Estratégias para a recolha e gestão eficazes de dados na manutenção preditiva

No mundo industrial atual, a manutenção preditiva tornou-se um pilar para garantir a eficiência operacional, reduzir os custos e melhorar a competitividade das empresas que a integram nos seus processos.

Esta estratégia proactiva permite a estas empresas antecipar potenciais falhas em máquinas e equipamentos industriais, minimizando assim o tempo de inatividade e optimizando os processos de produção. No entanto, para implementar com sucesso a manutenção preditiva, são fundamentais estratégias robustas de recolha e gestão eficaz de dados. Neste artigo, vamos explorar algumas dessas estratégias e como elas podem impulsionar o bom funcionamento dos processos industriais.

Integração de sistemas de gestão da manutenção (CMMS)

Os CMMS são ferramentas fundamentais na recolha e gestão de dados de manutenção preditiva. Estes sistemas podem registar o histórico de manutenção de cada peça de equipamento, bem como recolher dados em tempo real sobre o seu desempenho e estado. Ao integrar um CMMS nos processos de manutenção, as empresas podem centralizar a informação, facilitar a análise de dados e tomar decisões informadas de forma mais rápida e eficiente.

Utilização de sensores e tecnologia IoT

A Internet das Coisas (IoT) revolucionou a forma como os dados são recolhidos na indústria. A instalação de sensores em equipamentos e máquinas permite que o seu desempenho seja constantemente monitorizado e que as anomalias sejam detectadas em tempo real. Estes dados em tempo real são essenciais para a manutenção preditiva, identificando padrões de comportamento e prevendo potenciais falhas antes de estas ocorrerem.

Análise avançada de dados

A recolha de dados por si só não é suficiente; é igualmente importante dispor de ferramentas analíticas avançadas que possam extrair informações valiosas e permitir decisões informadas. Essa análise de dados pode incluir técnicas como a aprendizagem automática e a inteligência artificial, que podem identificar padrões ocultos nos dados e melhorar a exatidão das previsões de manutenção.

Implementação de modelos preditivos

Com base nos dados recolhidos e analisados, as empresas podem desenvolver modelos preditivos para prever o tempo de vida do equipamento e antecipar quando será necessária a manutenção preventiva. Estes modelos podem ser continuamente ajustados e aperfeiçoados à medida que são recolhidos mais dados e se adquire uma melhor compreensão do comportamento dos activos.

Colaboração entre departamentos

Um sistema de manutenção preditiva requer uma colaboração estreita entre os departamentos de uma organização, incluindo a manutenção, a produção, a engenharia ou as tecnologias da informação. A informação e os conhecimentos partilhados entre estes departamentos são muito importantes para uma gestão eficaz dos dados e para garantir que as decisões de manutenção estão alinhadas com os objectivos da empresa.

A recolha e a gestão eficazes de dados são, por conseguinte, fundamentais para o êxito da manutenção preditiva na indústria. Ao integrarem os sistemas de gestão da manutenção, tirarem partido da tecnologia IoT, efectuarem análises de dados avançadas, implementarem a modelação preditiva e promoverem a colaboração entre departamentos, as empresas podem maximizar a eficiência operacional, reduzir os custos e manter uma vantagem competitiva num mercado cada vez mais exigente e dinâmico.

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Fontes:

https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/02/10/16-essential-factors-to-consider-when-setting-up-a-predictive-maintenance-plan/

https://www.iberdrola.com/innovacion/mantenimiento-predictivo

https://www.ibm.com/es-es/topics/maintenance-strategy

https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/10/05/five-key-trends-shaping-the-future-of-predictive-analytics/

https://www.engineering.com/story/how-predictive-maintenance-fits-into-industry-40

https://www.researchgate.net/publication/312004126_Big_Data_Analytics_for_Predictive_Maintenance_Strategies

https://www.powermag.com/dialing-in-data-key-to-developing-successful-predictive-maintenance/

https://bits-chips.nl/artikel/facilitating-predictive-maintenance-with-asset-as-a-service/

https://www.embedded.com/how-cmms-is-transforming-maintenance-data-management/

https://www.nature.com/articles/s41598-023-38887-z

https://www.ge.com/digital/blog/optimizing-asset-strategies-risk-based-maintenance