atual. Organize e defina seu plano para a implementação do TPM. Use a metodologia 5Sbaseada em “cinco sensos”: de utilização, de organização, de limpeza, de normalização e de disciplina. Concentre-se primeiro na execução de um programa de manutenção autônomo e forneça treinamento aos operadores de equipamentos, conforme necessário. Assim como o proprietário de um carro pode economizar uma quantia significativa nos custos de reparo executando a manutenção como uma rotina básica, as empresas também podem estender a vida útil da máquina e identificar problemas mecânicos ainda no início, permitindo que seus operadores participem regularmente de procedimentos básicos de manutenção 

Etapa 6: Comece a medir a eficácia geral do equipamento (OEE)

Quando você decide acompanhar o OEE, é imprescindível que os horários de parada não planejados sejam documentados e uma razão seja fornecida para cada ocorrência. Forneça uma categoria para “causa desconhecida” ou “tempo de parada não alocado” nos casos em que o operador não tiver certeza da causa de parada. Com o tempo, isso ajudará você a identificar as principais causas de falha, o que leva à etapa 7. 

Etapa 7: Abordar as principais causas de falha

Nesta etapa, você precisará designar uma equipe multifuncional de cerca de 4 a 6 funcionários para investigar as principais causas de tempo de inatividade. Essa equipe criará um plano para eliminar a causa da falha e agendará o tempo de parada planejado para executar esta iniciativa. Essa equipe examinará os processos atuais do operador e as opções de reparo, criará um plano para interromper os gargalos e, em seguida, agendará um tempo para colocar o plano em ação. Depois que a ação designada for concluída, eles avaliarão o OEE dali para frente e reiniciarão o processo, se necessário. 

Etapa 8: Descreva um plano de implantação principal detalhado

Esse plano identificará quais recursos serão necessários, a restauração e aprimoramento de equipamentos, sistemas de gerenciamento de manutenção e novas tecnologias. 

Etapa 9: Início do TPM 

A implementação começará nesta fase. 

Etapa 10: Melhorar a eficácia de cada peça de equipamento

As equipes do projeto analisarão cada peça de equipamento e farão as melhorias necessárias. 

Etapa 11: Desenvolver um programa de manutenção autônoma para os operadores

A limpeza e inspeção de rotina dos operadores ajudarão a estabilizar as condições e impedirão a deterioração acelerada. 

Etapa 12:Desenvolver um programa de manutenção preditiva ou preventiva

Crie um cronograma para manutenção preventiva em cada peça de equipamento. 

Etapa 13: Realizar treinamento para melhorar as habilidades de operação e manutenção

O departamento de manutenção assumirá o papel de professor e guia para fornecer treinamento, aconselhamento e informações sobre equipamentos às equipes. 

Etapa 14: Desenvolver um programa inicial de gerenciamento de equipamentos

Aplique princípios de manutenção preventiva durante o processo de design do equipamento. 

Etapa 15: Melhoria contínua

Como em qualquer iniciativa enxuta, a organização precisa desenvolver uma mentalidade de melhoria contínua. 

 

 

 

CategoriesGestão de Ativos

RCM: veja tudo o que você precisa saber sobre manutenção com foco em confiabilidade

A confiabilidade de equipamentos ou de sistemas é uma das principais preocupações na gestão de ativos, já que proporciona maior disponibilidade e vida útil dos equipamentos, que se traduz em ganhos financeiros para a organização. E uma das estratégias para manter essa confiabilidade é a metodologia RCM ou Manutenção Centrada em Confiabilidade, que é um processo usado para determinar o que deve ser feito para assegurar que qualquer ativo físico continue a fazer o que seus usuários querem que ele faça, no seu contexto operacional presente.  

Segundo Strauss Sydio de Souza, professor do curso de pós-graduação em Produção e Manutenção do Centro Universitário de Jaguariúna, para ser desenvolvida a metodologia RCM utiliza sete perguntas sobre cada item em revisão ou sob análise crítica, para orientar a gestão de ativos e para que seja preservada a função do sistema produtivo. Essas perguntas são: 

Quais são as funções e padrões de desempenho do ativo no seu contexto atual de operação? De que forma ele falha em cumprir sua função? 

