Análise Preditiva de Falhas (APF): mais confiabilidade e disponibilidade com software de manutenção

O que é Análise Preditiva de Falhas (APF)?

A Análise Preditiva de Falhas (APF) é uma abordagem que, por meio de técnicas usadas com a tecnologia, busca antecipar falhas em equipamentos e sistemas antes que elas aconteçam, utilizando dados, históricos de manutenção, condições operacionais e padrões de comportamento dos ativos. 

Diferente de apenas reagir a problemas, a APF trabalha com previsão e tomada de decisão baseada em evidências.

A APF utiliza recursos tecnológicos e várias técnicas para conseguir fazer uma antecipação dessas falhas que podem ocorrer, como:

• Sensores supervisórios: para um acompanhamento em tempo real do comportamento do ativo; 
• Software CMMS: para gestão da manutenção preventiva e preditiva de forma inteligente; 
• I.A. integrada a sistemas: para alertar e tomar ações como geração de uma O.S. através de um alerta que foi emitido devido a um comportamento anormal do ativo. 

Com a tecnologia e o conhecimento de técnicas importantes em mãos, é possível antecipar falhas, diminuir o custo operacional e aumentar a confiabilidade e disponibilidade. 

Realizar a APF se tornou algo essencial dentro das empresas, mas é necessário contar não somente com a tecnologia que é disponibilizada, mas também com estratégias inteligentes, até mesmo para serem usadas junto aos métodos tecnológicos. 

Técnicas usadas para aplicar a Análise Preditiva de Falhas

Como citamos acima, a APF não depende somente de recursos tecnológicos, mas de um conjunto de métodos complementares. 

Ela é construída a partir da combinação de diferentes técnicas de análise, que permitem identificar modos de falha, causas, consequências e padrões de comportamento dos ativos ao longo do tempo.

Quando essas técnicas são integradas às ferramentas tecnológicas, como um software de manutenção, a análise preditiva de falhas tem um efeito ainda mais assertivo, pois os dados são armazenados, trabalhados e analisados de forma contínua.

Essas técnicas têm o objetivo de ajudar a realizar a análise de uma maneira mais correta para de fato antecipar as falhas e orientar nas tomadas de decisão.
Algumas podem ser: 

• FMEA – Análise dos Modos e Efeitos de Falha: o FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) é uma das técnicas mais utilizadas na APF. Ela busca identificar como um equipamento pode falhar, por que falha e quais são os impactos dessa falha. Assim você pode analisar as falhas potenciais antes que  elas ocorram e adotar ações preventivas; 

Para uma melhor aplicação, baixe a nossa planilha FMEA

• Análise de Causa Raiz (RCA): é uma técnica usada de forma sistemática para investigar e identificar a verdadeira origem da falha. Assim, você entende o comportamento do ativo e evita que falhas se repitam por motivos que antes eram desconhecidos. A RCA usa métodos como:

• • Técnica dos 5 Porquês: Criada por Sakichi Toyoda, fundador da Toyota, para questionar o motivo de um determinado problema, até chegar à causa raiz dele. 
  • Diagrama de Ishikawa (Espinha de Peixe): ajuda a analisar as causas de um problema de forma ampla e organizada, separando-as em categorias para facilitar a investigação.

Leia também: Análise de Causa Raiz – RCA: o que é e como aplicar no dia a dia da manutenção

Essas técnicas ajudam a identificar as falhas e suas causas. Assim, com base no comportamento do ativo, você pode realizar análises preditivas e agir antes que o problema se repita. 

Qual é a diferença entre manutenção corretiva, preventiva, preditiva e APF?

Compreender as diferenças entre os tipos de manutenção é fundamental para entender a gestão de ativos e o papel da Análise Preditiva de Falhas. Cada tipo de manutenção traz uma abordagem diferente para atender necessidades diferentes. 

