O que é Manutenção Preditiva? Benefícios e Tecnologias

Qualquer som alarmante vindo de suas máquinas pode também ser alarmante para sua conta bancária. Quebras inesperadas não apenas aumentam os custos de manutenção e o tempo de inatividade das máquinas, mas também podem levar a lacunas no serviço. A manutenção é crucial para lidar com qualquer maquinário e garantir operações contínuas. Abordar proativamente os problemas antes que causem perdas deve estar no topo da sua lista de tarefas. Com o avanço tecnológico, agora temos acesso a ferramentas que funcionam como uma bola de cristal para fornecer insights sobre a saúde das máquinas e a necessidade de reparos. Uma dessas ferramentas é o software de manutenção preditiva. Os fabricantes estão cada vez mais optando por essa plataforma de manutenção de ativos para evitar quebras, tanto de máquinas quanto mentais. O que é manutenção preditiva? A manutenção preditiva (PdM) é uma estratégia proativa de manutenção de ativos. A prática utiliza dados de sensores e aprendizado de máquina (ML) para identificar necessidades de manutenção e prevenir falhas de equipamentos. As soluções de manutenção preditiva visam reduzir o tempo de inatividade e os custos de manutenção para prolongar a vida útil dos equipamentos. Continue lendo para saber mais sobre manutenção preditiva e como ela pode ser uma bênção para você na indústria de manufatura. Importância da manutenção preditiva na manufatura A tecnologia de manutenção preditiva economiza tempo, recursos e custos do fabricante, minimiza riscos de trabalho e garante um melhor retorno sobre o investimento (ROI). O custo inicial pode parecer alto até que o aumento da produção, a redução do tempo de inatividade e as economias de custos rapidamente recuperem o investimento inicial. Vamos dar uma olhada mais de perto em como uma estratégia de manutenção preditiva proporciona um ROI positivo para os fabricantes. Manutenção preditiva e ROI Abaixo está uma representação do ROI experimentado por fabricantes desde a implementação de técnicas de PdM, conforme registrado pela Manufacturers Alliance Foundation e Advanced Technologies Services, Inc., pesquisando 170 líderes no domínio da manufatura. Indústrias com alta confiabilidade em equipamentos para operações podem reduzir significativamente o tempo de inatividade e os custos de manutenção usando tecnologia de manutenção preditiva, o que se converte em um ROI positivo. Não só isso, mas o relatório Senseye Predictive Maintenance estima que, ao adotar práticas de PdM, as organizações industriais da Fortune Global 500 poderiam: - Economizar 1,6 milhão de horas de inatividade anualmente. - Economizar $734 bilhões com um aumento de 6% na produtividade. - Economizar $236 bilhões através de uma redução de 40% nos custos de manutenção. Você sabia? Em certos setores, o tempo de inatividade não planejado pode custar até $2 milhões por hora. Além de todos os benefícios mencionados acima, a estratégia de PdM também economiza em inventário de manutenção, reparo e operações (MRO). Como as peças das máquinas só precisam ser substituídas quando críticas, manter estoque é desnecessário, reduzindo os custos indiretos. Embora o ROI exato dependa da complexidade das máquinas, da escala das operações e dos gastos atuais com manutenção, a PdM geralmente mostra retornos significativos sobre o investimento ao longo do tempo. Como funciona a manutenção preditiva? As ferramentas de manutenção preditiva usam análise de dados e algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões e anomalias que indicam falhas de equipamentos. Os três passos básicos seguidos no processo são coleta de dados, mineração e cálculo. - Coleta de dados: No primeiro passo, ocorre a instalação de sensores. O objetivo é coletar um grande conjunto de dados de qualidade, incluindo análise em tempo real, dados históricos e outros pontos de dados relevantes, para comparar quaisquer desvios no desempenho da máquina em tempo real. A coleta de dados usa várias técnicas para medir diferentes aspectos da máquina, como temperatura, vibrações e emissões. - Mineração de dados: O próximo passo é dar sentido aos dados coletados. É aqui que a Internet das Coisas (IoT) é útil. Ela permite que