Manutenção Preditiva em Sistemas Críticos: como evitar falhas e reduzir custos

O que são sistemas críticos e por que eles não podem falhar?

Um sistema crítico é qualquer sistema que não pode falhar sem causar grandes problemas.

Esses problemas podem ser financeiros, operacionais, ambientais ou até colocar vidas em risco. Ou seja, são sistemas que precisam funcionar com o máximo de confiabilidade e disponibilidade possível.

Imagine a energia de um hospital acabar durante uma cirurgia ou o sistema de controle de um avião falhar em pleno voo? É exatamente esse tipo de situação que define o que é um sistema crítico.

Para uma melhor organização desses parâmetros, existem os níveis de criticidade, que podem ser: 

• A (criticidade máxima): São os equipamentos mais críticos, que precisam de uma atenção maior na manutenção. 
• B (criticidade média): não deixam de ser equipamentos importantes, porém podem ser considerados de prioridade média, porém, de toda forma, a manutenção não pode deixar de ser realizada.
• C (criticidade baixa): são os equipamentos com menor importância, onde, caso haja falha, o impacto não será tão considerável e nem irá atrapalhar de forma drástica as atividades da empresa. 

Os níveis acima ajudam a melhor classificar a importância de cada equipamento. Claro que para essa definição existem algumas ferramentas que auxiliam no processo de classificação, como a Matriz de Criticidade, que é uma ferramenta usada para avaliar a importância dos equipamentos, levando em consideração a probabilidade de ocorrência e o impacto de uma determinada falha ou situação, levando em conta alguns critérios. 

Para facilitar a obtenção da criticidade dos seus equipamentos, acesse a nossa planilha de matriz de criticidade.

Exemplos de sistemas e equipamentos críticos na prática

Para um melhor entendimento, separamos alguns exemplos desses equipamentos e sistemas críticos: 

• Equipamentos hospitalares: como respiradores, monitores cardíacos e sistemas de energia. Uma falha desses equipamentos pode colocar vidas em risco imediatamente; 
• Indústrias químicas: equipamentos como reatores, se mal gerenciados, podem causar danos graves ao meio ambiente, sem falar de acidentes pessoais que podem ser gravíssimos ou até fatais; 
• Sistema de energia elétrica: usinas, redes de distribuição e subestações são extremamente importantes para o funcionamento da maioria das indústrias.
  As falhas destes ativos podem gerar grandes prejuízos financeiros e parada total das atividades em alguns casos. 

Entender o que é um sistema crítico é o primeiro passo para perceber por que a manutenção preditiva é tão importante. Se um sistema não pode parar, não é possível esperar ele quebrar para fazer algo a respeito, é preciso antecipar os problemas, acompanhar sinais de desgaste e agir antes que a falha aconteça.

O que é manutenção preditiva e como ela funciona na prática

De forma simples, a manutenção preditiva é uma estratégia que busca prever falhas antes que elas aconteçam, utilizando dados, monitoramento contínuo e análise do comportamento dos equipamentos ou sistemas. É o tipo de manutenção que é realizada conforme a necessidade real do ativo apresentada pelo seu comportamento. 

Diferente da corretiva que espera a falha acontecer para agir e da preventiva que age seguindo um calendário fixo, a preditiva observa o comportamento real do equipamento e identifica sinais de que algo pode vir a dar errado. Ela analisa dados como: 

• Temperatura; 
• Pressão;
• Vibração. 

Mas para realizá-la precisamos entender que ela não acontece no olho, mas depende de tecnologia e acompanhamento constante.

Passo a passo para implementar manutenção preditiva

Para colocar a manutenção preditiva em prática, alguns passos básicos são:

• Coleta de dados: mais eficaz se realizada através de sensores que monitoram temperatura, vibração, pressão, desempenho, entre outros. Existem níveis de comportamento que não podem ser identificados apenas com uma vistoria humana, por isso o sensor é tão essencial nessas situações, sem falar que o monitoramento através deles é realizado em tempo real; 
• Análise desses dados: os dados precisam ser avaliados para identificar padrões ou comportamentos fora do normal. É muito importante ter acesso ao histórico de manutenção e comportamento para analisar falhas ocorridas juntamente de suas causas; 
• Tomada de decisão: a manutenção é feita antes da falha acontecer, no momento ideal. Com dados e o conhecimento do seu ativo nas mãos, fica muito mais fácil entender os sinais que ele te dá e fazer a manutenção na hora certa, antes que esse sinal vire de fato um problema.