Vamos entender melhor abaixo: 

• Manutenção corretiva: é quando a manutenção ocorre após a falha de um equipamento, ela surge para consertar o erro. Por isso, na maioria das vezes, é a manutenção mais custosa, pois não há previsão e nem planejamento de nada; 
• Manutenção preventiva: é a manutenção que não espera a falha acontecer, ela é colocada em prática de forma contínua e periodicamente de forma constante para manter o equipamento em um bom desempenho. Embora traga vantagens, em alguns casos a manutenção preventiva nem sempre é precisa sobre quando o equipamento realmente precisa de reparo; 
• Manutenção preditiva: a manutenção preditiva age conforme a necessidade do equipamento, baseada no comportamento dele. Ela analisa e identifica os sinais do equipamento e prevê, com base nisso, que algo pode dar errado.
  Alguns destes sinais podem ser irregularidade com a vibração ou variação anormal da temperatura. Assim, a manutenção ocorre apenas quando é de fato necessária, sem esperar que a falha ocorra e sem seguir cronogramas repetitivos. 
• APF: seguindo a linha de raciocínio acima, com base no que já aprendemos da APF, poderíamos falar que ela trabalha junto com a manutenção preditiva. Mas ela vai um pouco além, pois o seu foco não é apenas detectar uma condição anormal, mas antecipar o risco de falha com base nesses comportamentos, analisando também as causas destes comportamentos para que eles não se repitam. 

Podemos dizer de forma resumida que a APF e a manutenção preditiva trabalham de mãos dadas e uma completa a outra. 

Por que a Análise Preditiva de Falhas é estratégica para a manutenção?

A APF permite que a empresa compreenda quando, como e por que um ativo tende a falhar, possibilitando o planejamento antecipado de recursos, paradas e investimentos, realizando assim uma manutenção estratégica. Isso traz diversos benefícios, como: 

• Redução de manutenções corretivas; 
• Redução de riscos; 
• Redução de custos; 
• Melhor proveito da vida útil do ativo;
• Maior organização para a empresa e para o setor de manutenção. 

Trabalhar com análise de falhas e com o comportamento do ativo é a forma mais correta e eficiente de gerir a manutenção. Assim você adquire um maior conhecimento em relação aos equipamentos de sua empresa e pode aplicar as informações a favor de ações da própria gestão da manutenção, como:

• Identificar ativos críticos; 
• Trabalhar com um software integrado a tecnologias como I.A. e sensores supervisórios; 
• Organizar os cronogramas de manutenção conforme a necessidade de cada ativo. 

Fazer gestão de manutenção requer trabalhar com técnicas ou ferramentas como a APF.   

Quais dados são necessários para realizar a Análise Preditiva de Falhas?

A APF depende diretamente da qualidade, consistência e diversidade dos dados a respeito do comportamento do ativo, para que, assim, com essas informações, a análise possa ser feita. 

Os dados são coletados e organizados para identificar comportamentos recorrentes e sinais de anormalidade. E para que esses dados sejam confiáveis, determine a forma como serão coletados e a frequência das coletas. 

Trabalhar com sensores integrados a um software CMMS é uma forma muito eficaz, mas não se esqueça de deixar sempre um responsável para supervisionar o desempenho das soluções tecnológicas. 

Um software CMMS trará automatização dos processos, pois irá receber de forma automática os dados coletados pelos sensores e irá agir quando necessário, podendo emitir uma O.S., por exemplo. Os dados que são coletados irão variar de acordo com a necessidade de cada equipamento. Mais alguns dados podem ser: 

• Histórico de falhas e causas;
• Histórico de manutenção; 
• Histórico de disponibilidade; 
• MTBF e MTTR; 
• Dados de comportamento (Vibração, Temperatura, Nível de óleo);
• Custos e consumo;
• Histórico de parada dos equipamentos. 

Não se esqueça de checar sempre a integridade dos dados, informações incorretas ou incompletas podem te levar a uma análise equivocada. 

Como um software de manutenção viabiliza a Análise Preditiva de Falhas?

Sem um software adequado, é praticamente impossível realizar APF. O volume de dados necessário e a complexidade das análises exigem sistemas capazes de organizar, processar e interpretar informações continuamente.