os sensores enviem todas as informações para um sistema central para que você possa interpretar os dados e ver o que está acontecendo. Para que isso funcione, os modelos de ML identificam tendências e definem parâmetros ideais para o desempenho típico do equipamento. Ao determinar qualquer desvio dos parâmetros especificados nos dados em tempo real, o sistema alerta automaticamente o pessoal de supervisão para realizar a manutenção antes que ocorra uma falha. - Cálculo: A parte do cálculo predetermina o período de falha de cada ativo através da análise de dados automatizada. Esta etapa constrói e aplica algoritmos que oferecem um prognóstico para diferentes ativos. Usar a análise para agendar a manutenção torna todo o processo mais eficiente em termos de tempo e custo. História da manutenção preditiva A história da manutenção nos leva de volta à primeira revolução industrial. Naquela época, os procedimentos de manutenção eram puramente reativos. Você também pode ter ouvido esse método ser descrito como manutenção corretiva ou de emergência. Qualquer que seja o nome, significa que ninguém consertava nada até que estivesse quebrado, o que era ineficiente e caro, e os consumidores muitas vezes tinham que esperar muito tempo para receber os produtos devido à falha das máquinas. A estratégia de manutenção preventiva (PM) ou manutenção planejada surgiu com a segunda revolução industrial e o aumento da produção. A manutenção das máquinas tornou-se mais proeminente, e as inspeções tornaram-se regulares, independentemente da condição da máquina. A terceira revolução industrial e a conclusão da Segunda Guerra Mundial trouxeram a manutenção produtiva, uma abordagem que combinava corretiva e preventiva. Ela usava uma abordagem baseada em dados para identificar e resolver a causa das falhas, como desalinhamento ou contaminação. A terceira revolução industrial também deu origem a dois outros conceitos: manutenção centrada na confiabilidade (RCM) e manutenção produtiva total (TPM). A manutenção preditiva nasceu com o início da quarta revolução industrial e o avanço tecnológico. O equipamento agora é monitorado em tempo real usando sensores e tecnologias sofisticadas como IoT. Os dados vêm de várias fontes para facilitar a previsão de problemas. Esta abordagem é mais eficiente em termos de custo e tempo do que as estratégias de manutenção anteriores. Tecnologias de manutenção preditiva A manutenção preditiva depende de várias tecnologias para coletar e analisar dados. As equipes de manutenção usam as seguintes técnicas de monitoramento de condição para detectar quaisquer irregularidades no desempenho de um dispositivo. 1. Análise de vibração Esta tecnologia detecta vibrações ou frequências anormais de máquinas que podem apontar para possíveis problemas com lubrificação, componentes soltos ou desalinhamento. Os dados são alimentados em um coletor e analisados como uma onda de tempo (amplitude vs. tempo), transformada rápida de Fourier (amplitude vs. frequência) ou ambos. Embora um acelerômetro portátil também possa fazer o trabalho, os sensores são preferidos para medir vibrações. Um sensor montado registra uma frequência mensurável mais alta e é melhor calibrado, oferecendo resultados de monitoramento de longo prazo mais precisos. 2. Termologia infravermelha A análise infravermelha detecta a energia liberada do equipamento, converte-a em temperatura e compara as leituras de temperatura ao longo do tempo. À medida que um ativo se desgasta, a máquina libera mais energia do que o normal, resultando em leituras de temperatura mais altas. As imagens infravermelhas obtidas mostram temperaturas mais altas como "pontos quentes". 3. Análise de óleo Como o nome sugere, a análise de óleo compara o óleo da máquina com o óleo de equipamento novo ou de referência para procurar diferenças. Ela examina impurezas (água, pedaços de metal, outras partículas líquidas e contaminantes), componentes de detritos e composição do óleo. Qualquer impureza no óleo pode significar que o equipamento está se desgastando ou até mesmo vazando. 