Viu só porque ela é tão importante para sistemas críticos? Se nesses sistemas não há espaço para falhas, então a melhor estratégia não é reagir, é prever e evitar.

Leia também: Manutenção Corretiva vs Preventiva vs Preditiva – qual é a melhor estratégia?  

Exemplos de manutenção preditiva em sistemas críticos

Pensando agora em um contexto que una os dois pontos, sistemas críticos e manutenção preditiva, fica fácil entender que, após conhecê-los separadamente, ambos estão diretamente conectados.

Em sistemas críticos, a manutenção preditiva não é apenas uma melhoria; ela é uma necessidade para garantir segurança, disponibilidade e confiabilidade. E isso acontece por meio de monitoramento constante, análise de dados e ações planejadas antes que qualquer problema se torne grave.

Sabemos que cada cenário terá uma necessidade diferente de monitoramento e manutenção, mas vale destacar que equipamentos críticos merecem uma atenção dobrada, e a escolha por um tipo de manutenção que entregue essa atenção é uma escolha inteligente.  

Para um melhor entendimento, vamos pensar no seguinte cenário: 

• Indústria (máquinas de produção contínua): uma fábrica depende de máquinas que operam 24 horas por dia, mesmo que de forma intercalada entre as principais e as reservas. Se uma delas parar, toda a produção pode ser interrompida, causando grandes danos materiais devido à demanda e à operação que a indústria possui. Alguns dos ativos monitorados são: 
  • Motores elétricos;
  • Esteiras transportadoras;
  • Bombas industriais.

Como implementar a manutenção preditiva nesse cenário?

Para implementar a manutenção preditiva nesse cenário, os seguintes passos podem ser seguidos:  

• Mapeamento dos ativos críticos: identificação das máquinas com maior impacto na produção e classificação por criticidade; 
• Instrumentação dos equipamentos: instalação de sensores para medição de vibração, temperatura e corrente elétrica; 
• Coleta contínua de dados: os dados devem ser analisados, mas coletados e armazenados em sistemas que ajudarão a disparar ações preditivas de manutenção para prevenção da falha; 
• Análise de condição: análise espectral de vibração para identificação de falhas específicas como desalinhamento ou desbalanceamento, tendência de temperatura ao longo do tempo e variação de corrente elétrica como indicador de sobrecarga; 
• Definição de limites operacionais: deve ser definido um valor aceitável para cada variável, junto com a criação de ações como alertas ou emissão de uma Ordem de Serviço através de um CMMS inteligente como o Engeman®; 
• Plano de intervenção (manutenção/ordem de serviço): todo processo deve ser feito com uma equipe preparada que realizará a manutenção com a parada de forma controlada e ágil, seguindo para substituição de componentes antes da falha e ajuste como limpeza, alinhamento, balanceamento, lubrificação, entre outros. 

É importante destacar que todas as atividades devem ser registradas de forma correta para que as informações fiquem salvas e possam ser aproveitadas depois para uma análise contínua da condição do ativo. 

Quais dados monitorar na manutenção preditiva?

Agora que entendemos o processo de forma prática de um cenário em específico, de modo geral, o monitoramento de forma preditiva pode ser feito em alguns equipamentos críticos em vários setores, como em motores, que são na maioria das vezes o componente principal de muitos equipamentos, se tornando o coração de uma indústria. O monitoramento crítico desses equipamentos visa analisar: 

• Vibração: mostra se há desgaste em rolamentos, folgas ou desbalanceamento. A vibração aqui irá identificar desgaste em rolamentos e desalinhamento. 
• Temperatura: avisa sobre aquecimento excessivo nos enrolamentos e mancais;
• Corrente elétrica: aponta sobrecargas e falhas elétricas internas. 
• Sistemas de pressão: compostos por compressores de ar, por exemplo, presentes em uma grande parte das indústrias. 
• Pressão: monitora a integridade de sistemas hidráulicos e pneumáticos, como entrada e saída de ar; 
• Nível: controla a quantidade de fluidos ou sólidos em reservatórios;

Em qualquer ramo de atividade que possua ativos e sistemas críticos é necessário avaliar a necessidade de monitoramento de cada um para que a manutenção seja realizada de forma mais coerente possível, seguindo procedimentos inteligentes que muitas vezes são até indicados pelos próprios fabricantes. 