O que causa cada falha funcional? 

O que acontece quando ocorre cada falha? 

De que modo cada falha importa? 

O que pode ser feito para predizer ou prevenir cada falha? 

O que deve ser feito se não for encontrada uma tarefa proativa apropriada?  

Dependendo das respostas dadas às perguntas acima, a RCM vai sugerir e direcionar o replanejamento do programa de manutenção, de modo a se estabelecer o nível de desempenho aceitável por quem aplica esta metodologia. As respostas para as perguntas básicas da metodologia RCM podem ser desenvolvidas em sete passos: 

Passo 1: Selecionar a área do processo produtivo adequado para a aplicação do RCM 

Identificar os bens da empresa que serão submetidos à metodologia do RCM, organizando todas as informações dos ativos e fazendo um meticuloso planejamento para a implantação.  

Os elementos chaves para o processo de planejamento são:  

Decidir quais ativos são mais prováveis de se beneficiarem do processo RCM e, se assim for, exatamente como eles irão se beneficiar 

Estimar os recursos requeridos para aplicação do processo nos ativos selecionados 

Nos casos onde os prováveis benefícios justificam o investimento, decidir quem realizará e quem auditará cada análise, quando e onde, e oferecer treinamento adequado 

Assegurar que o contexto operacional do ativo esteja claramente entendido 

Passo 2: Definir as funções e parâmetros de desempenho desejados 

Antes que a metodologia RCM determine o que deve ser feito para assegurar que o ativo físico continue a fazer o que os seus usuários querem que ele faça, no seu contexto operacional atual, deve-se identificar as suas funções primárias e secundárias: 

Funções primárias: são as funções que justificam porque o item foi adquirido. Esta categoria de função cobre questões tais como de velocidade, quantidade, capacidade de transporte ou armazenagem, qualidade do produto e serviços ao cliente 

Funções secundárias: são funções reconhecidas e desejadas para que o item faça além das suas funções principais. Os usuários também têm expectativas nas áreas de segurança, controle, conforto, economia, entre outras 

Passo 3: terminar as falhas funcionais 

Uma falha é definida como a perda da função. Uma falha funcional é definida como a incapacidade de qualquer ativo de cumprir uma função, para um padrão de desempenho que é aceitável pelo usuário. Todas as falhas funcionais que afetam cada função devem ser registradas. As falhas funcionais podem ser classificadas em falhas parciais e totais, falhas limites inferiores e superiores e falhas contexto operacional. 

Falhas parciais e totais: a definição de falha funcional total significa perda total da função. Nesta situação, o ativo pode ainda funcionar, mas fora dos limites aceitáveis. A falha parcial é causada de forma diferente da falha total. Isto é, o ativo está falhando, mas ainda funciona dentro dos limites aceitáveis de desempenho requerido pelo usuário 

Falhas limites inferiores e superiores: são falhas funcionais que são relacionadas a uma faixa de desempenho. Isto é, o desempenho é associado a alguma função, que pode variar entre um limite inferior e um limite superior. Um ativo estará na condição de falha se trabalhar abaixo do limite inferior e/ou acima do limite superior 

Falhas no contexto operacional: a definição da falha no contexto operacional leva a várias visões da falha. O enfoque multidisciplinar do RCM exige uma discussão e definição de qual visão da falha é relevante no contexto operacional 

Passo 4: Determinar o modo de falha, seus efeitos e consequências  

Uma vez que cada falha funcional foi identificada, o próximo passo é tentar identificar todos os eventos prováveis (modo de falha) que causam cada falha funcional, os efeitos e as consequências de cada falha funcional. Para determinar os modos, efeitos e consequências da falha, utiliza-se uma técnica indutiva, estruturada e lógica para identificar e/ou antecipar a causa, efeitos e consequências de cada modo de falha de um item do sistema produtivo. Esta técnica é conhecida como FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) – Análise de Modos de Falha e Seus Efeitos, ressalta Carlos Roberto Camello Lima, professor do programa de pós-graduação em Engenharia de Produção da Universidade Metodista de Piracicaba. 