Fazer essa organização por meio de planilhas e de forma manual levará à confusão de informações e consequentemente a um resultado errado da análise. Sem falar que alguns dados só são perceptíveis de serem detectados por sensores. 

Neste contexto, o software deverá centralizar os dados e, a partir disso, entregar ferramentas que lhe ajudarão a gerir estes dados para a tomada de ações. Algumas ferramentas são: 

• Geração de alertas: o CMMS deve ter uma ferramenta para que um alerta seja emitido quando um equipamento atinja determinado comportamento que não seja normal, como uma temperatura alta, por exemplo; 
• Geração automática de O.S.: além de emitir um alerta, o software também deve ter a opção de já emitir uma ordem de serviço para que um reparo ou algum monitoramento seja feito o quanto antes possível assim que o ativo apresentar o comportamento inadequado; 
• Apontamento e histórico de falhas: o sistema deve conter a possibilidade do apontamento das falhas ocorridas e das causas destas falhas, para que assim um histórico seja gerado e bem analisado; 
• Consultas facilitadas a KPIs: indicadores relacionados aos ativos são extremamente importantes para fazer uma análise de falhas e do comportamento do equipamento relacionado a essas falhas. Então, o sistema deve gerar isso de forma automatizada com base nas informações que são alimentadas nas ordens de serviço; 
• Histórico de manutenção: o CMMS deve oferecer relatórios e consultas facilitadas de todo o histórico da manutenção realizada, da forma mais detalhada possível, com informações sobre:
  • Cada atividade realizada;
  • Tempo de execução; 
  • Materiais gastos; 
  • Mão de obra; 
  • Registro de fotos.  

• Integração com sensores: um sistema deve ter a capacidade de se integrar com sensores supervisórios, para facilitar o fluxo de trabalho, contar com dados confiáveis e precisos, pois alguns comportamentos não são perceptíveis a olho nu; 
• Análise FMEA: um bom CMMS deve possuir a ferramenta de análise FMEA para registrar, avaliar e acompanhar os modos de falha potenciais dos equipamentos, suas causas e efeitos, atribuindo assim notas de severidade, ocorrência e detecção, para se obter, através da combinação desses valores, o RPN. 

Com tantas informações e necessidades, fazer o uso de um software é necessário e eficaz. 

Passo a passo para aplicar Análise Preditiva de Falhas com software de manutenção

A implantação da APF deve ser vista como um processo gradual e estruturado, não como uma ação isolada.

Para usar as ferramentas que o CMMS oferece e extrair um bom proveito delas, você deve estabelecer e seguir alguns parâmetros que vão ajudar a chegar a um resultado assertivo da análise.

As informações que o software vai lhe entregar dependem diretamente do compromisso da equipe de gestão e operacional, pois é através dos dados imputados por eles no sistema que o CMMS vai conseguir gerar os indicadores e históricos corretos. 

Então, para que esse fluxo corra conforme deve ser, você pode seguir alguns passos, que são: 

• Identificar e priorizar ativos críticos; 
• Padronizar registros; 
• Alimentar corretamente o software; 
• Investir em treinamento da ferramenta para o time operacional e de gestão; 
• Definir responsáveis para acompanhar o apontamento de registros e uso do sistema; 
• Tomar decisões baseadas em dados. 

Após adotar essas práticas, você já conseguirá fazer o uso adequado das ferramentas que o sistema lhe oferece. 

Lembre-se: o passo mais importante para conseguir extrair qualquer tipo de resultado de um sistema é saber como manuseá-lo. Sabendo usar o software da forma correta, você conseguirá fazer uma ótima análise preditiva das falhas. 

A APF substitui a manutenção preventiva?

Uma dúvida comum é se a APF elimina a necessidade da manutenção preventiva. Na prática, isso não acontece. A APF ajusta e otimiza a preventiva, tornando-a mais inteligente.

Apesar de que a APF irá lhe ajudar a executar uma manutenção mais voltada à necessidade real do ativo, e não seguir cronogramas fixos como a preditiva faz normalmente, isso não elimina a necessidade da manutenção preditiva. 