Como a manutenção preditiva evita falhas catastróficas? 

Na maioria das vezes falhas catastróficas começam com pequenos sinais, quase imperceptíveis no início, mas que vão evoluindo até se tornarem um problema grave.
O grande desafio é que, sem monitoramento adequado, esses sinais passam despercebidos.

É exatamente aí que entra a manutenção preditiva; ela permite enxergar o problema ainda no começo, antes que ele cresça e cause consequências sérias.

Todo sistema, antes de falhar, dá avisos; o problema é que esses avisos nem sempre são visíveis a olho nu. A manutenção preditiva atua justamente identificando esses sinais iniciais, como:

• Pequenas variações de temperatura; 
• Vibrações fora do padrão; 
• Ruídos incomuns; 
• Quedas sutis de desempenho; 
• Oscilações elétricas; 
• Aumento gradual de consumo. 

E como já aprendemos, a manutenção preditiva atua com monitoramento constante e análise de dados, e é justamente por isso que ela evita que o problema tome proporções maiores. 

Na própria realização dela todos os sinais já são identificados e resolvidos antes mesmo que vire uma dor de cabeça maior. Assim a manutenção preditiva ajuda a: 

• Evitar eventos de grande impacto; 
• Proteger vidas e operações; 
• Reduzir custos extremos de reparo; 
• Aumentar a confiabilidade dos sistemas; 
• Permitir planejamento ao invés de reação. 

Falhas catastróficas não surgem de repente, elas são construídas ao longo do tempo e a manutenção preditiva permite interromper esse processo antes que ele chegue ao pior cenário.

Tecnologias aplicadas à manutenção preditiva em sistemas críticos

Em sistemas críticos, onde falhas podem gerar consequências graves, desde prejuízos financeiros até riscos à vida, é essencial contar com o uso da tecnologia.

A manutenção preditiva, quando aplicada a esse tipo de sistema, depende de uma rede de soluções inteligentes que permitem identificar sinais sutis de falha antes que se tornem problemas graves e lidam com esses dados de forma automatizada executando ações inteligentes. 

Neste contexto temos as tecnologias da indústria 4.0 aplicadas na manutenção, que nos ajuda a ver como a quarta geração da manutenção age de forma inteligente através da manutenção preditiva com o uso de tecnologias, como por exemplo: 

• Internet das Coisas (IoT): de um jeito fácil de entender, trata-se de uma rede de objetos físicos com sensores e tecnologia para trocar informações entre si através da internet. Assim, aplicado à manutenção, podemos dizer que através de sensores que podem ser instalados nos equipamentos, coletam os dados necessários e enviam as informações para um sistema central. Então dessa forma o sensor consegue comunicar o um sistema CMMS por exemplo que disparará um alerta para uma tomada de decisão; 

Leia também: Tecnologias da Indústria 4.0 na Manutenção – IoT, Automação e Dados na prática

• Sensores: eles já foram citados aqui neste artigo diversas vezes, mas quando se fala em manutenção preditiva, de fato são essenciais. Os sensores são o ponto de partida da manutenção preditiva; eles coletam dados sobre o comportamento real dos equipamentos e transformam sinais físicos em informações digitais. Alguns exemplos mais comuns são: 
  • sensores de vibração; 
  • sensores de temperatura; 
  • sensores de pressão e vazão; 
  • sensores de corrente; 
  • sensores de nível; 
  • microfones industriais; 
  • câmeras térmicas. 

A tecnologia trabalha em conjunto com a manutenção preditiva. Sensores, IA e automação trabalham juntos para transformar pequenos sinais em ações que podem prevenir problemas críticos em sistemas que são fundamentais para todo o funcionamento de uma indústria. 

O papel dos dados na manutenção preditiva de sistemas críticos

Em sistemas críticos, cada decisão importa; um erro pode causar falhas operacionais, prejuízos financeiros ou até colocar vidas em risco. É por isso que a manutenção preditiva não se baseia em achismos ou inspeções esporádicas, mas sim em dados concretos e confiáveis, principalmente desses sistemas críticos.