Passo 5: Selecionar o tipo de manutenção  

Após a conclusão da Análise de Modo de Falha e Efeitos – FMEA, selecionar o tipo de manutenção preventiva tecnicamente adequado para assegurar que a falha não acontecerá e se acontecer, que os seus efeitos sejam adequadamente tratados. As tarefas de manutenção preventiva podem, então ser classificadas em: baseada no tempo (Manutenção Preventiva), baseada na condição (Manutenção Preditiva) e baseada em testes para descobrir a falha (Manutenção Detectiva). 

Passo 6: Formular e implementar o plano de manutenção  

Ao iniciar a formulação do plano de gestão de ativos e posterior implantação das recomendações do RCM, é conveniente comparar estas recomendações com as atividades de manutenção já existentes no programa de manutenção. A questão então é decidir se devem ser feitas novas atividades, mudar as atividades existentes ou até mesmo eliminar algumas atividades de manutenção. 

Passo 7: Melhoria contínua

Após a implantação da manutenção centrada em confiabilidade, revisões periódicas são mandatórias. O objetivo dessas atividades contínuas de revisão periódica é reduzir as falhas, aumentar a qualidade da manutenção e a disponibilidade dos recursos, identificar a necessidade de expandir o programa RCM, reagir a mudanças na indústria e nas condições econômicas. 

Assim, para maximizar o uso dos ativos e garantir a confiabilidade das operações, conte com os sistemas para gestão de ativos da Atechque contribuem para o sucesso da sua jornada rumo à #IndustryNXT, por meio de tecnologias que dão controle de ponta a ponta dos processos de manutenção de forma simples e integrada.

CategoriesImprensa Corporativa – Gestão de Ativos

Atech destaca na EXPOMAN 2019 soluções de gestão de ativos conectadas aos desafios da Agricultura 4.0

No agronegócio, as transformações são rápidas e constantes. Nesse mesmo compasso, seguem as iniciativas voltadas à agricultura 4.0 focadas em aliar tecnologia e meio ambiente, aumentar a eficiência operacional e de recursos – do uso do solo à performance dos equipamentos. Diante desses desafios, as soluções que combinam automação, digitalização e análise se tornam verdadeiras aliadas dos melhores resultados no campo.

Esse é um dos temas abordados pela Atech no 34º CBMGA – Congresso Brasileiro de Manutenção e Gestão de Ativos e XXXIV EXPOMAN, que acontece entre os dias 12 e 18 de outubro no em Vitória (ES), e é considerada a maior feira de manutenção e gestão de ativos da América Latina.

“A Atech disponibiliza uma plataforma integrada de análise orientada a otimizar a segurança e a lucratividade das operações em campo. Provemos soluções que fornecem, em tempo real, o status do funcionamento de cada um dos ativos no campo, que pode agilizar e aumentar a assertividade de  ações preventivas dos equipamentos, minimizando custos com manutenções e reparos inesperados, que impactam a produtividade agrícola”, explica Fábio Vieira, responsável pelo portfólio de soluções para gestão de ativos da Atech.

Integrada à plataforma OKTO, a Solução para Gestão Estratégica de Ativos é o carro-chefe da Atech para agregar mais confiabilidade à gestão dos ativos no campo. Seus recursos permitem mapear riscos relacionados a processos produtivos e ampliar a visibilidade das condições de todo o conjunto de maquinários da operação.

Em linha com essa solução, a plataforma OKTO oferece ainda outra solução completa, de Conectividade Inteligente baseada em gestão de Redes MESH, desenvolvida para prover implementação rápida, confiabilidade e disponibilidade em regiões remotas.

“Ao customizar nossos produtos e serviços de gestão de ativos, e adequá-los aos desafios de conectividade, eficiência e maturidade digital de cada cliente, a Atech promove a transformação do agronegócio”, acrescenta Fábio Vieira.

