Reduzir paradas de máquina exige identificar suas causas, monitorar indicadores em tempo real, realizar manutenção preventiva e preditiva, modernizar equipamentos obsoletos e treinar operadores.
Empresas que utilizam coleta automática de dados e análise contínua conseguem reduzir significativamente o tempo de inatividade não planejada.
As paradas podem ser classificadas em duas categorias:
Paradas planejadas, são esperadas e fazem parte da operação que, quando bem planejadas, possuem baixo impacto na produtividade:
E as paradas não planejadas, que geram prejuízo para operação, onde as principais falhas se incluem:
As paradas não planejadas são as que mais prejudicam os indicadores de produtividade das indústrias e podem representar em mais de 80% das causas perda de produtividade afetando os indicadores de disponibilidade, eficiência e qualidade. O objetivo das mobilizações de melhoria contínua industrial é reduzir as paradas não planejadas para zero eventos.
Muitas empresas calculam o custo de uma parada usando apenas o custo de manutenção, como peças e horas de suporte externo. Porém na prática uma parada impacta também:
Em linhas contínuas, uma parada de máquina pode ocasionar a parada de outras máquinas anteriores ou subsequentes no processo e não apenas o posto de trabalho parado. Os impactos também se estendem para as linhas de embalagens, expedição e transportes, por exemplo.
Descubra porque a máquina para. Registre:
Esta forma criará dados para realimentar o ciclo de melhoria contínua da estabiliade básica da planta. Tão importante a registrar é relatar todos os fatos e com precisão nas informações. Pior que trabalhar sem dados é trabalhar com dados duvidosos, distorcidos ou faltantes.
O desafio que existia a anos atrás de registrar todos os dados em um papel ao lado da máquina não existem mais. Atualmente é possível ter sistemas integrados no controle da máquina que registram em banco de dados os eventos de forma automática, sendo capazes de gerar relatórios e até mesmo informações em tempo real para um dashboard em uma sala gerencial e integrar com sistemas MES e ERP.
O ideal é ter o próprio CLP de controle do processo ou da máquina para registrar automaticamente:
Esses dados podem ser armazenados em um banco de dados industrial para análise histórica.
Quando a máquina é simples que não precisa de um CLP é possível realizar o monitoramento dela utilizando gateways de coleta de dados IIoT.
A HSN Automation possui por exemplo o EFM100, um gateway IIoT para conectar aos sinais discretos de qualquer máquina e enviar para um servidor local ou em nuvem e fazer a digitalização dela. O EFM100 é compatível com qualquer software de monitoramento, usando protocolos MQTT ou RESTful API.
Da mesma forma, ele pode ser utilizado para captar sinais digitais dos CLPs com código-fonte fechado ou sistemas legado.
Através EFM100, é possível coletar dados, como por exemplo:
Para uma visibilidade melhor do processo, é recomendado a visualização de indicadores:
Dashboards permitem identificar rapidamente quais máquinas apresentam maior impacto na produção e quais são as perdas atuais.
Monitorar várias máquinas da planta dá uma noção de atacabilidade e motiva melhorias de produtividade e redução de perdas:
As respostas indicam onde concentrar os investimentos com melhor retorno, porém sem dados é impossível responder as perguntas e fundamentar uma boa decisão estratégica.
Esperar o equipamento quebrar é uma das estratégias mais caras. Um plano preventivo inclui:
O objetivo é transformar uma parada não-planejada, onde causará grandes prejuízos para operação, em uma parada planejada. Apenas comparando os custos de manutenção, uma preventiva bem realizada tende a custar 25% a menos que uma manutenção corretiva, sem causar perdas na produção.
A manutenção preditiva utiliza sensores e dados para prever falhas antes que ocorram:
É a evolução da manutenção preventiva. Enquanto a manutenção preventiva envolve a recomendação de ações baseados em intervalos de tempo antes de apresentar potencial de falha, a manutenção preditiva envolve sensoriamento, dados e conhecimento técnico específico do ativo industrial que está sendo medido.
O objetivo é realizar a troca do componente, lubrificação e limpeza no momento certo, ao invés de um intervalo definido. O uso do ativo é aproveitado até o seu limite, fazendo a reposição de peças e manutenção no instante antes da falha acontecer.
