A manutenção preditiva tem se tornado algo extremamente importante em todas as operações.
Utilizando um conjunto de tecnologias como dados em tempo real, sensores e análises avançadas para monitorar o desempenho e o estado de máquinas e equipamentos, é possível identificar possíveis falhas antes mesmo que elas aconteçam. Isso permite que ações corretivas sejam tomadas antecipadamente, reduzindo então paradas inesperadas e, claro, custos operacionais.
O engenheiro agrônomo e marketing de produtos na Piccin Equipamentos, Leonardo Barato, explica que diferente da manutenção tradicional, que se baseia em intervalos fixos, como na manutenção preventiva, ou no reparo após uma falha, como na manutenção corretiva, a preditiva é orientada pelas condições reais dos equipamentos. No agronegócio, essa estratégia tem se mostrado particularmente eficaz. “Sensores em tratores e implementos, como pulverizadores e colhedoras, monitoram o desgaste de motores, transmissões e sistemas hidráulicos, identificando problemas em rolamentos ou bombas antes que causem falhas”, diz.
Estudos indicam que essa prática pode reduzir os custos de manutenção em até 25% e diminuir o tempo de inatividade em até 45%, segundo a Organização das Nações Unidas para Alimentação e Agricultura (FAO). “Outro exemplo é o monitoramento da compactação do solo em tempo real, permitindo o uso de descompactadores apenas quando necessário. Essa prática evita o desgaste desnecessário das máquinas e aumenta a eficiência do solo, trazendo vantagens significativas para propriedades que investem em tecnologias de agricultura de precisão”, relata o especialista.
Benefícios ao bolso
Ao monitorar em tempo real o estado das máquinas e prever falhas com antecedência, gera-se inúmeros benefícios, dentre eles:
- Redução de custos com paradas não planejadas: paradas inesperadas resultam em perda de tempo e, muitas vezes, na contratação de reparos emergenciais, que são mais caros. Com a manutenção preditiva, isso é minimizado, garantindo uma operação contínua e melhor aproveitamento da mão de obra.
- Economia: com a capacidade de identificar o desgaste de peças antes de uma falha, a manutenção preditiva evita substituições prematuras e aumenta a vida útil dos componentes. Isso representa economia direta em peças, lubrificantes e outros insumos de manutenção.
- Otimização de recursos e redução do tempo ocioso: equipamentos em boas condições operam em sua capacidade máxima, aumentando a produtividade e reduzindo o tempo ocioso, o que reduz custos associados a uma menor produção ou necessidade de horas extras.
- Prevenção de danos: detectar problemas cedo evita que pequenos desgastes se transformem em falhas críticas, que poderiam demandar reparos mais complexos e caros. Além disso, a prevenção de falhas graves também reduz o risco de acidentes e prejuízos na linha de produção. “Com a implementação da manutenção preditiva, o setor agrícola tem visto, em média, uma redução de 10 a 25% nos custos de manutenção e um aumento da produtividade que impacta diretamente no custo final de produção”, ressalta o especialista da Piccin.
Outros impactos
Ao monitorar o desgaste e otimizar a frequência de uso, a manutenção preditiva preserva a integridade das máquinas, prolongando sua vida útil. Também evita falhas críticas, que poderiam colocar operadores em risco, contribuindo para um ambiente de trabalho mais seguro. “Podemos destacar também a diminuição do consumo de peças e lubrificantes desnecessários, promovendo uma operação mais sustentável e evitando o descarte prematuro de componentes”, reitera Barato.
Esses benefícios já são comprovados por agricultores que utilizam sensores e tecnologias de análise em suas operações, especialmente em culturas que exigem alto desempenho, como grãos e cana-de-açúcar.
Tecnologias essenciais
Para implementar a manutenção preditiva é essencial a adoção de algumas tecnologias, como por exemplo:
- 1. Sensores: são a base da manutenção preditiva. Sensores de vibração, temperatura, pressão, umidade, e desgaste monitoram constantemente o estado dos equipamentos. Eles detectam anomalias e mudanças que podem indicar um possível desgaste ou falha iminente.
- Internet das Coisas (IoT): a IoT conecta os sensores e equipamentos a uma rede, permitindo a transmissão de dados em tempo real para sistemas centralizados. Isso é fundamental para o monitoramento remoto, especialmente em locais agrícolas de difícil acesso.
- Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning: A IA e o aprendizado de máquina processam grandes volumes de dados coletados pelos sensores para identificar padrões de falha. Esses algoritmos aprendem com o histórico do equipamento e conseguem prever falhas com maior precisão, indicando o momento ideal para realizar a manutenção.
- Computação em Nuvem: O armazenamento e o processamento de dados na nuvem são essenciais para grandes quantidades de informações que precisam ser acessadas de qualquer lugar. A nuvem permite que os dados de diferentes dispositivos sejam integrados e analisados, facilitando a centralização das informações e o acesso remoto.
- Big Data Analytics: A análise de grandes volumes de dados ajuda a identificar padrões, tendências e anomalias que podem passar despercebidas em uma análise tradicional. Ferramentas de análise de Big Data dão suporte para decisões informadas e aprimoram os algoritmos de predição.
- Realidade Aumentada (AR): Em alguns casos, a AR pode ser usada para auxiliar técnicos durante a manutenção, fornecendo informações em tempo real sobre a condição do equipamento e instruções detalhadas para reparo. Isso facilita o trabalho em campo, mesmo para técnicos menos experientes.
Essas tecnologias todas trabalham juntas para transformar os dados de condição dos equipamentos em insights acionáveis, proporcionando uma visão precisa e proativa sobre o estado da operação. “Ou seja, é fundamental para ter sucesso hoje no agronegócio”, conclui Barato.
Publicado em 28/11/2024
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