EXPOMAN 2019

A edição deste ano da EXPOMAN é dedicada ao tema “Manutenção e Gestão de Ativos: Pilares e Caminhos para a Era 4.0”. O propósito é evidenciar o valor agregado por recursos de inteligência da informação, digitalização e de automação de processos à manutenção e gestão de ativos – em ganhos de confiabilidade, consistência de dados, agilidade e disponibilidade.

A Atech participa do evento com a Compass, empresa pioneira na aplicação da Engenharia de Confiabilidade na América do Sul, e parceira em projetos com implementação de sistema de gestão estratégica do ativo. Nos estandes, de números 4 e 5, o destaque fica para a plataforma OKTO, conjunto de soluções B2B para Gestão de Ativos, Conexões Inteligentes, Excelência Operacional e Logística, que une a eficiência da indústria 4.0 a processos inovadores da digitalização para criar um ciclo contínuo de desenvolvimento e melhoria contínua, que vai desde a produção até a entrega do produto final.

“A EXPOMAN é o momento oportuno para atualizar conhecimento e apresentar os benefícios trazidos pelas soluções de Gestão de Ativos, reunidas pela plataforma OKTO. Nossa expectativa é demonstrar como as tecnologias desenvolvidas pela Atech contribuem com a superação dos desafios de diferentes setores, que precisam orientar suas estratégias pelo conceito digital e impulsionar otimizações de processos que impactem positivamente seus resultados”, finaliza o responsável pelo portfólio de soluções para gestão de ativos da Atech.

CategoriesImprensa Corporativa – Gestão de Ativos

Indústrias que mantiveram investimentos em gestão de ativos vão ter recuperação mais rápida nos próximos anos

Por Fábio Vieira, responsável pelos produtos de Gestão de Ativos da Atech

Toda economia passa por momentos de crise. Nos Estados Unidos, foi em 2008, com a falência do Lehman Brother, um dos bancos de investimento mais tradicionais do país, o que provocou um efeito dominó no mercado global. Em 2010, foi a vez da Grécia ocupar as manchetes dos noticiários econômicos. E, o Brasil, segundo a Firjan (Federação das Indústrias do Rio de Janeiro), enfrenta uma recessão econômica desde 2014.

Mas o cenário já é mais promissor. Embora o IPEA (Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada) tenha revisado a sua projeção para o crescimento do PIB (Produto Interno Bruto) de 2% para 0,8% em 2019, para 2020 as projeções já são mais otimistas, com previsão de crescimento do PIB para 2,50%.

Além disso, mantendo o otimismo necessário para gerenciar um negócio, vamos lembrar de como o Japão e a Alemanha transformaram todas as dificuldades dos períodos pós-guerra em oportunidades, investindo principalmente em qualidade e eficiência em seus processos de operação e manutenção.

E será que a sua indústria está pronta para se encaixar nessa perspectiva de crescimento e manter o otimismo? Os ativos que compõem a sua linha de produção estão prontos para suportar um aumento de demanda ou mesmo formatar novos produtos e reduzir o time-to-market? A área de gestão de ativos faz parte do planejamento estratégico do seu negócio?

E é exatamente na atividade de gestão de ativos que empresas podem identificar novas oportunidades, identificando processos que ampliem a produtividade e o valor gerado pelos ativos. Com a esperada retomada da economia brasileira, as indústrias já estão buscando aumentar a produtividade, mas ao mesmo tempo ainda não contam com fôlego financeiro para grandes investimentos em ativos.

E sem grandes investimentos na expansão das plantas, a saída é otimizar os ativos existentes. Nelson Cabral de Carvalho, membro da Abraman (Associação Brasileira de Manutenção e Gestão de Ativos) lembra que “antes considerava-se que a manutenção e a gestão de ativos eram um centro de custos. A filosofia atual é que essa área é um centro de resultados. Nessa fase de retomada da economia, quanto mais se puder tirar valor dos ativos existentes, melhor. Essa estratégia gera a oportunidade da empresa ganhar mais com uma maior produtividade e confiabilidade dos equipamentos”.