4. Monitoramento acústico O monitoramento acústico utiliza sensores para detectar qualquer anormalidade no som produzido por componentes de uma máquina se esfregando. Os sensores detectam esses sons de alta frequência e os transformam em elementos visuais. No entanto, essa técnica requer um ambiente sem ruído para funcionar de forma otimizada. 5. Monitoramento de emissões O monitoramento de emissões procura uma porcentagem anormalmente alta de poluentes (monóxido de carbono, dióxido de carbono e óxidos de nitrogênio) emitidos pelo escapamento do equipamento. Poluentes em excesso podem indicar defeitos como falhas no sistema de combustível e ignição. Manutenção preditiva vs. manutenção preventiva vs. manutenção baseada em condição Aprendemos um pouco sobre as diferentes técnicas de manutenção usadas no passado. Vamos nos aprofundar nas diferenças entre a manutenção preditiva e outras tecnologias. Manutenção preditiva vs. manutenção preventiva Ao contrário da manutenção reativa, a manutenção preventiva também é uma estratégia de manutenção proativa independente da falha da máquina. A manutenção preditiva e a preventiva são semelhantes em corrigir anomalias antes que uma máquina quebre. No entanto, a PdM usa sensores e ML para prever falhas pouco antes de o dispositivo quebrar. Em contraste, a PM é agendada em intervalos definidos, independentemente de quaisquer sinais de falha da máquina. Embora a manutenção preventiva tenha um pagamento inicial muito mais baixo, cronogramas de manutenção desnecessários podem desperdiçar dinheiro a longo prazo. Manutenção preditiva vs. manutenção baseada em condição A manutenção baseada em condição (CBM) usa sensores para detectar tangentes no desempenho e saúde ótimos da máquina, mas a parte da análise é muito diferente nos dois cenários. A CBM emprega uma força de trabalho humana para analisar as informações coletadas pelos sensores e realizar correções conforme necessário. A equipe de manutenção usa limites superiores e inferiores para procurar desvios no desempenho do ativo. A manutenção baseada em condição não prevê falhas futuras, mas aponta problemas atuais na máquina. Como os recursos humanos conduzem a parte da análise de dados, o único custo inicial aqui são os sensores, o que a torna mais barata do que a manutenção preditiva. No entanto, o método manual de análise também é suscetível a erros. Como implementar a manutenção preditiva Implementar uma estratégia de PdM é um investimento substancial. Para começar, você precisa identificar ativos críticos que são vitais para suas operações. Destaque equipamentos com o maior custo de reparo usando relatórios de análise de falhas e causas raízes (RCA). Esta etapa lhe dá uma compreensão clara do seu ROI após a implementação da PdM. A próxima etapa é crítica: treine sua equipe. Uma equipe bem informada garante que o protocolo permaneça eficaz. Eduque sua equipe sobre as novas ferramentas para identificar rapidamente alertas de manutenção e manter e reparar eficientemente as ferramentas de IoT. Depois de passar por essas duas ações básicas, estabeleça bases. Essas bases são definidas com base no desempenho ideal da máquina, e o sistema de PdM compara as leituras do equipamento com esses limites aceitáveis. Qualquer desvio da base é um gatilho para agendar a manutenção. Em seguida, identifique dispositivos e sensores de monitoramento de condição adequados de acordo com suas necessidades e instale dispositivos IoT. Por exemplo, conectando um sensor de temperatura à caldeira. Uma vez instalados, conecte seus dispositivos IoT ao software de gerenciamento de ativos, como software de manutenção preditiva ou um sistema de gerenciamento de manutenção computadorizado (CMMS). Esta etapa fornece um painel remoto para engenheiros de manutenção monitorarem e analisarem dados regularmente. Por fim, agende a manutenção. Os processos de inspeção são automaticamente acionados pelo software de manutenção preditiva quando uma máquina ultrapassa as condições predeterminadas ou a equipe de manutenção agenda uma inspeção manual. Manutenção preditiva no campo Suponha que você possua uma empresa de mistura de pó pronto para beber e implemente uma estratégia de manutenção preditiva. A abordagem de PdM ajuda você a evitar desperdícios, garantir produtos de boa qualidade e evitar tempo de inatividade não planejado ou entregas atrasadas. Você começa