A manutenção de equipamentos industriais abrange a inspeção, assistência técnica, reparação e substituição de maquinaria e componentes que mantêm a produção em funcionamento. O seu nível de planeamento tem um impacto direto na fiabilidade do desempenho dos equipamentos e no tempo de produção perdido devido a avarias e reparações.

A IA na indústria transformadora proporciona às equipas de manutenção uma visão muito mais clara do desempenho de cada máquina, permitindo que as intervenções sejam planeadas com base na sua condição real. Neste artigo, analisamos como a IA melhora a fiabilidade e a produtividade dos equipamentos, e de que forma os alertas precoces de avarias influenciam a aquisição e o planeamento de peças de substituição.

Três abordagens à manutenção de equipamentos

A manutenção de equipamentos segue habitualmente uma de três abordagens, com muitas instalações a utilizar uma combinação entre elas, consoante o nível de criticidade de cada ativo.

• A manutenção reativa envolve reparar ou substituir equipamentos após a ocorrência de uma avaria. Não requer planeamento prévio, mas as falhas surgem sem aviso e originam paragens não programadas.
• A manutenção preventiva segue um calendário fixo, no qual os componentes são inspecionados ou substituídos em intervalos pré-determinados, independentemente do seu estado. Reduz avarias inesperadas, mas pode conduzir à substituição de peças muito antes do fim da sua vida útil.
• A manutenção baseada na condição depende do estado real do equipamento, utilizando medições como vibração e temperatura para determinar quando uma intervenção é necessária.

A monitorização da condição é uma prática consolidada, embora a sua aplicação a toda uma instalação dependesse tradicionalmente de leituras manuais periódicas e análises especializadas.

A IA torna esta prática viável à escala, uma vez que consegue monitorizar continuamente um grande número de máquinas e identificar alterações difíceis de detetar manualmente. Também possibilita a manutenção preditiva, indo um passo mais além ao estimar quando é provável que uma anomalia em evolução resulte numa paragem de produção.

Como a IA melhora a fiabilidade dos equipamentos

A fiabilidade dos equipamentos é determinada pela frequência com que uma máquina falha e pela antecedência com que essa falha pode ser prevista. A IA melhora a fiabilidade ao identificar problemas numa fase inicial, quando a sua reparação é habitualmente menos dispendiosa e menos prejudicial para o processo produtivo.

Previsão de falhas

A previsão de falhas recorre à IA para estimar quando um equipamento poderá avariar, com base na evolução da sua condição ao longo do tempo. Muitas anomalias desenvolvem-se de forma gradual, e um componente com desgaste ou a começar a falhar apresenta, por norma, alterações mensuráveis, tais como o aumento da temperatura ou da vibração, antes de parar de funcionar. Os modelos de IA aprendem o padrão de funcionamento normal de cada máquina e sinalizam leituras que saiam desse intervalo.

Isto proporciona às equipas de manutenção tempo para planear uma reparação antes que o problema afete a produção. Contudo, depende de um fluxo estável de dados de cada máquina monitorizada, razão pela qual algumas fábricas estão a implementar redes 5G privadas para transportar essa informação com total fiabilidade por toda a instalação.

Em equipamentos mais antigos, esses dados provêm habitualmente de sensores instalados em máquinas que não foram originalmente concebidas para reportar o seu próprio estado. As leituras são depois enviadas para uma plataforma na nuvem, onde podem ser armazenadas e analisadas juntamente com os dados do restante recinto.

Os componentes eletrónicos são menos previsíveis, já que podem falhar com pouco ou nenhum aviso mensurável prévio. Por esta razão, a previsão de falhas é normalmente utilizada em conjunto com outras estratégias de manutenção, sem as substituir por completo.

Menos intervenções desnecessárias

A manutenção programada pode, em determinados casos, reduzir a fiabilidade. De cada vez que uma máquina é desmontada para manutenção, os componentes são removidos e reinstalados, podendo essas operações introduzir anomalias que anteriormente não existiam.