Alguns equipamentos não têm a necessidade de um investimento preditivo, a preventiva já atende completamente e é a mais ideal. Isso acontece em alguns casos, como:  

• Onde o ativo tem baixa criticidade; 
• Onde o desgaste é previsível e a falha acontece conforme o tempo de uso; 
• Quando o custo da preditiva é maior que o seu benefício; 
• Quando a atividade é voltada para a substituição de componentes que têm o tempo de vida útil fixo. 

Por isso, é sempre importante fazer um mapeamento correto dos ativos em sua empresa, para que assim você possa direcionar o tipo de manutenção mais adequado para cada um. 

Principais erros ao tentar aplicar Análise Preditiva de Falhas

A implementação da APF pode falhar, não por falta de tecnologia, mas por erros conceituais e de processo. Como vimos nos tópicos anteriores, é muito importante conhecer técnicas e ferramentas inteligentes para saber como aplicar a APF, mesmo contando com a ajuda de sistemas, sem mencionar o fato de que é extremamente importante saber como manusear o sistema também. 

Neste contexto, não foque apenas em um dos pontos, somente nos processos e técnicas ou somente na usabilidade dos sistemas. Caso algum dos pontos citados acima não receba a atenção adequada, a aplicação da APF não surgirá o efeito necessário. E isso acontece com bastante frequência, os erros mais comuns são: 

• Acreditar que a tecnologia resolverá tudo sem o esforço das pessoas envolvidas; 
• Querer aplicar a APF sem conhecer seu conceito e sem estudar as ferramentas correlacionadas a ela; 
• Não padronizar os processos no software usado; 
• Não investir em treinamentos da equipe, tanto técnico quanto operacional; 
• Negligenciar o uso correto do software, levando à obtenção de dados equivocados; 
• Não acompanhar os KPIs após a implementação da ferramenta. 

Tentar aplicar o uso da APF, mas sem realizar os procedimentos corretos, é o mesmo que jogar tempo e dinheiro no lixo. Os objetivos não serão alcançados e os resultados entregues estarão equivocados, podem gerar uma confusão para sua empresa, levando à tomada de decisões que podem piorar o cenário do setor de manutenção. 

Indicadores que ajudam na Análise Preditiva de Falhas

Indicadores de desempenho são essenciais para acompanhar, validar e aprimorar a APF; eles irão ajudar a medir confiabilidade e desempenho dos ativos.

Além disso, eles contêm dados que são essenciais para que a APF seja realizada, pois a análise de falhas é feita justamente a partir de dados que são extraídos dos ativos e do comportamento de cada um. 

Ter um histórico e os indicadores que trazem essas informações de forma facilitada ajuda muito no processo da análise. Alguns destes indicadores podem ser: 

• MTTR (mean time to repair ou Tempo Médio de Reparo): indica o tempo médio que normalmente é usado para o reparo do equipamento em questão após uma falha; 
• MTBF (Mean Time Between Failures ou Tempo Médio Entre Falhas): indica o tempo médio de operação de um equipamento entre uma falha e outra;
• Disponibilidade: este indicador é essencial para saber o quanto um equipamento estará acessível e apto para trabalho em um determinado momento;
• Histórico de análise de falhas: talvez este seja o indicador mais importante para conhecer o comportamento do ativo relacionado às falhas e às causas das falhas que já ocorreram com os equipamentos. 
• Histórico de manutenção: também é importante acompanhar as ações que foram tomadas a partir das falhas ocorridas e assim analisar qual estratégia foi mais inteligente e onde há espaço para melhorias;
• Confiabilidade: aqui nós já podemos ver a representação da probabilidade de um equipamento funcionar da forma mais correta e confiável possível.
  

Então, não se esqueça de usar um software que lhe entregue estes e outros indicadores de forma facilitada e eficiente, como entrega o software Engeman®. 

Como a Análise Preditiva de Falhas aumenta a confiabilidade e a disponibilidade dos ativos?

