Manutenção preditiva com o PRTG

A manutenção preditiva é uma estratégia de manutenção proativa que usa análise de dados e técnicas de modelagem preditiva para prever quando um equipamento ou maquinário tem probabilidade de falhar. Por meio do monitoramento de vários parâmetros e indicadores, como temperatura, vibração, pressão ou métricas de desempenho, a manutenção preditiva tem como objetivo detectar possíveis problemas e resolvê-los antes que causem uma pane ou falha.

Se quiser obter mais informações detalhadas sobre manutenção preditiva, leia nosso artigo TI Explained.

Há vários tipos de técnicas de manutenção preditiva que as organizações podem empregar com base em suas necessidades específicas e na natureza de seus equipamentos. Aqui estão alguns tipos comuns de manutenção preditiva:

• Análise de vibração: A análise de vibração envolve o monitoramento dos padrões de vibração do equipamento para identificar possíveis problemas. Alterações nos níveis, frequências ou padrões de vibração podem indicar falhas, como desalinhamento, desgaste do rolamento ou desequilíbrio.
• Termografia: A termografia, também conhecida como termografia infravermelha, usa câmeras de imagem térmica para detectar padrões anormais de calor no equipamento. A TI ajuda a identificar componentes superaquecidos, conexões soltas ou problemas de isolamento, que podem ser sinais precoces de falha.
• Análise de óleo: Ao analisar as propriedades e os contaminantes dos óleos lubrificantes, a análise de óleo pode fornecer informações sobre a condição de componentes como motores, caixas de engrenagens ou sistemas hidráulicos. A TI ajuda a detectar desgaste, contaminação ou degradação do óleo, fornecendo indicações antecipadas de possíveis falhas.
• Monitoramento acústico: O monitoramento acústico envolve a análise do som ou do ruído emitido pelo equipamento. Ruídos incomuns, como atrito excessivo, moagem ou vibrações, podem indicar problemas mecânicos ou falhas iminentes.
• Monitoramento de desempenho: O monitoramento do desempenho envolve o rastreamento e a análise dos principais indicadores de desempenho (KPIs) do equipamento, como pressão, temperatura, taxa de fluxo ou consumo de energia. Os desvios dos parâmetros operacionais normais podem indicar falhas iminentes ou deterioração do desempenho.
• Monitoramento de condições: O monitoramento da condição envolve monitorar continuamente a saúde e o desempenho do equipamento por meio de vários sensores e medições. A TI combina várias técnicas, como análise de vibração, monitoramento de temperatura e análise de óleo, para fornecer uma visão holística da condição do equipamento.

Na TI industrial e na IIoT, o chamado modelo de maturidade da manutenção fornece diretrizes para que as organizações passem de estratégias de manutenção reativas para estratégias de manutenção proativas orientadas por dados. O motivo? As estratégias reativas custam mais. Cada etapa acima no modelo de maturidade da manutenção traz suas próprias economias de tempo e custo.

• Manutenção reativa: O equipamento só é reparado ou submetido a serviço após um problema ou mau funcionamento.
• Manutenção preventiva: Os serviços, os reparos e a manutenção dos equipamentos são programados com antecedência. Isso pode evitar falhas, mas pode resultar em custos desnecessários e tempo de inatividade se o equipamento não precisar de serviço.
• Manutenção baseada na condição: O estado atual do equipamento é monitorado e comparado a tendências e padrões anteriores. Quando o status está fora da faixa normal, a manutenção é programada.
• Manutenção preditiva: Os dados de produção são analisados por meio de IA ou aprendizado de máquina para prever quando o equipamento precisa de serviço ou manutenção.

O software de manutenção preditiva refere-se a aplicativos ou plataformas baseados em computador que facilitam a implementação e o gerenciamento de programas de manutenção preditiva. Essas soluções de software aproveitam a análise de dados, o aprendizado de máquina e os algoritmos avançados para monitorar a integridade do equipamento, detectar anomalias e prever falhas.

O software de manutenção preditiva pode ser adaptado a setores específicos, tipos de equipamentos ou estratégias de manutenção. TI permite que as organizações implementem e otimizem suas estratégias de manutenção preditiva de forma eficaz, aumentem a confiabilidade dos equipamentos e reduzam os custos de manutenção, passando de práticas de manutenção reativas para proativas.

A manutenção preditiva e as ferramentas de monitoramento são conceitos relacionados, mas distintos, no âmbito da manutenção e do gerenciamento de ativos. Embora ambos envolvam o uso de tecnologia e análise de dados, há diferenças importantes entre eles.

A manutenção preditiva é uma estratégia abrangente que envolve análise de dados, modelagem e planejamento proativo de manutenção com base em falhas previstas.

As ferramentas de monitoramento, por outro lado, concentram-se no monitoramento de dados em tempo real ou periódico para fornecer visibilidade da integridade e do desempenho do equipamento para ações imediatas ou de curto prazo. Embora a manutenção preditiva possa utilizar ferramentas de monitoramento como um componente de sua abordagem geral, as ferramentas de monitoramento em si não incorporam necessariamente os aspectos de modelagem e análise preditivos da manutenção preditiva.

No PRTG, “sensores” são os elementos básicos de monitoramento. Um sensor geralmente monitora um valor medido na sua rede, por exemplo, o tráfego em uma porta de switch, a carga de CPU de um servidor ou o espaço livre em uma unidade de disco. Em média, você precisa de 5-10 sensores por dispositivo ou um sensor por porta de switch.