Equipamentos antigos costumam apresentar problemas como:
O retrofit pode aumentar a confiabilidade sem necessidade de substituir toda a máquina. Existem várias estratégias para viabilizar um retrofitting de uma máquina ou linha de produção e já escrevemos um artigo sobre este tema, leia clicando aqui.
Sistemas manuais podem apresentar baixa produtividade, falhas operacionais e perdas de matéria prima.
Prefira provedores de engenharia e máquinas que possuem uma boa gestão de alarmes e que apresentem ao operador uma forma de trabalhar fluída e intuitiva.
Equipamentos em conformidade com a ISA101 fornecem todos os benefícios para uma máquina e planta rodar de forma simples e sem erros. Manutenção é capaz de acompanhar o funcionamento dos ativos em tempo real e diagnosticar rapidamente uma falha, reduzindo consideravelmente o MTTR. Você pode entender mais sobre a ISA101 e seus benefícios lendo um de nossos artigos especializados sobre este assunto, clicando aqui.
As mais atualizadas atualmente são:
Vale ressaltar que as tecnologias por si só não resolvem o problema se não executado por empresas com profissionais com domínio da tecnologia. Sempre procure conhecer sobre a experiência e o domínio que o provedor da solução tem sobre a tecnologia com os resultados que você precisa no seu projeto. Um projeto mal executado, além de custar caro na implantação, pode gerar contínuas perdas por falhas de programação, erros de comunicação, suporte técnico deficiente, projeto mal dimensionado e dificuldade de diagnóstico.
O maior erro na indústria é achar que a inteligência artificial possui o efeito milagroso de resolver tudo com um prompt. Na indústrica (ainda) não é bem assim.
Diferente que as IAs generativas que usamos em nosso dia a dia que possuem conhecimento computado sobre conhecimentos populares e abertos, uma operação industrial possui informações mais restritivas. Cada indústria lida com diferentes produtos, processos, máquinas, matéria prima, culturas, localização geográfica, tudo faz parte de um sistema fechado e particular, operando de forma diferente de qualquer outra empresa (e até mesmo filiais).
Para indústria ter sucesso com uso de IA os dados precisam ser preparados, padronizados e usados modelos que fazem sentido para o problema ou melhoria que se objetiva. Em 2020, Acatech publicou um excelente artigo orientando as empresas a fundamentar suas bases para digitalização, recomendamos a leitura, clique aqui.
Para qualquer que seja o momento da sua planta fazer uso da IA, as seguintes práticas são recomendadas antes da implantação:
Também vale alertar sobre o uso de informações sensíveis do seu negócio com sistemas de IA abertos, que podem expor seu negócio à vulnerabilidades.
Normalmente, é uma combinação de falhas mecânicas, problemas elétricos, sensores defeituosos, erros operacionais e manutenção inadequada.
Não. Ela reduz a probabilidade de falhas, mas deve ser complementada por monitoramento contínuo e análise de dados.
Em muitos casos, sim. Quando a estrutura mecânica está em boas condições, a atualização dos sistemas elétricos e de automação pode aumentar a confiabilidade com um investimento menor que o de uma nova máquina.
Monitorando indicadores como disponibilidade, MTBF, MTTR e OEE, além do histórico detalhado das paradas.
Sim. Modelos de IA podem identificar padrões anormais em dados de sensores, permitindo detectar problemas antes que evoluam para falhas.
Reduzir paradas de máquina não depende de uma única ação, mas da combinação de monitoramento, análise de dados, manutenção estruturada e modernização da automação.
Empresas que registram automaticamente os eventos das máquinas, acompanham indicadores em tempo real e utilizam tecnologias como Edge Computing e manutenção preditiva conseguem aumentar a disponibilidade dos equipamentos, reduzir custos e melhorar a produtividade.
A HSN Automation é uma empresa de automação industrial sediada no norte de Santa Catarina com equipe altamente qualificada para fornecer as melhores soluções para alta disponibilidade e confiabilidade de seus projetos de máquinas e processos industriais.