São esses dados que nos permitem priorizar ativos, analisar tendências, identificar falhas iniciais e tomar decisões estratégicas antes que problemas graves ocorram.
Mas, ao mesmo tempo, dados imprecisos ou incompletos podem ser extremamente prejudiciais, levando a decisões equivocadas, por isso, devem ser levados a sério e coletados de forma mais segura possível. 

Mas afinal, quais são esses dados e o que cada um representa? Para que os dados gerem percepções reais, é necessário monitorar indicadores de desempenho específicos, que nos ajudam a identificar e priorizar a criticidade de cada ativo além de auxiliar nas estratégias preditivas. 

Indicadores de desempenho para identificar e priorizar a criticidade

Alguns dos principais indicadores utilizados no setor de manutenção são:

• MTBF (Mean Time Between Failures ou Tempo Médio Entre Falhas): indica o tempo médio de operação de um equipamento entre uma falha e outra;
• 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;
• Disponibilidade operacional: este indicador é essencial para saber o quanto um equipamento estará acessível e apto para trabalho em um determinado momento;
• Histórico de falhas: este indicador é extremamente importante para a programação preditiva, pois traz todo o histórico do comportamento do ativo em relação às suas falhas e às causas dessas falhas; 
• Custo da manutenção: este indicador ajuda a medir o custo de cada tipo de manutenção para melhor elaboração e investimento da preditiva. É necessário analisar com cautela para a decisão sobre a priorização de recursos e ativos. 

Os dados são extremamente importantes para a manutenção preditiva em sistemas críticos, sem eles é impossível conhecer o comportamento de cada ativo e classificar sua criticidade. Por isso devem ser tratados com seriedade, e é aí que entra o software Engeman®. 

Como o Engeman® potencializa a manutenção preditiva em sistemas críticos?

Quando falamos em manutenção preditiva, já entendemos que tudo gira em torno de dados, análise e tomada de decisão no momento certo.

Além do Engeman® oferecer todos os indicadores citados no tópico anterior, ele também conta com ferramentas para tomadas de decisão inteligentes quanto à manutenção preditiva e gestão de sistemas críticos. 

Vamos entender um pouco sobre algumas das ferramentas que o Engeman® possui neste sentido: 

• Cadastro e gestão de ativos críticos: antes de prever falhas, é necessário conhecer bem os ativos, até mesmo para priorizar cada tipo de manutenção em cada contexto e necessidade de cada um. O Engeman® permite realizar de forma ilimitada o cadastro detalhado de todos os equipamentos, além de permitir associar o nível de criticidade a que ele pertence, mediante alguns comportamentos e danos que podem ser causados por ele, caso ele apresente alguma falha.

• Integração com sensores e monitoramento: o Engeman® é um software inteligente que possibilita a integração com sensores, facilitando o monitoramento em tempo real. Assim, o sensor pode de forma automática comunicar com o Engeman® enviando os dados de monitoramento, o que fará o software tomar alguma ação inteligente para que uma intervenção seja realizada, podendo emitir um alerta caso um limite seja atingido ou uma O.S. seja gerada, antes que uma falha crítica ocorra.

Além destas e outras funcionalidades, o Engeman® traz segurança a respeito do armazenamento dos seus dados. Guardar todas essas informações em planilhas é inseguro e inviável para estudo e análise de dados. 

A manutenção preditiva deve ser realizada com o uso de tecnologia e ferramentas que auxiliam para que cada decisão seja tomada baseada em dados reais e seguros. O Engeman® atua como um organizador inteligente, transformando dados em ações práticas e seguras.

Conclusão: por que investir em manutenção preditiva em sistemas críticos

A manutenção preditiva é essencial para garantir o funcionamento seguro e contínuo de sistemas críticos, onde não há espaço para falhas que causam problemas extremamente prejudiciais e muitas vezes irreversíveis. 

Com o apoio da tecnologia e o uso inteligente dos dados, é possível evitar falhas, reduzir custos e aumentar a confiabilidade das operações.

E para colocar tudo isso em prática de forma organizada e eficiente, contar com um software CMMS, como o Engeman®, faz toda a diferença.

Para saber mais sobre o assunto e conhecer melhor o Engeman®, agende uma demonstração com a nossa equipe. Esperamos por você!