José Ricardo Roriz Coelho, da FIESP (Federação das Indústrias do Estado de São Paulo), compartilha dessa opinião, e acrescenta que a boa manutenção e gestão de ativos tem sido fundamental para a otimização e aproveitamento dos parques produtivos, contribuindo para manter ou minimizar perdas de produtividade. “Com uma gestão de ativos proativa e manutenção preventiva e preditiva, as empresas têm melhores condições para reagir ao aumento de produção, assim que houver recuperação de demanda”.

Como manter a competitividade pós-crise?

Como se vê, a implantação de uma correta estratégia de manutenção de ativos é considerada fundamental para manter a competitividade em um momento de retomada da economia. O que nos leva a um outro desafio: como identificar e implantar a melhor estratégia nesse cenário que também inclui a necessidade de embarcar na jornada da transformação digital, rumo à Indústria 4.0?

A resposta está na digitalização e automação dos processos de gestão de ativos, garantindo mais agilidade no compartilhamento e análise de dados e, consequentemente, ações preditivas que garantam a disponibilidade e confiabilidade dos equipamentos.

O ideal é contar com sistema único de gestão de ativos, capaz de automatizar todos os ciclos do processo de manutenção, com soluções de abrangem as seguintes etapas:

Monitoramento de Condição do Ativo, que permite a tomada de decisão durante a produção e manutenção; a eliminação de manutenções preventivas desnecessárias, e a identificação rápida de problemas que possam afetar a segurança operacional e ambiental.

Planejamento e Programação da Manutenção, que fornece um sistema atualizado de recursos, bem como a gestão de execução das atividades críticas, o nivelamento da carga de trabalho da equipe, integrando e otimizando missões planejadas e agendamentos de última hora considerando o risco dos ativos.

Gestão da Execução de Manutenção, que fornece dashboards amigáveis para o gerenciamento dos ativos; consulta a estoque de peças, monitoramento dos chamados de manutenção, alocação dos custos de manutenção, encaminhamento de chamado para equipe de campo de forma simples e humanizada.

Gestão da Estratégia do Ativo, com a verificação do grau de confiabilidade do ativo; identificação dos equipamentos que estão gerando mais quebras, bem como dos ativos que estão impactando a performance produtiva, e auxílio na construção da gestão de risco.

CategoriesGestão de Ativos,  NXT

Como o machine learning pode auxiliar na gestão de ativos

O surgimento da Internet das Coisas no contexto da Indústria 4.0 introduziu muitas novas possibilidades e casos de uso para a área de gerenciamento de ativos. A gestão de ativos, no passado, era sobre manutenção reativa e planejamento baseado em despesas operacionais tradicionais para equipamentos vendidos de forma clássica.

Atualmente, dados de sensores vindos de máquina transformam a gestão de ativos em manutenção proativa e planejamento de manutenção baseado em critérios críticos, permitindo estratégias de pagamento por uso e venda de equipamentos como serviço.

Requisitos do Cliente e Desafios

Embora uma grande fração de fabricantes de ativos e operadores de máquinas esteja tecnicamente entrando na era da Indústria 4.0, movendo-se para máquinas habilitadas para IoT, todo o potencial no nível do processo ainda está praticamente inexplorado. Um dos motivos é a falta de recursos técnicos para extrair insights úteis dos dados recém-disponibilizados e permitir que o usuário final aproveite diretamente o potencial desses insights. Um segundo motivo é a falta de recursos humanos para personalizar e permitir o aprendizado de máquina para ativos e sistemas de ativos específicos do cliente.

Integração e Automação

É preciso reduzir a necessidade desse papel, permitindo que engenheiros, operadores de máquinas e gerentes de frota aproveitem o potencial do aprendizado de máquina diretamente. Isso significa que o maior desafio na aceleração da inteligência no gerenciamento de ativos é permitir que o especialista do domínio faça uso rápido dos dados e das análises dos recursos de aprendizado de máquina e os produza nos processos de negócios diários sem precisar se tornar especialista em integração de dados, preparação de dados, aprendizado de máquina ou programação de software. Essa aceleração dos usuários finais para possibilitar o potencial de seus dados requer a sinergia de vários componentes e fatores.