estabelecendo bases e usando sensores em máquinas críticas como misturadores, onde a análise de vibração é uma opção viável. Em caso de problemas como lâminas desalinhadas, o exame e análise automatizados acionarão uma inspeção para a equipe de reparo. Assim, com a detecção precoce e o reparo oportuno, você evita perdas de produção e altos custos de manutenção. Estudo de caso de manutenção preditiva: Frito-Lay Quando quiseram implementar a manutenção preditiva em quatro de suas fábricas, a Frito-Lay, uma subsidiária da PepsiCo, colaborou com a Augury, uma startup de tecnologia focada em soluções de saúde de máquinas e análises de condição. Os resultados definitivamente falam a favor do programa de PdM. De acordo com Anna Farberov, gerente geral da PepsiCo Labs, a tecnologia ajudou a Frito-Lay a adicionar cerca de 4.000 horas de capacidade de fabricação anualmente e economizar mais de um milhão de libras de alimentos devido ao tempo de inatividade inesperado. Ela acrescentou que o programa reduziu quebras inesperadas e diminuiu os custos incrementais para substituição. Como resultado, a PepsiCo pretende implementar a tecnologia na maioria das fábricas da Frito-Lay nos EUA e em outras instalações. Casos de uso de manutenção preditiva A manutenção preditiva é uma excelente ferramenta para fabricantes, mas também ajuda empresas em vários setores e domínios diferentes a gerenciar e manter melhor seus ativos. Alguns casos de uso comuns, excluindo a manufatura, incluem: - Gestão da cadeia de suprimentos. Usar ferramentas de manutenção preditiva para definir o tempo offline para máquinas ou possíveis interrupções nas operações ajuda os operadores da cadeia de suprimentos a planejar as coisas de acordo. - Saúde. Garantir que todos os instrumentos médicos vitais funcionem em seu melhor é fundamental. A manutenção preditiva alerta a equipe do hospital sempre que ocorre qualquer desvio em sistemas de raios X, máquinas de ressonância magnética ou ventiladores. Ao analisar continuamente esses dados, falhas críticas e fatais podem ser evitadas. - Agências governamentais. O exército é outro departamento que precisa de todo o seu equipamento funcionando em seu pico. Usando técnicas de manutenção preditiva, os oficiais podem manter os ativos em seu melhor estado e prever qualquer demanda por equipamentos militares, como aeronaves ou sistemas de armas. - Fabricantes de equipamentos originais (OEMs): Os OEMs podem oferecer manutenção preditiva como um serviço, coletando dados de equipamentos e fornecendo insights personalizados e cronogramas de manutenção para clientes individuais. Benefícios da manutenção preditiva Ao longo do tempo, a indústria de manufatura passou por uma jornada de transformação. Os processos tornaram-se mais sofisticados e eficientes, levando ao crescimento da produção, preços mais baixos dos produtos, maior qualidade dos produtos e redução de desperdícios. Para atender à demanda do consumidor, os fabricantes precisam melhorar seu jogo. Acompanhar as tendências e abraçar a tecnologia é a única maneira de se manter competitivo no mundo acelerado. Implementar a manutenção preditiva minimiza o tempo de inatividade, reduz os custos operacionais, aumenta a produtividade e garante a segurança das pessoas que trabalham com as máquinas. Uma estratégia de PdM mantém as máquinas e os fabricantes um passo à frente de possíveis contratempos. - Redução do tempo de inatividade. Ao detectar problemas potenciais com antecedência, os fabricantes abordam proativamente quaisquer problemas de manutenção. Isso minimiza o tempo em que o equipamento está fora de serviço, aumentando a produção e a produtividade. - Aumento da eficiência. Os fabricantes maximizam efetivamente a produção ao tomar ações corretivas para quaisquer problemas possíveis e garantir o funcionamento suave do equipamento. - Segurança melhorada. Um mau funcionamento devido à manutenção irregular das máquinas representa um perigo para os trabalhadores. Os fabricantes reduzem significativamente o risco de acidentes ou lesões ao garantir o funcionamento adequado das máquinas. - Custo de manutenção mais baixo. Os fabricantes reduzem o risco de reparos e substituições de emergência caros ao garantir que o equipamento