Tendências na recolha de dados para um programa de manutenção preditiva

A implementação de uma estratégia de manutenção preditiva adequada é uma óptima ideia, mas nunca será bem sucedida se não estiver a utilizar a informação para tomar as medidas certas. É verdade que os engenheiros de manutenção, de operações e de fiabilidade estão a ler e a interpretar a informação, mas continua a ser necessário traduzir estes dados em acções.

No entanto, alguns engenheiros de fiabilidade nunca utilizaram a informação fornecida pelo sistema de gestão da fiabilidade. equipamento de controlo do estadoIsto desperdiça uma parte substancial dos dados que poderiam ser utilizados para desenvolver e aperfeiçoar planos e estratégias de manutenção e fiabilidade.

O soluções de manutenção preditiva não devem necessariamente estar sozinhos. Com o objetivo de criar uma maior compreensão da fábrica e da sua manutenção global, o sistemas de manutenção preditiva podem ser integrados em sistemas de nível superior. O software CMMS/EAM e os historiadores são os sistemas preferidos por muitos gestores de manutenção para atingir este objetivo.

O maior valor que as ferramentas de manutenção preditiva podem proporcionar é o elemento tempo. O tempo permite planear, programar e assegurar a execução da reparação com um custo total mínimo e um tempo de inatividade total mínimo.

Porque é que o programa de manutenção preditiva se perde por vezes no meio da confusão?

Muitas vezes, o que acontece é que alguns dos melhores e mais brilhantes técnicos de manutenção são responsáveis pela manutenção preditiva. O seu desempenho é brilhante, mas é ignorado porque não têm consciência dos seus feitos.

Depois, são mudados, substituídos por outros técnicos ou são-lhes atribuídas outras tarefas. A tecnologia é colocada na prateleira e, por vezes, não é utilizada durante vários meses, se é que chega a ser utilizada. A consequência é que os activos se deterioram lentamente e os decisores só se apercebem da falta de atenção dos especialistas em manutenção preditiva quando as coisas estão realmente más.

Por conseguinte, a sua recuperação é uma batalha difícil. Muitas organizações não têm um planeamento de sucessão e iniciativas de retenção e ficam surpreendidas quando perdem especialistas em manutenção preditiva.

Assistimos a um aumento da utilização da recolha de dados sem fios em linha e da nuvem para tecnologias como os telemóveis e os telefones móveis. análise de vibrações. As ligações de comunicação para smartphones, tablets e computadores pessoais serão comuns dentro de dois ou três anos.

Estas tecnologias ainda estão a ser utilizadas por muito poucos, são subestimadas e pouco utilizadas hoje em dia. Os sensores capazes de detetar e transmitir dados sobre o estado das máquinas serão cada vez mais utilizados, deixando de ser necessário um operador a fazer rondas ou um técnico de manutenção preditiva no terreno a transportar ferramentas de medição de ponto a ponto.

Passamos a ter técnicos mais especializados na análise da informação e na tomada de decisões. Investirão o seu tempo em acções de maior valor para a empresa. Existe agora uma relação mais estreita entre o controlo de supervisão e a aquisição de dados. Isto irá acelerar à medida que a nuvem e a análise avançada ganham aceitação.

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