Automated Machine Learning

Além da inspeção visual de dados, o que pode ser desafiador, dados os potenciais grandes volumes de dados de séries temporais, recursos de análise automatizada especificamente adaptados para aplicação em problemas relevantes de gerenciamento de ativos tornam-se necessários para acelerar o usuário final aproveitando a percepção mantida dentro dos dados.

Atualmente, devido à grande quantidade de recursos computacionais sob demanda baratos, avaliar vários algoritmos de aprendizado de máquina e configurações em paralelo não requer mais muito investimento e reduz a necessidade de um cientista de dados ou especialista em aprendizado de máquina. Além disso, pesquisas atuais focadas na otimização desses tipos de problemas de busca (múltiplos algoritmos possíveis vezes múltiplas configurações de parâmetros multiplicam os recursos de dados gerados) aceleram esses testes automatizados.

Confie na Compreensão e na controlabilidade

Ao permitir que usuários finais façam uso de métodos de outros domínios, a ambiguidade potencial dos vocabulários usados ​​é um fator importante, muitas vezes não apreciado. Dentro do domínio de gerenciamento de ativos, os termos comuns de aprendizado de máquina precisam ser traduzidos para serem naturalmente compreensíveis por especialistas em domínio.

Esta tradução é crucial para permitir o consumo dos resultados calculados, especialmente, no domínio da aprendizagem de máquina, em que os resultados são frequentemente probabilísticos, e os engenheiros estão mais acostumados a resultados determinísticos. Além disso, nos processos infundidos de aprendizado de máquina, a controlabilidade do resultado e a influência direta nos resultados futuros é um fator-chave no estabelecimento da confiança com o usuário final.

CategoriesGestão de Ativos,  Senior

Evitar a parada ou agir rapidamente diante da falha? Entenda como a gestão de ativos pode ajudar

Implantar de gestão de ativos corretas que podem de manter máquinas e equipamentos em perfeito funcionamento é uma luta diária. O que gera o melhor custo-benefício – evitar uma parada mantendo um cronograma de manutenção ou agir rapidamente diante da falha? Agir de forma proativa ou reativa?

Em primeiro lugar, é preciso entender como funciona cada modelo de manutenção dentro de uma estratégia de gestão de ativos:

Manutenção preditiva

A manutenção preditiva faz o acompanhamento periódico das máquinas, com base na análise de dados coletados por meio de monitoramentos ou inspeções em campo – o chamado estado do equipamento. O principal objetivo da manutenção preditiva é a verificação pontual dos ativos de modo antecipado problemas que podem causar gastos maiores com manutenções corretivas.

Manutenção preventiva

A manutenção preventiva incentiva a possibilidade de falhas e programa reparos ou recondicionamentos das máquinas, como lubrificações, calibração e aferição de instrumentos. A meta é reduzir a probabilidade de falhas ou degradação dos serviços prestados. A manutenção preventiva é uma intervenção prevista, preparada e programada para antes de dados possíveis do surgimento de uma falha.

Manutenção planejada

Uma  manutenção planejada  consiste em detectar e tratar como anormalidades dos equipamentos antes que eles produzam falhas ou perdas. O objetivo principal é o desenvolvimento de um sistema que promova a eliminação de atividades não programadas de manutenção.

Manutenção corretiva

Já a manutenção corretiva idade quando já existe uma falha, substituindo peças e componentes afetados, corrigindo, restaurando e recuperando a capacidade de produção de uma instalação ou equipamento que tenha sofrido alteração em seu funcionamento. A manutenção corretiva é uma técnica de remoção de reativa que aguarda pela falha para, assim, determinar a ação de manutenção a ser realizada na estratégia de gestão de ativos.

Tecnologia traz inteligência para gestão de ativos

Atualmente, sensores e outros dispositivos de Internet das Coisas entregam informações sobre o estado das máquinas e equipamentos. A inteligência está em transformar esses dados em insights que têm possibilidades de falhas e agir antes de uma parada. A manutenção preditiva é que irá possibilitar reduzir custos, tanto em relação à vida útil do equipamento quanto aos prejuízos causados ​​por uma parada não programada.

