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A manuten\u00e7\u00e3o bem-sucedida baseia-se na preven\u00e7\u00e3o de problemas antes que eles afetem a produ\u00e7\u00e3o. Esse pensamento nos orienta na Quant e agora est\u00e1 se tornando realidade nas instala\u00e7\u00f5es da Cromogenia em Barcelona. Demos um grande passo em dire\u00e7\u00e3o \u00e0 manuten\u00e7\u00e3o preditiva baseada em dados com a instala\u00e7\u00e3o de sensores de vibra\u00e7\u00e3o inteligentes da Schaeffler em equipamentos cr\u00edticos de produ\u00e7\u00e3o.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Os especialistas da Quant propuseram a implementa\u00e7\u00e3o de um sistema de manuten\u00e7\u00e3o preditiva para os clientes como um pr\u00f3ximo passo l\u00f3gico para melhorar a confiabilidade e evitar interrup\u00e7\u00f5es na produ\u00e7\u00e3o, especialmente \u00e0 luz dos desafios anteriores com os equipamentos.<\/p>\n\n\n\n \u201cComo parte do in\u00edcio de nossa colabora\u00e7\u00e3o com a Cromogenia no final de 2024, vimos uma oportunidade de desenvolver as pr\u00e1ticas de manuten\u00e7\u00e3o da f\u00e1brica. O cliente j\u00e1 realizava medi\u00e7\u00f5es de vibra\u00e7\u00e3o manualmente a cada trimestre, ent\u00e3o o monitoramento cont\u00ednuo e inteligente parecia uma evolu\u00e7\u00e3o natural. Agora, passo a passo, estamos caminhando em dire\u00e7\u00e3o a uma solu\u00e7\u00e3o moderna e baseada em dados\u201d, diz Andreas Ekstrand Larsson<\/strong>, engenheiro de excel\u00eancia operacional da Quant.<\/p>\n\n\n\n Os sensores foram instalados em equipamentos como motores, bombas e ventiladores, selecionados com base em seu papel cr\u00edtico na produ\u00e7\u00e3o. O sistema est\u00e1 atualmente em \u201cmodo de aprendizagem\u201d, coletando continuamente dados de condi\u00e7\u00e3o das m\u00e1quinas.<\/p>\n\n\n\n \u201cJ\u00e1 nesta fase inicial, os sensores detectaram desvios que chamaram a aten\u00e7\u00e3o da equipe de manuten\u00e7\u00e3o. O sistema envia alertas autom\u00e1ticos por e-mail identificando a causa mais prov\u00e1vel, permitindo respostas mais r\u00e1pidas e precisas\u201d, afirma Igor Marzolla<\/strong>, engenheiro de excel\u00eancia operacional da Quant Espanha.<\/p>\n\n\n\n O quantpredict traz intelig\u00eancia e previsibilidade \u00e0 manuten\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p>\n\n\n\n Durante a instala\u00e7\u00e3o, encontramos alguns desafios pr\u00e1ticos, incluindo garantir condi\u00e7\u00f5es ideais de superf\u00edcie para a fixa\u00e7\u00e3o do sensor e manter uma conectividade confi\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n \u201cUm sensor estava inicialmente fora de alcance, mas os dispositivos gateway de nova gera\u00e7\u00e3o da Schaeffler proporcionaram um alcance de sinal muito melhor e o problema foi rapidamente resolvido\u201d, explica Larsson.<\/p>\n\n\n\n No centro da solu\u00e7\u00e3o est\u00e1 o quantPredict, a plataforma de manuten\u00e7\u00e3o preditiva da Quant. Ele consolida os dados dos sensores e utiliza intelig\u00eancia artificial para identificar tend\u00eancias, prever falhas e orientar a\u00e7\u00f5es direcionadas.<\/p>\n\n\n\n \u201cO quantPredict transforma dados brutos em recomenda\u00e7\u00f5es claras e acion\u00e1veis. Para nossos clientes, ele traz melhorias significativas na confiabilidade da f\u00e1brica\u201d, afirma Larsson.<\/p>\n\n\n\n O projeto ainda est\u00e1 em seus est\u00e1gios iniciais. Durante o m\u00eas de maio, outros 10 lubrificadores inteligentes foram instalados em duas f\u00e1bricas vizinhas. Isso ajudou a construir uma solu\u00e7\u00e3o mais abrangente que fortalece a continuidade da produ\u00e7\u00e3o e apoia o desenvolvimento da manuten\u00e7\u00e3o a longo prazo.<\/p>\n\n\n\n Rumo a uma produ\u00e7\u00e3o mais sustent\u00e1vel, eficiente e previs\u00edvel<\/strong><\/p>\n\n\n\n A manuten\u00e7\u00e3o preditiva tamb\u00e9m desempenha um papel fundamental no apoio \u00e0 sustentabilidade. Ao identificar problemas antecipadamente, \u00e9 poss\u00edvel planejar a\u00e7\u00f5es corretivas de acordo com os cronogramas de produ\u00e7\u00e3o. Isso reduz o tempo de inatividade n\u00e3o planejado, evita impactos ambientais desnecess\u00e1rios e prolonga a vida \u00fatil dos equipamentos.<\/p>\n\n\n\n \u201cQuando podemos prever uma falha, podemos nos preparar e alinhar a manuten\u00e7\u00e3o com a produ\u00e7\u00e3o. Isso gera economia de custos para o cliente e um trabalho mais previs\u00edvel para n\u00f3s\u201d, afirma Marzolla.<\/p>\n\n\n\n Acreditamos que, \u00e0 medida que o sistema evoluir, seu valor se tornar\u00e1 ainda mais tang\u00edvel.<\/p>\n\n\n\n \u201cA colabora\u00e7\u00e3o come\u00e7ou bem e estamos muito interessados no potencial dessa nova tecnologia. Tem sido empolgante ver como os dados em tempo real aumentam a transpar\u00eancia sobre as condi\u00e7\u00f5es dos equipamentos e nos ajudam a planejar melhor a manuten\u00e7\u00e3o. Estamos ansiosos para descobrir o que mais o sistema pode oferecer \u00e0 medida que mais dados se tornam dispon\u00edveis\u201d, afirma o diretor de manuten\u00e7\u00e3o e investimentos, Joan Carles Massachs, da Cromogenia Espanha.<\/p>\n\n\n\n Este projeto \u00e9 um forte exemplo de como as ferramentas digitais, a experi\u00eancia e a colabora\u00e7\u00e3o com o cliente podem transformar a manuten\u00e7\u00e3o de reativa em preditiva, criando ao mesmo tempo um valor real e mensur\u00e1vel na produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n