Manutenção preditiva efetiva ainda é desafio para a indústria

A manutenção preditiva está nos planos de muitas indústrias. Isso porque ela diminui o tempo de máquina parada, o que impacta diretamente na economia de recursos e na maior produtividade. Além disso, ela aumenta o tempo de vida útil das máquinas, o que também ajuda na melhor gestão financeira da fábrica. 

Entretanto, de acordo com a McKinsey, empresa de pesquisas e tendências, são poucas as indústrias que conseguem, efetivamente, fazer uma manutenção preditiva em escala. Na maior parte das vezes, as plantas têm programas isolados para prevenir danos nos equipamentos. 

Isso porque são muitos os elementos que impedem que as fábricas tenham uma manutenção preditiva eficiente em todos os processos de sua operação. A McKinsey elenca seis dos principais desafios de implementação:

• Dados insuficientes, inacessíveis ou de baixa qualidade;
• Tecnologia inadequada, com uma quantidade excessivamente pequena de sensores ou uma infraestrutura de TI deficiente
• Difícil priorização, pois as empresas não têm uma visão clara de quais ativos incluir em seus programas de PdM
• Falta de recursos, sobretudo de engenheiros de dados e cientistas de dados qualificados, necessários para desenvolver modelos avançados de analytics
• Gestão de mudanças é fraca, muitas vezes em virtude de um design não amigável ao usuário
• Retorno econômico a curto prazo é baixo devido ao alto custo do desenvolvimento de modelos que sirvam para ativos heterogêneos e aos muitos modos de falha em potencial

Como evoluir a manutenção preditiva dentro da indústria?

O primeiro passo é uma mudança de mindset. As lideranças precisam entender que esse é um investimento a longo prazo e que vai precisar, inicialmente, de recursos destinados à contratação de tecnologia e pessoal. 

O segundo é entender que não preciso começar do modelo mais complexo de manutenção preditiva. Existem escalas de adaptação à tecnologia que podem ser adotadas de acordo com a evolução e necessidade da empresa. 

A primeira fase dessa escala, de acordo com a Mckinsey, é  a manutenção baseada na condição, quando sensores disparam alarmes com base em gatilhos predefinidos; a segunda é a predição baseada em equações, que cria regras matemáticas para prever falhas específicas e problemas precoces; a terceira é o pacote de analytics específico para a finalidade, com modelos de análises que monitoram equipamentos a partir de dados; por fim, a fase mais avançada é de sistema de analytics que abrange todos os ativos, ou seja, um sistema de dados que consegue monitorar e prever as necessidades de todos os equipamentos da fábrica. 

As indústrias podem adotar o nível de maturidade de manutenção preditiva que fizer mais sentido para o momento do seu negócio e evoluir com o tempo. 

As regras de ouro, de acordo com a instituição de pesquisa, para ter a implementação de sucesso desse processo é seguir as seguintes etapas: 

• Ser criterioso com relação a quais ativos incluir
• Pensar nos parceiros certos
• Dar tempo suficiente para melhorar os modelos
• Colocar as pessoas em primeiro lugar
• Inserir a manutenção preditiva no ecossistema digital mais amplo da organização