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A Manutenção Preditiva

Por:   •  15/11/2022  •  Artigo  •  3.543 Palavras (15 Páginas)  •  62 Visualizações

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Universidade de Brasília Faculdade de Tecnologia

Departamento de Engenharia de Produção

Técnicas e ferramentas da Manutenção Preditiva Inteligente

Felipe Rosa Machado - 17/0009921 Gabriel Queiroz Gongora - 17/0010660

  1. RESUMO

A manutenção preditiva utiliza de técnicas de alta eficiência e tecnologia para realizar o monitoramento e controle de variáveis de máquinas e equipamentos em fábricas com o intuito de identificar um desempenho fora do normal, melhorando as chances de intervenção antes da ocorrência de uma falha. Um dos conceitos que surgiu com a indústria foi o de manutenção preditiva inteligente, que tornaria a manutenção e prevenção de falhas mais eficientes. Este artigo é um estudo de pesquisas e cases desenvolvidos envolvendo o tema para compreender as principais técnicas de manutenção preditivas utilizadas nos diferentes setores da indústria.

  1. INTRODUÇÃO

O termo Manutenção consiste em ações técnicas e administrativas desenvolvidas para manter ou recolocar um item em conformidade realizando sua função. Existe uma gama de técnicas de manutenção que são utilizadas nos diferentes setores de indústrias, produtos, máquinas, equipamentos, dispositivos, processos, sendo um destes tipos a Manutenção preditiva. Esta metodologia se baseia no estado do equipamento, e consiste em uma análise sistemática dos componentes de uma máquina, por exemplo, para detectar anomalias no comportamento das peças para prevenir falhas. Na manutenção preditiva são feitos monitoramentos e inspeções em equipamentos e máquinas a fim de coletar dados de cada item, utilizando de técnicas precisas e tecnológicas, como ultrassom, termografia, análise de vibração e análise estrutural.

O principal objetivo da manutenção preditiva é antecipar a falha de um componente de uma máquina ou equipamento, isto que pode ser realizado através de uma certa divergência de comportamento ou de desempenho padrão do componente. Essa diferença será detectada nos mecanismos de controle da manutenção preditiva, como inspeções e monitoramentos, diminuindo assim as interrupções não planejadas e aumentando a confiabilidade da máquina ou equipamento.

Dessa forma, junto do crescimento de sistemas inteligentes e da indústria 4.0 houve o surgimento da necessidade e da possibilidade de uma gestão inteligente da manutenção preditiva de máquinas de chão de fábrica. O procedimento de

monitoramentos constantes, por exemplo, fornece informações em tempo real que torna ainda mais precisa e eficiente a análise das variáveis, como temperatura, vibrações, ruído, frequência, desempenho. Assim, houve o incremento no suporte à tomada de decisão sobre o melhor momento para intervir antes de uma falha. Com a coleta destes dados e a utilização de softwares, a manutenção preditiva é mais eficiente e possibilita uma leitura dos dados em tempo real, predição do dia exato de falha utilizando sensores e tendo conhecimento do tempo de uso, envio de notificação instantâneo caso uma variável saia de sua condição normal, além de uma resposta imediata e automática em caso de falha.

  1. METODOLOGIA

  1. TEMAC

Com o intuito de encontrar referências acadêmicas para a elaboração da revisão bibliográfica acerca da Manutenção Preditiva Inteligente, foi desenvolvida em uma etapa prévia do projeto uma pesquisa nas bases de dados Web of Science e Scopus. Para isso, utilizou-se a Teoria do Enfoque Metaanalítico Consolidado, TEMAC, que é dividido em três etapas: delimitação da pesquisa, por meio de palavras- chave, definição de período de interesse de referências; o cruzamento dos dados obtidos, encontrando as informações mais relevantes para o trabalho; e a validação por evidências, analisando os métodos de pesquisa utilizados.

Dessa forma, pretende-se realizar uma revisão bibliométrica com base no perfil dos documentos da área de interesse do estudo, baseado no modelo de pesquisa TEMAC. Como resultado, obteve-se as ferramentas mais relevantes com relação à manutenção preditiva inteligente.

  1. Palavras Chave

Intelligent Maintenance; Intelligent predictive Maintenance; Predictive Maintenance; Industry 4.0; Intelligent Predictive Maintenance techniques.

  1. Palavras chave mais citadas nos artigos

Smart maintenance; Intelligent Control; Intelligent predictive decision support system; Condition based maintenance; Optimization; Product quality control; Cloud manufacturing; Intelligent Maintenance system.

  1. Mapa de calor (palavras-chave)

Pelo gráfico de mapa de calor das palavras-chave, é possível identificar os termos mais utilizados nesse sentido. Dessa forma, percebe-se pelo tamanho, grossura e cor das palavras a frequência de aparição. Assim, as maiores e mais escuras são as mais frequentes, enquanto as menores são as que menos aparecem. Dito isso, a palavra-chave mais utilizada foi manutenção, seguido de preditivo, sistema e otimização.

Gráfico 1: Mapa de calor das palavras-chave (Web of Science)

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Fonte: Web of Science

  1. Área de pesquisa (categorias)

A partir da pesquisa realizada, foram encontrados os valores para as áreas de pesquisa dos artigos. A área de maior foco dos estudos é a de engenharia, com 25 artigos. Ademais, outros com mais de uma aparição são: pesquisa operacional, ciência da computação e sistema de controle de automação com, respectivamente, 5, 4, 3 artigos desenvolvidos.

Gráfico 2: Áreas de pesquisa (Web of Science)

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Fonte: Web of Science

  1. Evolução do tema ano a ano (publicações por ano)

Visualizando o gráfico abaixo, referente ao número de publicações por ano referentes ao assunto de interesse, é perceptível que o tema se mantinha relativamente estável durante a década até 2017, quando teve um grande aumento de publicações, e alcançou o auge em 2018. Percebe-se que os números deste ano já estão próximos ao de 2017, mas é difícil estimar se este ano terá um maior número de publicações que no ano passado. Com isso, também é possível dizer que a manutenção preditiva inteligente tem recebido mais destaque nas pesquisas sobre métodos de manutenção de equipamentos.

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