O conceito de manutenção preditiva não chega a ser uma novidade, mas vem ganhando cada vez mais espaço de destaque por conta da atual possibilidade de análise de uma grande quantidade de dados, oferecendo uma abordagem analítica orientada a dados.

E, se antes das inovadoras tecnologias para a gestão de ativos eram exclusividade de grandes associações por conta de seu alto custo, atualmente é possível encontrar soluções encontradas para empresas de todos os portes. A redução do custo de sensores, da conexão e a oferta de infraestrutura como serviço tem possibilitado a maior adoção da manutenção preditiva.

Esse modelo de manutenção evita reparos desnecessários, estoque de peças sobressalentes e aumenta a vida útil dos equipamentos e de suas peças e, ao final, reduz custos.

Como em outros modelos de manutenção, a preditiva tem suas vantagens mas, também, apresenta desafios:

Vantagens:

  • Maior vida útil dos equipamentos
  • Redução de tempo de inatividade, programado e não programado
  • Melhor custo-benefício do que os modelos de manutenção preventiva e corretiva
  • Redução do estoque de peças

Desafios:

  • Monitoramento e manutenção contínua
  • Necessidade de mudanças organizacionais
  • Treinamento contínuo

Peça certa, no local certo, na hora certa

Soluções de gestão de ativos que aproveitam a crescente conectividade da indústria 4.0 não podem enfrentar o maior desafio da manutenção: ter a peça certa, no local certo, na hora certa.

Com isso, é possível reduzir o tempo de planejamento da manutenção de 20% a 50%, aumentar o tempo de atividade e disponibilidade do equipamento de 10% a 20% e reduzir os custos gerais de 5% a 10%.

A manutenção preditiva deve substituir outros modelos de gestão de ativos, já que oferece mais possibilidades para as empresas maximizarem a vida útil de seus equipamentos.

Essencialmente, uma manutenção preditiva analisa os dados coletados nos equipamentos conectados, prevê quando deve ocorrer uma falha e identificar quando uma manutenção deve ser realizada, ajudando as empresas a fazer os corretos reparos antes mesmo que sejam absolutamente tratados.

Além de influir positivamente nas operações, a adoção da manutenção preditiva na gestão de ativos também pode gerar mais satisfação do cliente. Como? Falhas e máquinas que operam de forma irregular impactam não apenas o desempenho geral de todos os equipamentos da linha de produção, mas também podem resultar em produtos com defeito ou qualidade inferior.

Com todas essas ponderações, não resta mais dúvida de que o modelo de manutenção preditiva é o que oferece mais vantagens para o negócio. E então é hora de selecionar a solução de gestão de ativos mais alinhada com suas necessidades. A Atech oferece o conjunto de soluções OKTO , desenvolvido a partir de mais de uma década de conhecimento estratégico.

CategoriesGestão de Ativos,  Senior

Confiabilidade: entenda por que esta é a nova tendência nas áreas de Manutenção e Produção

A necessidade de confiabilidade nas instalações já é antiga, mas o aumento de questões relacionadas ao meio ambiente e à segurança estão gerando novas necessidades para a indústria. Diante deste cenário, cada vez mais empresas estão indo além das estatísticas para melhorar suas práticas e suas estratégias de manutenção, e o investimento em confiabilidade tem se destacado.

No Brasil, especialmente a comunidade industrial tem mostrado um forte interesse em melhorar suas estratégias de manutenção. Isso é visível pelo rápido crescimento da Abramam, organização líder em manutenção no Brasil, focada em auxiliar e educar seus membros. Hoje, esta se encontra entre as mais valiosas sociedades de manutenção, incluindo a SMRP, na América do Norte, e a MESA, na Austrália.

