Manutenção preditiva: importância, boas práticas e exemplos

Para assegurar que as demandas sejam atendidas dentro do prazo e não ocorram problemas durante os processos de produção, as empresas adotam técnicas, como a manutenção preditiva.

Ela assegura um maior controle sobre os trabalhos realizados, ao inspecionar e analisar máquinas em busca de sinais de falhas, que podem acarretar em consequências graves, como quebras e até acidentes.

Acompanhe este artigo para compreender como este tipo de manutenção é feita, quais suas vantagens, exemplos e muito mais!

O que é manutenção preditiva?

A manutenção preditiva é uma estratégia avançada que visa prever falhas em equipamentos industriais antes que ocorram. Ela se baseia no monitoramento contínuo ou periódico das condições operacionais, com tecnologias como sensores e técnicas de análise específicas. Essa coleta de dados permite identificar desvios e tendências anormais no funcionamento.

Realizada por técnicos e operadores especializados, a manutenção preditiva interpreta esses dados para planejar intervenções no momento exato, o que evita paradas não programadas e reparos emergenciais. 

Como funciona a manutenção preditiva?

A manutenção preditiva funciona como um sistema inteligente de monitoramento contínuo, onde sensores e dispositivos conectados (IoT) instalados nos equipamentos coletam e transmitem dados em tempo real sobre seu estado e desempenho operacional. 

Esses vastos volumes de informações são então processados por soluções de software e armazenados na nuvem (cloud computing), o que permite a aplicação de técnicas de mineração de dados (data mining) e análise de Big Data para organizar e extrair insights relevantes. 

Finalmente, modelos preditivos, alimentados por esses dados processados e utilizando tecnologias de aprendizagem automática (machine learning), identificam padrões de comportamento, comparam o desempenho atual com o histórico, preveem a probabilidade de falhas e, assim, permitem que a manutenção seja programada proativamente antes que qualquer defeito ocorra.

Qual é o objetivo da manutenção preditiva?

A manutenção preditiva nas indústrias é realizada para ajudar a manter o bom desempenho do maquinário, evitando problemas na produção, como quebra de máquinas e paradas inesperadas, que acarretam desperdício de tempo e recursos, reduzindo os lucros. Seus objetivos também incluem:

• antecipação da necessidade de manutenção;
• prolongamento da vida útil das máquinas;
• aumento da confiabilidade dos equipamentos;
• economia no consumo de energia;
• diminuição de reparos e desmontagens desnecessários;
• elevação do grau de segurança das operações;
• maior planejamento e controle da produção.

Quais as vantagens da manutenção preditiva?

O principal benefício que a manutenção preditiva traz é a detecção precoce de problemas. Com essa identificação eficaz dos primeiros sinais, existe a possibilidade de correções. Destacamos, a seguir, outras vantagens:

Aumento da vida útil das máquinas

Essa prática de manutenção reduz o tempo de inatividade de uma máquina em 30 a 50%, o que aumenta a vida útil da mesma em 20 a 40% – segundo dados da McKinsey & Company. Isso porque todo e qualquer cuidado aplicado a um equipamento contribui para preservar sua estrutura e componentes.

Otimização da produtividade

Para não comprometer o maquinário de uma fábrica e o andamento da produção, é importante que sejam realizados apenas os reparos necessários, quando eles realmente são necessários, e durante o tempo estritamente necessário. Desta forma, os processos industriais não são paralisados.

Redução de custos

Esse método de manutenção oferece benefícios significativos na otimização de custos e processos como veremos a seguir:

Redução de custos globais:

• diminuição de gastos com mão de obra e horas extras;
• otimização do uso de peças sobressalentes;
• redução do estoque de peças de reposição;
• minimização de intervenções emergenciais nos equipamentos.

Compras mais inteligentes:

• aquisição de peças mais adequadas para cada necessidade;
• seleção de componentes com maior vida útil, baseada em dados reais.

Prevenção de falhas

Como dito anteriormente, o ponto alto da manutenção preditiva é a sua capacidade de prever falhas, para evitá-las e minimizar o tempo de paradas. Para fazer isso, são reunidos dados históricos das máquinas, que são analisados para direcionamento das ações de intervenção.

Economia de energia

Quando bem cuidados, os equipamentos funcionam adequadamente e consomem a quantidade correta de energia. Nesse sentido, as práticas de manutenção industrial que abordamos neste artigo são muito úteis, pois com elas, os gestores sabem o momento certo de trocar componentes.

Mais segurança

A segurança geral da fábrica é melhorada pois, entre os riscos que a manutenção preditiva pode detectar, estão as falhas destrutivas – com potencial para causar danos às pessoas, equipamentos e ambientes inteiros.

