Tradicionalmente, esses processos dependem fortemente de rotinas programadas, reparações reativas e da experiência da equipa de manutenção. No entanto, a crescente disponibilidade e acessibilidade dos dados, juntamente com os avanços na tecnologia, trouxeram-nos uma nova era de tomada de decisões baseada em dados. Este artigo técnico explora o papel central dos dados na gestão moderna de ativos e manutenção nas suas várias formas, as técnicas analíticas aplicadas, os benefícios da sua utilização, os desafios na implementação e as tendências futuras desta área em evolução.

A gestão de ativos e manutenção baseada em dados representa uma mudança de paradigma em relação às metodologias tradicionais. A gestão de ativos industriais, neste contexto, centra-se em gerir e obter valor dos ativos ao longo de todo o seu ciclo de vida, incluindo projeto, operação, manutenção, recondicionamentos e abate, com o objetivo de otimizar custos, riscos e desempenho. A gestão da manutenção, que é uma componente crítica da gestão de ativos, engloba todos os processos envolvidos na preservação dos ativos físicos de uma empresa para melhorar a sua disponibilidade e fiabilidade, maximizando, em última análise, a eficácia da sua função requerida. Num contexto baseado em dados, isto significa que as decisões em todas estas fases são sobretudo fundamentadas pela análise de dados relevantes, afastando-se de abordagens puramente reativas ou baseadas no tempo. Estes dados relevantes podem ser categorizados de forma genérica em:

• Dados de sensores: incluem informações em tempo real capturadas por sensores incorporados ou conectados a ativos, monitorizando parâmetros como temperatura, vibração, pressão, humidade, níveis de água, entre outros. Esses sensores garantem um fluxo contínuo de informações sobre o estado atual e o desempenho de um ativo.
• Dados operacionais: englobam informações relacionadas com o planeamento e a realização de atividades de manutenção, incluindo ordens de trabalho, procedimentos de manutenção, níveis de stock de peças, e outros.
• O histórico de manutenção: é inestimável para identificar tendências no desempenho de ativos, perceber problemas recorrentes, avaliar a eficácia de estratégias de manutenção passadas e ajudar na definição do planeamento de manutenção futuro.
• Dados ambientais: são cada vez mais importantes os dados relacionados com a pegada de carbono de um ativo, consumo de energia, geração de resíduos, uso de água e conformidade com as normas ambientais, refletindo o crescente foco na sustentabilidade e na aderência regulatória na gestão de ativos.

A manutenção preditiva (PdM) é uma pedra angular das estratégias de manutenção de ativos baseadas em dados. É uma abordagem proativa que utiliza a análise de dados para prever quando um equipamento corre o risco de falhar, permitindo que a manutenção seja realizada antes de ocorrer uma falha dispendiosa. As técnicas empregues na PdM incluem a análise de vibração, a monitorização de temperatura, a análise de óleo, e muitas outras. Pela sua própria natureza preditiva, não nos surpreendem os benefícios desta abordagem, tais como:

1. Redução do tempo de indisponibilidade;
2. Economias de custos significativas;
3. Melhoria da segurança;
4. Aumento da vida útil dos equipamentos;
5. Otimização da alocação de recursos.

A conhecida técnica de Machine Learning (ML) tem um papel importantíssimo na PdM, pois fornece os recursos analíticos para processar grandes volumes de dados de várias fontes, identifica padrões complexos que podem indicar falhas iminentes, e prevê com algum rigor a vida útil do equipamento.

A Internet of Things (IoT) também veio simplificar a gestão de ativos e manutenção baseada em dados, facilitando a recolha consistente de dados dos equipamentos. A IoT permite a monitorização em tempo real, que em si mesmo tem vários benefícios, incluindo a deteção imediata de anomalias ou desvios das condições normais de operação, permitindo respostas rápidas a possíveis problemas. Também permite maior visibilidade sobre a condição dos ativos em qualquer momento, melhorando a consciência operacional e a tomada de decisões.

Este fluxo contínuo de dados sustenta estas estratégias de manutenção proativas e ajuda a evitar que pequenos problemas se transformem em falhas grandes e caras de se resolverem. Uma das vantagens mais proeminentes da alavancagem dos dados na gestão de ativos e manutenção é a redução de custos. As estratégias orientadas por dados permitem programações de manutenção otimizadas, minimizando intervenções desnecessárias e evitando avarias dispendiosas. Ao aumentar a vida útil dos ativos através da manutenção proativa e de melhor gestão do stock de peças, as empresas podem reduzir ainda mais os seus custos gerais. Outro benefício fundamental da gestão da manutenção com base em dados é a maior fiabilidade do equipamento, pois minimiza o tempo de indisponibilidade não planeado, e garante um desempenho operacional mais consistente. Esta maior fiabilidade contribui diretamente para uma maior produtividade e para a redução dos riscos operacionais. Ao capturar e analisar informação sobre a integridade dos ativos e prever as suas necessidades de manutenção, as empresas podem alocar com eficiência a sua equipa de manutenção, gerir o stock de peças de forma eficaz, e distribuir o seu orçamento de manutenção estrategicamente, garantindo que os recursos estão alocados às necessidades mais críticas.

Rodrigo Seruya Cabral
Navaltik Management – Organização da Manutenção, Lda.

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