Porém, na direção dos avanços em confiabilidade, as organizações brasileiras acabam se deparando com uma série de equívocos em relação a este conceito e tudo que o cerca. Veja a seguir como esta tendência tem criado novas perspectivas em relação à gestão de ativos:

Confiabilidade não se resume à eliminação das paralisações

A melhor maneira de definirmos o conceito de confiabilidade é como a probabilidade de um ativo ou sistema falhar durante um determinado tempo sob certas condições de operações. No entanto, em muitas organizações isso é usado de maneira equivocada, especialmente quando abordamos o conceito de falha.

Muitos acreditam que falhas são apenas paralisações, ou seja, quando os equipamentos param de funcionar. Diante disso, as organizações trabalham em cima de uma série de fórmulas matemáticas para determinar a probabilidade de um ativo parar, deixando de considerar uma série de outras ineficiências que também são consideradas falhas, como lentidão e problemas de segurança, por exemplo.

Uma gestão de ativos com alto nível de confiabilidade considera como falhas qualquer problema que afete a eficiência dos equipamentos, gerando perda de recursos como tempo e dinheiro, e contribuindo para possíveis danos à reputação da empresa. Isso inclui, por exemplo, uma falha em um equipamento que o torne inseguro para o meio ambiente e os funcionários da organização.

Além disso, ao investir em confiabilidade, há uma mudança significativa no modo de abordar as causas das paradas, que podem ocorrer por inúmeras razões. Nem sempre uma falha é causada, por exemplo, por falta de manutenção periódica, como lubrificação, por exemplo. Falhas humanas, como erros na montagem, por exemplo, também são causas que os gestores devem considerar e solucionar.

Ou seja, ao adotar práticas de confiabilidade nas estratégias de manutenção, as organizações conseguem prever não apenas as falhas mais “previsíveis”, causadas pelo uso, mas também especificar itens que falham devido a instalações impróprias ou outros danos acidentais, por exemplo. Isso amplia muito mais a capacidade da indústria de atuar com mais segurança e eficiência.

Estatísticas matemáticas não são suficientes

Diante deste cenário, vemos que um cálculo que leve em consideração apenas o uso dos equipamentos não é suficiente para garantir estratégias de manutenção mais robustas, eficientes e seguras.

Um dos equívocos mais comuns relacionados à análise preditiva para a programação da manutenção é o de que basta ter a média de tempo entre as falhas e a ocorrências. É importante lembrar que esse número é uma média baseada apenas no conceito de falha associado às paralisações e não a outros problemas que também interferem na eficiência da produção. Além disso, existe uma grande diferença entre probabilidade e realidade – não é por que uma falha é provável que ela vai acontecer.

O estado dos ativos é mais importante que seu tempo de uso

Por isso, empresas bem-sucedidas têm se esforçado para incorporar estratégias de manutenção envolvendo sistemas inteligentes e modernos de monitoramento, capazes de integrar dados de diversas fontes para determinar falhas de maneira assertiva, sem depender apenas de estimativas baseadas no tempo de uso, e contando com dados reais do estado dos ativos.

Essas organizações têm ido além das estatísticas, revisando práticas internas e desenvolvendo planejamentos estratégicos para estabelecer uma visão corporativa relacionada à confiabilidade e à boa gestão de ativos.

Entre as ferramentas mais bem-sucedidas para isso está a adoção da confiabilidade como um conceito global em vez de uma prática para reduzir custos ou downtime e uma utilização extensiva de métricas de performance, como a utilização do RAV (Replacement Asset Value) para reduzir os custos de manutenção.

A Atech oferece, por meio da plataforma OKTO, uma série de soluções para Gestão de Ativos que integram tecnologia e décadas de conhecimento estratégico e operacional. Capaz de operar globalmente, o OKTO torna a gestão de ativos mais eficiente e confiável, reduzindo os ciclos dos processos e facilitando o monitoramento das condições dos ativos minuto a minuto.

Entre essas soluções está o Monitoramento de Condição do Ativo, da Atech, que permite a tomada de decisões durante a produção e a manutenção, e a eliminação de manutenções preventivas desnecessárias, reduzindo custos e agilizando a identificação de problemas que possam afetar a segurança e a eficiência. Conheça aqui as soluções OKTO para a área de Gestão de Ativos.

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