O seu programa de manutenção preditiva é tão bom quanto deveria ser?

O seu programa de manutenção preditiva é tão bom quanto deveria ser? A manutenção preditiva é uma estratégia em constante evolução, com novas tecnologias e ferramentas de integração a procurarem constantemente uma forma de se posicionarem nos vários ramos da manutenção preditiva.

É verdade que, atualmente, alguns gestores de manutenção têm algum tipo de programa de manutenção preditiva nas suas instalações, embora seja verdade que a aplicação da manutenção preditiva nas instalações nem sempre é fácil. ferramentas de manutenção preditiva variam consideravelmente de planta para planta. Muitos dizem-nos que a sua programas de manutenção preditiva O que é surpreendente é que ainda há um grupo de engenheiros de manutenção, responsáveis por grandes instalações industriais, que não planeiam atualmente a incorporação de ferramentas preditivas nas suas instalações.

Um inquérito realizado por Serviços da fábrica aos seus leitores, principalmente gestores e responsáveis pela manutenção industrial, observa que mais de metade dos seus inquiridos (57%) afirmaram que os gestores de manutenção estão envolvidos nas decisões de manutenção preditiva, enquanto 48% afirmaram que os gestores de fábrica estão envolvidos.

Nesse inquérito, apenas 21% afirmaram que os executivos da empresa são responsáveis pela tomada de decisões no programa de manutenção preditiva, sugerindo possivelmente uma falta de compromisso com o que acontece diariamente no chão de fábrica ou com os dados gerados através do programa de manutenção preditiva.

Quando questionado sobre qual dos tecnologias de manutenção preditiva desenvolveram nas suas fábricas, mostraram que a tecnologias preditivas infravermelhos, análise de lubrificantes e análise de vibrações estão no topo da lista. Este facto não é surpreendente, dada a atenção que estas tecnologias têm recebido nos últimos anos e o elevado retorno do investimento que oferecem.

O software de modelação preditiva está no radar dos gestores de manutenção; um quarto dos leitores planeia implementá-lo nas suas fábricas nos próximos três anos.

Ao considerar as motivações para a implementação de tecnologias de manutenção preditiva, os principais factores, de acordo com os inquiridos, incluíam

• Melhorar o tempo de atividade,
• Redução dos custos operacionais, e
• Redução dos custos de manutenção, menos populares foram a transferência de conhecimentos e a gestão da energia.

A obtenção de dados correctos é um fator-chave num programa de manutenção preditiva.

O sucesso de um programa de manutenção preditiva depende, em grande medida, da recolha dos dados correctos. Os leitores de Serviços da fábrica referem que utilizam vários métodos de recolha de dados para o seu programa de manutenção preditiva. Apesar do aumento da recolha automatizada de dados, a recolha de dados em papel continua a ser a mais frequente.

Isto não significa que os profissionais de manutenção não estejam interessados numa fábrica interligada. À medida que as fábricas se esforçam para obter um ambiente mais conectado, a integração de sistemas de manutenção preditiva O elevado nível de formação de alto nível está a tornar-se uma prioridade crescente.

Os sistemas historiadores e os sistemas EAM/CMMS estão no topo da lista de soluções de manutenção preditiva O inquérito revelou que as fábricas estão a implementar soluções de fiabilidade de alto nível, com vários inquiridos a planearem integrar soluções de fiabilidade nos próximos três anos.

Além disso, muitos inquiridos planeiam, nos próximos três anos, instalar tablets e smartphones industriais nas suas fábricas. Mas para outros, a adoção de ferramentas de dados avançadas parece continuar a ficar aquém da sua chegada e proliferação no mercado.

Embora os pedidos de ferramentas de manutenção preditiva sejam grandes, a maioria das fábricas não tem a capacidade ou o luxo financeiro de gerir todos os seus activos com tecnologias preditivas. O inquérito concluiu que, em termos de produção e de activos, como o equipamento rotativo e as bombas, era mais provável que fossem abrangidos por um programa de manutenção preditiva. 

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