Como a transformação digital impacta a manutenção preditiva?

A transformação digital consiste em um processo no qual as empresas investem em novas tecnologias para aprimorar os fluxos de trabalho. Ela está intimamente ligada à Indústria 4.0 e promove uma mudança estrutural nas organizações, colocando soluções tecnológicas em primeiro plano estratégico.

Uma das rotinas beneficiadas com toda essa mudança é a manutenção preditiva, que passa a ser executada com mais precisão, melhorando o desempenho (das equipes e das máquinas), aumentando a eficiência e alcançando resultados mais satisfatórios. Neste post, vamos explicar melhor o assunto. Acompanhe!

As principais mudanças na manutenção preditiva com o auxílio da tecnologia

Ao passar pela transformação digital, a indústria pôde perceber algumas mudanças na manutenção que antes tinha o escopo corretivo, isto é, seu foco era voltado para o conserto do maquinário danificado. Agora na Indústria 4.0, a manutenção é preditiva, isto é, seu foco está na prevenção do maquinário a fim de evitar o seu desgaste e, assim, reduzir ao máximo o risco de danificação. Nos próximos tópicos, vamos explicar as principais delas.

Aumento da precisão na análise das falhas

O uso de novas tecnologias permite acompanhar o desempenho das plantas em tempo real e à distância (além das inspeções realizadas em campo). Com os dados obtidos, é possível realizar uma análise a respeito do estado dos equipamentos e, assim, antecipar-se a eventuais problemas que podem levar a falhas — e aumentar os custos com manutenção corretiva.

Essas informações são ainda mais precisas e permitem realizar um diagnóstico mais preciso a respeito do desempenho das máquinas. Tudo isso torna a solução de falhas mais ágil e contribui para que o tempo de interrupção (na realização de reparos) seja menor.

Ganho em produtividade das equipes

A transformação digital também contribui para melhorar a qualidade do trabalho das equipes de manutenção e a produtividade dos colaboradores. As tecnologias ajudam a antecipar problemas, como dito, e, com isso, a evitar imprevistos e atrasos, aprimorar a segurança dos equipamentos e ampliar a vida útil dos componentes.

Otimização da gestão da manutenção

O investimento em softwares e tecnologias especiais ajuda na geração de informações importantes no processo de manutenção preditiva. Por meio delas, é possível melhorar o controle de questões relevantes, como:

• as atividades realizadas pelas equipes;
• os serviços prestados em determinado período;
• a quantidade de materiais utilizados em cada manutenção.

Esses dados (entre outros) permitem criar um histórico da máquina ao longo do tempo. Isso favorece a criação de insights importantes a respeito da realização de novos investimentos, a melhora no planejamento e a necessidade de mudança em algumas rotinas, por exemplo.

Os desafios superados e os novos desafios na manutenção preditiva

As novas tecnologias chegaram e já favorecem a superação de alguns desafios ligados à manutenção preditiva. Por outro lado, também trouxe novas dificuldades para as empresas. Saiba mais sobre eles nos tópicos a seguir.

Desafios superados

A disrupção gerada pela transformação digital levou a diversas mudanças na forma como os processos são executados e geridos. Com isso, algumas questões que antes eram consideradas difíceis (ou mesmo impossíveis) passaram a ser feitas com mais facilidade.

Monitoramento em tempo real

As tecnologias ligadas à transformação digital cooperam para que as informações sejam processadas e disponibilizadas em tempo real. Isso permite que os dados dos equipamentos sejam visualizados em diversos dispositivos (incluindo smartphones), desde que se tenha acesso à internet.

Controle a distância

Ao mesmo tempo em que as tecnologias viabilizam o monitoramento em tempo real, também permitem que as operações sejam controladas à distância por meio de dispositivos móveis. Para isso, basta registrar os diferentes atributos que são acompanhados com a manutenção preditiva e, assim, poder se antecipar aos possíveis incidentes (por meio dos dados obtidos). Nesses casos, a identificação de problemas é feita com mais facilidade e agilidade, melhorando a eficiência do setor de manutenção — que recebe a solicitação de serviço de forma automática.

Análise de dados

A análise de dados também é outro desafio que foi superado. Os gestores podem criar parâmetros personalizados para essas avaliações, que podem ser configurados por planejadores da produção, especialistas em processos e até mesmo os técnicos da manutenção.