Com o auxílio de sistemas adequados, aumenta-se a confiabilidade dos equipamentos, e dá para prever até mesmo as chances de ocorrência de acidentes – o que possibilita à empresa adotar ações preventivas e de controle, para garantir a segurança de todos.

Conformidade com a ISO 9001

Seguir medidas de manutenção apropriadas no ambiente de trabalho faz com que as indústrias atendam a normas como a ISO 9001, da Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT).

Para receber essa certificação, cada empresa precisa cumprir um conjunto de procedimentos que têm o objetivo de manter a qualidade e excelência nas operações.

E as desvantagens?

Apesar de seus benefícios, a manutenção preditiva apresenta desvantagens como o alto custo inicial de implementação, que inclui a aquisição de sensores, softwares avançados e a infraestrutura de TI necessária. 

Além disso, exige mão de obra altamente especializada para a instalação, calibração e, principalmente, para a análise e interpretação dos dados coletados. 

Há também o risco de falsos positivos ou negativos, onde o sistema pode indicar uma falha inexistente ou deixar de prever uma real, e sua aplicabilidade pode ser limitada a certos tipos de equipamentos ou componentes, não sendo sempre a solução mais viável para todos os ativos de uma planta.

Manutenção preditiva e preventiva: entenda a diferença

A principal diferença entre a manutenção preventiva e a preditiva reside não tanto no “como” as tarefas são executadas, mas sim no “quando” elas são realizadas.

A manutenção preventiva baseia-se em cronogramas fixos, recomendações de fabricantes e na experiência, ela programa intervenções em intervalos predefinidos, independentemente da condição real do equipamento. 

Em contrapartida, a manutenção preditiva opera com base no monitoramento contínuo e em tempo real das condições do equipamento. Utiliza sensores e análise de dados para detectar anomalias e tendências fora do padrão, o que permite prever a iminência de uma falha. 

As duas abordagens contribuem para a eficiência e o desempenho das atividades industriais.

Exemplos de manutenção preditiva

Além dos ambientes fabris, esse tipo de manutenção pode ser aplicado em:

• prédios – os edifícios possuem variados sistemas e equipamentos, que devem ser monitorados constantemente, para prever e sanar possíveis irregularidades comuns a esse tipo de instalação;
• automóveis – feita por meio de monitoramento com sensores e análise de dados de dispositivos do próprio veículo – que fornecem informações valiosas sobre desgaste, por exemplo;
• segurança eletrônica – sistemas eletrônicos em geral beneficiam-se desse modelo de manutenção, já que ele permite a notificação de qualquer irregularidade ou evento inesperado. Isso é útil, por exemplo, para identificar tentativas de invasão. Falhas iminentes em equipamentos como câmeras de vigilância também podem ser facilmente detectadas;
• infraestrutura de TI e data centers – monitoramento de servidores, sistemas de refrigeração, unidades de armazenamento e redes para prever falhas de hardware, superaquecimento, gargalos de desempenho ou congestionamento;
• aviação – acompanhamento rigoroso de motores, sistemas de bordo, trens de pouso e componentes estruturais de aeronaves através de uma vasta rede de sensores, para prever desgastes, fadiga de material e necessidades de manutenção antes de cada voo e assegurar a máxima segurança e a operacionalidade das frotas.

Exemplo prático Kalatec: servomotores

Na experiência da Kalatec, um dos principais ativos monitorados por manutenção preditiva são os servomotores em linhas produtivas de alta demanda, como as de envase e embalagem. Por meio da análise de vibração e temperatura, conseguimos agendar intervenções apenas quando os primeiros sinais de desgaste aparecem – evitando quebras e paradas custosas.

Outro caso comum é a aplicação do monitoramento de corrente elétrica nos motores utilizados em máquinas CNC ou linhas automáticas: assim é possível prever, por exemplo, o desgaste de rolamentos e garantir que as máquinas produzam com máxima precisão, sem surpresas

Aplicações no ambiente industrial

Na manutenção preditiva industrial, diversas técnicas são empregadas para monitorar o estado do maquinário e antecipar falhas, como:

• análise de vibração: aqui há o monitoramento das frequências e amplitudes das vibrações de componentes rotativos (motores, bombas, ventiladores) para identificar desbalanceamentos, desalinhamentos, folgas e problemas em rolamentos ou engrenagens; 
• análise ultrassônica: ela detecta sons de alta frequência imperceptíveis ao ouvido humano, indicando vazamentos em sistemas pneumáticos/hidráulicos, descargas elétricas em painéis ou atrito incipiente em rolamentos e válvulas;
• análise de corrente elétrica: avalia as variações na corrente elétrica de motores para identificar falhas mecânicas (como barras rompidas no rotor) ou elétricas (problemas de isolamento, desequilíbrio de fase) antes que causem danos maiores;
• análise de óleo: além da ferrografia, analisa propriedades como viscosidade, acidez, teor de água e contaminação do lubrificante para determinar sua degradação e a presença de contaminantes que podem acelerar o desgaste dos componentes internos da máquina.