seja mantido no momento certo. - Vida útil mais longa do equipamento. A manutenção adequada prolonga a vida útil do equipamento, o que, em última análise, ajuda os fabricantes a obter mais valor por seu dinheiro e equipamento. Desafios da manutenção preditiva Embora a PdM seja uma estratégia matadora com muitos benefícios, os fabricantes devem enfrentar certos desafios de implementação. Compreender e enfrentar esses desafios é essencial para o sucesso de um programa de manutenção preditiva. - Custos altos. Implementar um programa de PdM requer um investimento significativo em tecnologia, expertise em ciência de dados e coleta de dados. Os fabricantes devem considerar a relação custo-benefício para garantir que os benefícios superem o custo. - Qualidade dos dados. Os fabricantes dependem da precisão e qualidade dos dados. No entanto, a corrupção de dados de sensores desconectados ou inativos e bancos de dados desatualizados leva a previsões incorretas e cronogramas de manutenção não confiáveis. - Tempo de implementação. Um programa de PdM bem-sucedido depende de múltiplos aspectos, como disponibilidade de sensores e outros recursos, complexidade do equipamento, período de treinamento e quantidade de dados necessários para análise. Coordenar e implementar essas etapas enquanto minimiza a interrupção das operações em andamento é complexo e demorado. - Expertise analítica. O negócio requer uma equipe interna de ciência de dados, análises avançadas e especialistas em aprendizado de máquina para extrair insights acionáveis dos dados. A equipe certa pode decifrar com precisão os resultados e implementar modelos preditivos com base nas leituras. As organizações podem enfrentar desafios para encontrar o talento certo ou treinar a equipe. - Gestão de dados. Os protocolos de manutenção preditiva requerem grandes quantidades de dados de várias fontes, incluindo sensores, registros de equipamentos e registros de manutenção. Lidar com essa grande quantidade de dados é difícil. Para evitar perda ou má gestão de dados, os fabricantes precisam de um sistema robusto de gestão de dados que ajude a armazenar dados mistos e forneça acesso rápido e confiável a eles. Melhores práticas de manutenção preditiva Implementar uma estratégia de PdM requer planejamento e execução cuidadosos. Seguir certas melhores práticas garante que você obtenha valor pelo seu dinheiro e configure o programa para o sucesso. Seguir essas melhores práticas melhora a confiabilidade do equipamento e aumenta a eficiência operacional geral. - Comece pequeno. A implementação de PdM é um projeto extenso. Comece pequeno, selecionando uma ou duas peças críticas de equipamento antes de ir com o programa completo. Esta estratégia lhe dá uma visão sobre o desempenho e a eficácia da PdM para que você possa fazer alterações conforme necessário. - Especifique os recursos necessários. Determine todos os recursos de que você precisa para implementar com sucesso a manutenção preditiva, desde sensores até técnicos e especialistas em análise de dados. - Coleta de dados. Colete muitos dados de registros de manutenção anteriores, históricos de reparos e leituras de sensores IoT para obter uma base sólida para todo o programa de PdM. - Monitore os resultados. Para obter resultados mais precisos e melhores previsões, revise e atualize frequentemente sua abordagem e otimize fatores como bases. Use indicadores-chave de desempenho (KPIs) para identificar áreas de melhoria e a eficácia do seu programa. - Melhore à medida que avança. Como em qualquer outra coisa, analise os dados para melhorar seu processo. Com a acumulação de mais dados de alta qualidade e o desenvolvimento de melhores algoritmos, será mais fácil configurar um programa que produza melhores resultados em termos de economia de tempo e dinheiro. Alguns KPIs de manufatura para acompanhar: - Efetividade geral do equipamento (OEE) - Tempo de inatividade - Tempo de atividade - Custo de mão de obra - Tempo de entrega aos clientes Futuro na manufatura O futuro da manutenção preditiva na manufatura é muito promissor. De acordo com um relatório da Statista, o mercado global de manutenção preditiva deve atingir cerca de 64,3 bilhões de dólares até 2030. À medida que