Dessa forma, adapta-se o software às necessidades da indústria (e não o contrário, como ocorre em sistemas tradicionais). Uma dessas regras, na prática, é a inclusão de alertas que acionam a manutenção automaticamente quando qualquer alteração seja detectada (como aumento do ruído e da temperatura, por exemplo).

Novos desafios

Por outro lado, a chegada das novas tecnologias também trouxe novas dificuldades que precisam ser ultrapassadas para que as empresas consigam explorar todo o potencial que a transformação digital tem a oferecer. Explicaremos os principais a seguir.

Cyber segurança

Com a fábrica mais conectada, é preciso se preocupar com a segurança online, visto que diversas informações ficam armazenadas na nuvem — sem contar a transmissão, coleta e compartilhamento dos dados, tudo feito de forma digital. Apesar de não ser uma função direta da indústria, é preciso encontrar soluções que mostrem esse investimento em segurança.

Resistência à mudança

Quando se fala em tecnologia ou qualquer mudança nos paradigmas, é muito provável que as empresas encontrem resistência por parte dos colaboradores. Isso é especialmente importante nos casos dos profissionais mais velhos e, principalmente, pelo medo de serem substituídos por máquinas inteligentes.

Mudança de paradigmas

Outro grande desafio está na quebra dos paradigmas na forma como as atividades são executadas. Vale lembrar que a transformação digital não diz respeito apenas à adoção de novas tecnologias, mas também no papel que ela exerce dentro da organização e nas mudanças que precisam ser realizadas — tanto na cultura quanto nos processos.

No caso da manutenção preditiva, especialmente, podemos citar o uso de dispositivos que monitoram o desempenho das máquinas e transmitem essas informações para o sistema. Em alguns casos, isso implica a desnecessidade de um colaborador realizar o processo todo manualmente, inspecionando os equipamentos, um por um.

As tecnologias mais importantes para a transformação digital na manutenção preditiva

Agora que você já sabe um pouco mais sobre os impactos da transformação digital na manutenção preditiva, vamos apresentar algumas tecnologias que podem ser utilizadas com o intuito de otimizar os trabalhos. Conheça-as a seguir.

Inteligência artificial (AI)

A Inteligência Artificial se trata de utilizar máquinas que pensam de forma parecida aos humanos. Na prática, isso envolve questões como o uso de dispositivos e sensores nos equipamentos, que realizam leituras e coletas de dados durante o funcionamento.

Com as informações, um sistema é responsável por interpretá-las e elaborar soluções que estejam ligadas à inspeção. O objetivo é se antecipar a possíveis problemas e evitar erros e quebras.

Internet das Coisas (IoT)

Já a Internet das Coisas permite conectar diversos dispositivos a uma rede. No que diz respeito à manutenção preditiva, ela viabiliza o uso de sensores, por exemplo, que captam informações como temperatura, vibração e ruído e as compartilham com um sistema.

Dessa forma, fica mais fácil processar e analisar as informações. A partir disso, o gestor pode identificar demandas e encontrar soluções para possíveis problemas.

Big Data

O Big Data é a tecnologia que permite realizar a coleta, armazenamento e análise de um volume massivo de dados. Por meio dessas informações, os gestores e analistas podem ter insights importantes no processo decisório se torne mais acertado. Na manutenção preditiva, ele é fundamental para identificar qualquer alteração antes da interrupção do trabalho.

Business Intelligence (BI)

O BI, por sua vez, tem grande impacto para a análise de dados e sinais com a contribuição de algoritmos preditivos. No contexto da manutenção, as APIs podem ser adotadas e utilizadas como um ambiente específico para os usuários. Nesses casos, a coleta dos dados — com o BI associado ao Big Data — também permite obter insights importantes e que levam a decisões mais acertadas e inteligentes.

Como você vê, a manutenção preditiva passa por diversas mudanças com a chegada da transformação digital. Porém, para que as empresas consigam explorar todo esse potencial, precisam estar preparadas para as alterações e, principalmente, a mudança na cultura organizacional. Nesse contexto, a equipe deve enxergar as novas tecnologias com um papel mais atuante (e não apenas de suporte).

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