Principais técnicas utilizadas na manutenção preditiva

Chegou a hora de conhecer e entender as técnicas mais usadas pela manutenção preditiva:

Análise de vibração

É baseada no monitoramento das partes móveis da máquina, em busca de vibrações ou resultados anormais, ou seja, que estejam fora do esperado.

Esta ação é uma das mais importantes para as indústrias, já que elas exigem cada vez mais precisão em seus processos, para entregar produtos de alta qualidade.

Ultrassom

Algumas irregularidades em máquinas não são visíveis, como trincas internas, vazamentos e defeitos em soldas. Assim, torna-se necessária a técnica do ultrassom, que é capaz de refletir ecos que são sinais de que algo pode estar errado.

Para executar essa ação em diferentes tipos de equipamentos, é utilizado um sensível detector de emissões acústicas ultrassônicas.

Termografia

Essa técnica é adotada para criar imagens termográficas que mostram o mapa térmico de uma máquina, para revelar defeitos. Cada parte da máquina pode ter uma temperatura diferente: onde estiver quente, pode indicar o início de um dano.

Análise de óleo

Essa técnica indica o tempo ideal para trocar ou renovar óleos e aponta sinais de vazamentos internos. Ela diagnostica problemas na lubrificação das máquinas, analisando suas propriedades, tamanhos de partículas, o grau e o tipo de contaminação dos fluidos.

Análise de trincas

Esse teste é feito para detectar fissuras, furos, trincas, rachaduras e fendas em estruturas metálicas das máquinas. Com o uso da magnetização, essa técnica permite a visualização desses defeitos, que podem ser corrigidos.

Quando fazer a manutenção preditiva?

A manutenção preditiva deve ser implementada em equipamentos e sistemas críticos, onde a falha pode gerar altos custos de reparo, paradas de produção significativas, riscos à segurança ou impactos ambientais. 

Segundo o Eng. Sérgio Araujo Lacerda, sócio-diretor da Kalatec Automação: 

“A manutenção preditiva é especialmente recomendada para máquinas críticas, aquelas cujo tempo de inatividade gera grandes perdas. Em médias e grandes indústrias, ela é um divisor de águas, pois viabiliza decisões baseadas em dados reais, otimizando recursos e prolongando a vida útil dos ativos.”

É ideal para ativos com modos de falha bem definidos e que permitem o monitoramento de parâmetros que indicam sua condição de forma eficaz e economicamente viável. 

Não é uma solução para todos os equipamentos, mas sim para aqueles cuja proatividade na detecção de problemas justifica o investimento em tecnologia e análise de dados.

Como fazer manutenção preditiva? Passo a passo

Já sabemos o que é a manutenção preditiva e para que ela serve. Agora é a vez de elaborar um plano para colocá-la em prática. Vamos lá!

Identifique as necessidades da empresa

Como toda ação dentro de uma empresa, a manutenção preditiva demanda investimento e tempo e, por isso, o objetivo de sua implementação deve estar bem claro. Comece fazendo um levantamento dos ativos que necessitam de acompanhamento constante e exigem trocas e reparos periódicos.

Elabore um planejamento

Tenha em mente como será a inspeção específica de cada máquina, quais técnicas de manutenção serão adotadas para checar as condições das mesmas e quem ficará responsável por executar cada ação. Também é importante saber quais resultados desejam ser obtidos com a manutenção preditiva.

Colete dados e mapeie processos

Faça um mapeamento dos processos executados na fábrica – isso ajuda a localizar e a priorizar os setores e equipamentos mais críticos e que precisam de maior atenção.

Use sensores e dispositivos de monitoramento para obter informações sobre pressão, temperatura, vibração, consumo de energia, etc. Os dados devem ser documentados e armazenados para análise.

Utilize ferramentas confiáveis

Nesta etapa, é essencial contar com ferramentas modernas, como softwares de Inteligência Artificial, que auxiliam a análise em tempo real de informações das máquinas e geram diagnósticos e relatórios úteis para planejar as inspeções, por exemplo.

Desafios da implementação da manutenção preditiva na indústria

A implementação da manutenção preditiva na indústria enfrenta desafios significativos, como o alto investimento inicial em sensores, softwares de análise e infraestrutura de TI. 

A complexidade na integração de sistemas legados com novas tecnologias IoT e a gestão do grande volume de dados gerados são obstáculos comuns. 