A APF tem papel direto no aumento da confiabilidade e da disponibilidade operacional dos ativos, pois permite identificar padrões de degradação, antecipar riscos e agir antes que ocorram falhas críticas.

Quando a manutenção deixa de ser reativa e passa a ser orientada por dados reais de condição, indicadores como MTBF tendem a aumentar, enquanto o MTTR e o número de paradas não planejadas são reduzidos. Esse equilíbrio aumenta o tempo de operação disponível, melhora a previsibilidade da produção e reduz os custos associados a corretivas emergenciais.

Com o apoio de um software de manutenção capaz de centralizar dados, gerar alertas e apoiar a tomada de decisão, a APF se torna um elemento estratégico para garantir desempenho estável, continuidade operacional e maior vida útil dos equipamentos.

Como escolher um software de manutenção preparado para Análise Preditiva de Falhas?

A escolha do software impacta diretamente o sucesso da APF, como vimos acima, um sistema inteligente vai lhe entregar informações que são cruciais para a realização da análise. 

Então, analise cada critério que é necessário para realizar a APF e verifique se o software atende aos requisitos. Faça reuniões para esclarecer todas as dúvidas e conhecer cada ferramenta que o sistema possui. 

O Engeman® é um software CMMS completo que ajuda, além de realizar toda a programação e gestão da manutenção, a executar a APF, e ele contém todas as ferramentas e KPIs citados aqui neste artigo. 

Vamos ver abaixo algumas dessas funcionalidades: 

• Análise FMEA: o Engeman® tem a própria ferramenta FMEA, onde você pode apontar o modo de falha, causa e seu efeito, dentro do próprio cadastro do ativo, e o sistema permite definir a severidade, ocorrência e detecção para assim calcular o RPN. É possível ainda apontar as ações recomendadas caso o problema ocorra, para assim executar as manutenções conforme a análise FMEA.

Leia também o whitepaper: Como aplicar o FMEA na prática usando o Engeman®?

• Apontamento e histórico de falhas: para que os históricos sejam gerados, é necessário apontar a falha ocorrida com o ativo e a causa desta falha, e na O.S do Engeman® existe um campo próprio para isso, onde as informações serão colocadas de forma detalhada e depois os históricos e KPIs serão gerados.
  (Colocar aqui a imagem de tela de apontamento de ocorrência do Mobile enviada em anexo)
• Geração automática de O.S.: fazer a análise APF só será funcional se um plano de ação estiver vinculado a ela caso o problema potencial ocorra, assim, ações poderão ser tomadas antes que este problema se torne de fato funcional. Neste contexto, as informações de comportamento do ativo serão imputadas no Engeman® e o sistema emitirá um alerta ou até mesmo uma O.S. para que alguma ação seja realizada, impedindo assim que o equipamento chegue em um estado crítico por falhas não supervisionadas. 

Além das funcionalidades, o Engeman® conta, é claro, com todos os KPIs mencionados aqui neste artigo também, para que você possa ter em mãos todas as informações necessárias para realizar assim a APF. 

Conclusão

Realizar uma análise APF requer conhecimento e auxílio das ferramentas corretas, mas é um processo que é fundamental nas indústrias atualmente, pois aumenta o ciclo de vida do ativo e previne gastos excessivos com manutenções mal planejadas. 

Ao antecipar falhas e orientar intervenções mais assertivas, a APF fortalece diretamente a confiabilidade dos equipamentos e sustenta maiores níveis de disponibilidade operacional.

Fazer uma gestão de manutenção inteligente não se baseia somente em consertar falhas, mas sim em preveni-las. Por isso, é tão importante realizar uma análise funcional e confiável para que seus resultados sejam aprimorados dia após dia. 

E para que a APF seja realizada junto a uma gestão de manutenção eficiente, é necessário contar com ferramentas tecnológicas e um sistema de manutenção que tenha as funcionalidades voltadas a esse processo, como o Engeman®. Não deixe de solicitar uma demonstração para conhecer melhor!