tecnologias como aprendizado de máquina e inteligência artificial continuam a evoluir, você só pode imaginar quão eficiente a manutenção se tornará. Um impacto que provavelmente veremos é uma maior interconectividade entre diferentes sistemas para uma gestão de ativos aprimorada. O software moderno de CMMS e PdM se integra a vários softwares de gestão empresarial, como planejamento de recursos empresariais (ERP). Isso permite uma visão holística das operações gerais, desde a produção até a manutenção. A manutenção prescritiva, ou RxM, é outro subproduto do avanço tecnológico que leva a manutenção preditiva um passo adiante. A manutenção prescritiva usa algoritmos avançados de aprendizado de máquina para sugerir o melhor curso de ação para um possível problema, permitindo que os fabricantes reduzam significativamente os riscos operacionais. Além disso, o uso crescente de tecnologias como gêmeos digitais, que geram uma réplica virtual do equipamento físico, juntamente com experiências imersivas como realidade aumentada (AR), realidade virtual (VR) e realidade estendida (XR), permitirá que os fabricantes monitorem eficientemente a condição real de funcionamento da máquina e acelerem os diagnósticos. Melhor software de manutenção preditiva Prevenir é melhor do que remediar, e a previsão é um passo em direção a tomar as medidas preventivas adequadas. Promover a manutenção de ativos de reativa para preditiva elimina o risco de ser pego em uma situação desagradável. Com insights baseados em dados e uma visão do futuro fornecida por ferramentas de manutenção preditiva, você pode tomar decisões informadas sobre a manutenção de ativos e manter suas máquinas funcionando em seu pleno potencial. Economias de custos, lucro e produtividade são um bônus. Para ser incluído na categoria de manutenção preditiva, um produto deve: - Oferecer dados de monitoramento de condição em tempo real - Identificar e prever problemas antes que eles interrompam o desempenho do ativo - Definir planos de manutenção baseados em condição - Detectar possíveis falhas usando big data e sensores IoT - Fornecer direções para a otimização do desempenho do ativo * Abaixo estão os 5 principais softwares de manutenção preditiva do Relatório de Primavera de 2023 da G2. Algumas avaliações podem ser editadas para clareza. 1. Limble CMMS Gerencie melhor suas operações de manutenção com o Limble CMMS. O software facilita a instalação de sensores e o teste econômico se a abordagem de manutenção funciona para você. Alguns recursos incluem agendamento automatizado de manutenção, lista de verificação interativa de procedimentos operacionais padrão, cronogramas de depreciação, configuração plug-and-play e alertas instantâneos. O que os usuários mais gostam: "Eu amo o Limble porque ele me permite trazer um novo nível de organização para minha empresa. Mesmo que eu nunca tenha usado esse tipo de software antes, os vídeos fornecidos tornaram super fácil aprender e otimizar como eu o uso diariamente. Posso gerenciar meu tempo e organizar nossa carga de trabalho." - Limble CMMS Review, David S. O que os usuários não gostam: "Os relatórios estão longe de ser perfeitos. Todas as informações estão lá e são facilmente encontradas. A parte que precisa de atualização é como as informações são impressas. Eu preciso de um relatório que eu possa enviar para as partes interessadas sem exportar e manipular no MS Excel." - Limble CMMS Review, David C. 2. Fracttal One Fracttal One é uma plataforma mobile-first disponível no Google Play ou App Store. É um software baseado em nuvem, versátil, que atende organizações de diferentes tamanhos em vários setores. Use-o para coletar, rastrear e analisar dados críticos relacionados às condições de seus ativos. Funciona em uma base de assinatura mensal, cobrada de acordo com o plano escolhido. O que os usuários mais gostam: "Fracttal One é um software dinâmico, flexível, intuitivo e fácil de usar. Ele permite que você mantenha registros e controle todas as atividades e também pode ser integrado a aplicativos externos para melhorar seu potencial. Tem uma categorização bastante ampla e flexível para todos os ativos, facilitando a busca." - Fracttal One Review, Jean Pierre Joel C. O que os