Ao analisar os dados de condição de cada máquina, a IA permite ajustar os intervalos de manutenção de forma individualizada, prolongando-os quando o equipamento apresenta um bom desempenho e antecipando-os quando não o apresenta. A manutenção é então direcionada especificamente para o equipamento que dela necessita, reduzindo intervenções desnecessárias e os tempos de paragem associados.

Padrões em toda a frota

As fábricas que operam várias máquinas do mesmo tipo deparam-se frequentemente com a mesma anomalia a ocorrer em unidades distintas. Quando cada ocorrência é analisada de forma isolada, a ligação entre elas passa facilmente despercebida.

A IA consegue analisar simultaneamente os dados de todas as máquinas e identificar problemas recorrentes que seriam difíceis de relacionar manualmente, como um componente que falha sistematicamente antes do tempo ou uma condição de operação que acelera o desgaste. A identificação destes padrões permite solucionar a causa-raiz, evitando a repetição da mesma anomalia em toda a frota.

Transformar tempos de paragem não planeados em manutenção planeada

Os tempos de paragem não planeados continuam a figurar entre os custos mais avultados na indústria transformadora. O relatório da Siemens sobre o Verdadeiro Custo dos Tempos de Paragem 2024 estima que estes representem uma despesa anual de cerca de 1,4 biliões de dólares para as 500 maiores empresas mundiais, o que equivale a 11% das suas receitas.

A IA confere às instalações um controlo muito superior sobre o momento em que a manutenção deve ocorrer. Uma avaria identificada antecipadamente pode ser intervencionada durante uma paragem programada ou num período de produção mais calmo, garantindo que a linha não pare inesperadamente, mas sim numa janela temporal definida pela fábrica.

Os ganhos de produtividade estendem-se para lá da própria redução de paragens. Quando uma avaria já foi previamente diagnosticada, os técnicos chegam ao local sabendo exatamente o que fazer, minimizando o tempo despendido em diagnósticos. As ferramentas e as peças de substituição podem ser organizadas com antecedência e os trabalhos agendados consoante a disponibilidade do pessoal técnico e dos componentes necessários. Menos avarias imprevistas traduzem-se também em menos chamadas de urgência, permitindo que a equipa de manutenção se dedique a tarefas planeadas.

Além disso, não é necessário que uma máquina pare totalmente para que o rendimento seja afetado; um desgaste em desenvolvimento pode fazer com que o equipamento trabalhe abaixo da velocidade estipulada ou produza mais desperdício. Identificar essa perda de rendimento atempadamente mantém a produção no nível pretendido.

Com o tempo, estas melhorias refletem-se em parâmetros quantitativos fundamentais, como a eficácia global do equipamento, que combina disponibilidade, rendimento operacional e conformidade qualitativa.

Planear peças de substituição com base em alertas precoces

A previsão de avarias concede à fábrica tempo de preparação que, entre outros aspetos, assegura a disponibilidade das peças de substituição para a intervenção agendada.

Para reduzir ao mínimo as paragens de linha, a deteção precoce de avarias funciona melhor quando articulada com uma estratégia criteriosa de peças de reserva. Isto compreende a manutenção em armazém dos componentes mais críticos para a laboração da fábrica — uma decisão que se torna muito mais precisa quando sustentada por dados de desgaste e taxas de avaria calculados por IA.

Este ponto assume particular relevância em componentes destinados a maquinaria mais antiga, que tendem a ser mais difíceis de encontrar através dos canais de distribuição convencionais. Nestes cenários, trabalhar com um fornecedor fiável, capaz de fornecer tanto peças de catálogo atual como peças obsoletas, impede que um aviso precoce de falha acabe por resultar numa paragem forçada de produção.

Por onde começar na manutenção orientada por IA

As instalações que avançam para uma manutenção orientada por IA começam habitualmente pelos ativos mais críticos, onde uma avaria imprevista provocaria o maior transtorno na cadeia produtiva. Começar com um lote reduzido de máquinas permite testar e afinar o método antes de o replicar pelo resto da fábrica.

Os técnicos mantêm-se como o elemento central ao longo de todo o processo. A IA alerta para oscilações no estado da máquina, cabendo à experiência dos profissionais definir a melhor intervenção técnica. Quanto mais cedo essa informação for recebida, maior será a margem para planear os trabalhos com eficácia.

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