1. Introdução

A manutenção prescritiva representa o auge do desenvolvimento das estratégias de manutenção, tirando proveito de dados analíticos, machine learning e inteligência artificial, para não só prever quando será mais provável uma avaria de um equipamento, mas também prescrevendo o procedimento mais eficaz para a prevenir. Diferente da manutenção preditiva, cujo foco é a previsão de avarias com base em análise de dados operacionais, a manutenção prescritiva eleva-se a outro patamar, recomendando ações específicas de modo a mitigar riscos, otimizar o desempenho e custos dos ativos no domínio da manutenção [1][2].

A manutenção prescritiva visa [2]:

• Identificar a degradação de um equipamento;
  • Estabelecer relações FMEA, inclusive em casos mais desafiantes;
  • Prescrever ações de manutenção em que agenda e instrui o procedimento a realizar;
  • Recolha de informação constante com base nos parâmetros em análise do equipamento, bem como a nível semântico a partir de relatórios por parte da equipa de manutenção.

Separando as três manutenções relevantes para o artigo, e de modo a desenvolver uma comparação para o melhor entendimento da manutenção prescritiva, sendo esta o cerne do artigo técnico, tem-se:

• Manutenção preventiva: utiliza rotinas de manutenção pré-determinadas, com intervalos definidos com base em calendário, ou em registos de funcionamento, como horas ou quilómetros [1].
  • Manutenção preditiva: utiliza análise de dados de funcionamento de um ativo de modo a prever a sua degradação, e assim prevenir uma avaria, permitindo intervenções de manutenção proativas [1].
  • Manutenção prescritiva: baseada na manutenção preditiva, mas construindo sobre esta o retorno de dados acionáveis, como tarefas de manutenção a realizar, como as realizar, e quando. A análise de dados da manutenção prescritiva acresce um nível de complexidade, não permitindo apenas a análise de dados operacionais do próprio ativo, mas também interpretando dados de relatórios da equipa de manutenção para futura referência, bem como filtrar a qualidade dos mesmos, excluindo outliers [2].

2. Importância e benefícios

A manutenção prescritiva oferece vários benefícios quando comparada às aproximações tradicionais de manutenção face ao paradigma atual, com um misto de manutenção corretiva e manutenção preventiva, esta última condicionada ou sistemática. O principal foco do presente artigo é não só a introdução da técnica da manutenção prescritiva, mas também os benefícios agregados. Sendo estes [3]:

• Melhor fiabilidade de ativos: com a aproximação proativa, tratam-se potenciais avarias antes de estas ocorrerem. Adicionalmente, permite estabelecer relações de causa-efeito de avarias automaticamente;
  • Redução de custos: minimizando indisponibilidades por manutenção ou avaria;
  • Redução de emissões de 𝐶𝑂₂, sendo isto possível através da otimização de processos;
  • Eficiência operacional aumentada: a manutenção prescritiva permite também o agendamento otimizado de intervenções de manutenção com base no funcionamento projetado.

3. Implementação

Enquanto a manutenção prescritiva apresenta maioritariamente benefícios, é importante rever os desafios que esta impõe para a sua implementação. Em primeiro lugar requer a disponibilidade de dados, dependente de registos em tempo real ou manuais, a manutenção prescritiva necessita de dados específicos que permitam avaliar por exemplo a degradação de um componente de um equipamento, que causará eventualmente uma avaria.

Como tal, será também necessário possuir modelos matemáticos que reflitam a degradação e permitam uma análise não só preditiva em primeiro lugar, mas também associando uma prescrição de resolução, inclusive agendamento e ações de manutenção necessárias. Funcionando a manutenção prescritiva através da criação destas mesmas relações.

Apesar dos vários benefícios, existem também ameaças para a implementação da manutenção prescritiva como a complexidade da mesma, sendo que em primeiro lugar o utilizador teria de possuir uma infraestrutura capaz de receber esta estratégia, os custos associados para a implementação da mesma e o esforço de adaptação. No entanto, este esforço é compensado pelos outputs da estratégia uma vez implementada, com os benefícios referidos anteriormente [3].

Uma possível solução, para esta ameaça, é a priorização de equipamentos críticos. Sendo esta passível de determinar através do NPR [4], a adaptação progressiva é crucial para mitigar o risco de falha no período de implementação. Como o NPR é um processo de análise proativa, conjuga os modos de falha de cada equipamento com a detetabilidade, probabilidade e severidade de ocorrência, permitindo assim selecionar uma ou mais áreas piloto relevantes [4].

João Ferraz
Navaltik Management, Lda.

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