Além disso, há a necessidade de mão de obra altamente qualificada para interpretar os dados e tomar decisões, e a resistência cultural à mudança por parte das equipes de manutenção tradicionais pode dificultar a adoção e o engajamento com a nova abordagem.

Dicas para implementar um plano de manutenção preditiva eficiente

Para implementar um plano de manutenção preditiva eficiente, identifique os ativos mais críticos da sua operação, onde a falha geraria maior impacto. Invista em tecnologias adequadas de sensoriamento e plataformas de análise de dados. 

Forneça treinamento e capacitação para que a equipe possa interpretar os dados e agir proativamente, além de estabelecer métricas claras de desempenho para monitorar o retorno sobre o investimento. 

Por fim, adote uma abordagem de melhoria contínua, ou seja, ajuste o plano com base nos resultados e nas novas tecnologias disponíveis.

Tecnologias e recursos de manutenção preditiva

Aqui estão algumas das principais tecnologias e recursos utilizados na manutenção preditiva:

• sensores e dispositivos IoT: eles coletam dados em tempo real (vibração, temperatura, pressão, corrente, acústica etc.) diretamente dos equipamentos;
• plataformas de análise de dados: softwares que processam, armazenam e visualizam grandes volumes de dados (Big Data), muitas vezes baseados em Cloud Computing;
• Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML): algoritmos que identificam padrões, detectam anomalias e preveem falhas com base nos dados coletados;
• sistemas de gerenciamento de manutenção (CMMS/EAM): integram os insights preditivos com o planejamento e a execução das ordens de serviço;
• conectividade (redes e cloud): infraestrutura para transmissão segura e eficiente dos dados dos sensores para as plataformas de análise;
• técnicas de monitoramento específicas: incluem termografia, análise de vibração, análise de óleo, ultrassom e análise de corrente elétrica;
• Gêmeos Digitais (Digital Twins): modelos virtuais que simulam o comportamento de ativos físicos, permitindo testar cenários e prever falhas.

Manutenção preditiva na Indústria 4.0

Na Indústria 4.0, a manutenção preditiva é um pilar fundamental, impulsionada pela conectividade massiva de equipamentos via IoT, a capacidade de processamento de Big Data e o avanço da Inteligência Artificial e Machine Learning. 

As tendências apontam para uma manutenção cada vez mais autônoma e prescritiva, onde os sistemas não apenas preveem falhas, mas também recomendam as ações corretivas mais eficientes e, em alguns casos, as executam automaticamente. 

A integração com Gêmeos Digitais permite simulações precisas do comportamento dos ativos, enquanto a computação de borda (edge computing) otimiza o processamento de dados em tempo real e torna a detecção de anomalias ainda mais rápida e descentralizada.

Dúvidas frequentes

Esta seção visa esclarecer as perguntas mais frequentes sobre manutenção preditiva. Abordamos suas distinções e aplicações práticas em equipamentos industriais.

Qual a diferença entre manutenção preditiva e corretiva?

A manutenção preditiva atua de forma proativa, pois monitora a condição dos equipamentos para prever falhas e realizar intervenções antes que ocorram.

Já a manutenção corretiva é reativa, sendo executada apenas após a ocorrência de uma falha ou quebra, visa restaurar a funcionalidade do equipamento, o que geralmente implica em custos mais altos e interrupções inesperadas na produção.

Como funciona a manutenção preditiva de motores elétricos?

A manutenção preditiva de motores elétricos envolve o monitoramento contínuo ou periódico de diversos parâmetros. 

Técnicas comuns incluem a análise de vibração para detectar desalinhamentos, desbalanceamentos ou problemas em rolamentos; termografia para identificar superaquecimento; análise de corrente elétrica para diagnosticar falhas elétricas no estator ou rotor; e análise de óleo (para motores com rolamentos lubrificados) para verificar contaminação ou degradação. 

Esses dados permitem identificar anomalias e planejar a manutenção antes que o motor falhe completamente.

Conclusão

Gerenciar a manutenção industrial vai muito além de evitar falhas — trata-se de potencializar resultados e transformar a rotina operacional das empresas.

Ao apostar em um plano de manutenção preditiva, é possível reduzir custos, aumentar a produtividade, elevar a segurança e o controle de qualidade na fábrica. Mais do que uma tendência, essa abordagem já é requisito nas operações industriais que desejam se destacar em um mercado cada vez mais competitivo.

Resumo visual: Qual o melhor tipo de manutenção para sua planta?

Na Kalatec, temos experiência em projetos completos de automação e monitoramento da escolha e instalação de sensores inteligentes e servomotores à integração de sistemas IoT e treinamento contínuo das equipes.

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