usuários não gostam: "Meu principal problema é que você precisa investir mais tempo configurando seus ativos, listas, materiais, fornecedores e locais. Sugiro ter alguns modelos pré-configurados sobre boas práticas para que você possa começar a usar o aplicativo mais cedo, fazendo alguns ajustes ou personalizações." - Fracttal One Review, Ian P. 3. Fiix Fiix é um CMMS com várias ferramentas valiosas para gestão de ativos, gestão de ordens de serviço, análises e relatórios. Um recurso de destaque é a manutenção móvel, que permite aos usuários verificar a saúde da máquina, de qualquer lugar, a qualquer momento, sem conexão com a internet. Fiix também fornece treinamento para configuração aos usuários. O que os usuários mais gostam: "O programa é muito fácil de usar. Utilizar as ordens de serviço é tão simples que meus mecânicos realmente apreciam isso. Eu também adoro como o Fiix continua a evoluir e adicionar novos recursos ao produto!" - Fiix Review, Jeff P. O que os usuários não gostam: "Uma das minhas maiores irritações com o Fiix é fazer pedidos de compra. Você não pode fazer uma alteração sem cancelar e reinstalar o pedido, mesmo que não esteja aprovado." - Fiix Review, Sheldon T. 4. eMaint CMMS O eMaint CMMS possui recursos como gestão de ordens de serviço, gestão de ativos, gestão de inventário e gestão preventiva para ajudar as empresas a controlar melhor seus ativos. O eMaint também é escalável e você pode personalizá-lo de acordo com as necessidades da sua organização. O que os usuários mais gostam: "O eMaint tem algo para o negócio de todos, seja para acompanhar o inventário, horas de trabalho ou peças para seus ativos. Mapas interativos facilitam para todos os níveis de usuários de computador utilizarem." - eMaint CMMS Review, Scott V. O que os usuários não gostam: "Eu não gosto da falta de mobilidade e comunicação dentro do eMaint. Você pode configurar fluxos de trabalho para notificar as pessoas sobre atualizações, mas então todas as comunicações ficam fora do sistema. A falta de mobilidade inibe o pessoal de chão de usar o sistema. Os técnicos acabam esperando até os intervalos ou outros períodos para atualizar o sistema, em vez de ter uma interface de usuário excelente que lhes permita completar o que precisam rapidamente. Eu também não gosto dos longos prazos de desenvolvimento. Melhorias importantes ou resoluções de bugs podem levar alguns meses." - eMaint CMMS Review, Logan E. 5. L2L Smart Manufacturing Platform A L2L Smart Manufacturing Platform é uma solução projetada para "empoderar os trabalhadores da linha de frente". O software baseado em nuvem oferece coleta de dados em tempo real e colaboração, acesso rápido a manuais e histórico de peças sobressalentes, notificação de escalonamento em atrasos e gestão de projetos. A L2L também possui vários recursos em seu site, como estudos de caso, eBooks e guias de treinamento para uma integração mais suave. O que os usuários mais gostam: "A documentação é extensa. A equipe de suporte é rápida e irá ajudá-lo a resolver as coisas ou até mesmo passá-las para seus desenvolvedores, se necessário. O poder das APIs me permite fazer mais do que apenas integrações; posso desenvolver recursos e funções personalizadas, expandindo a funcionalidade e o conjunto de recursos básicos." - L2L Smart Manufacturing Platform Review, Justin F. O que os usuários não gostam: "O fluxo geral de algumas das telas poderia ser um pouco mais simplificado para torná-lo um pouco mais fácil de navegar." - L2L Smart Manufacturing Platform Review, James P. Uma bola de cristal para suas máquinas Ter um programa de manutenção preditiva totalmente funcional é como acessar a fortuna da sua máquina. É uma abordagem revolucionária para os fabricantes, transformando a disciplina de manutenção, uma máquina de cada vez. Ao aproveitar o poder da estratégia de PdM, os fabricantes podem usar análises avançadas e insights baseados em dados para olhar para o bem e o mal. A boa notícia é que os maus resultados são facilmente reversíveis ao agendar a manutenção oportuna. Se o seu objetivo é maximizar a vida útil e o tempo de atividade do equipamento e reduzir drasticamente o custo de manutenção, dê uma chance à manutenção preditiva. Pronto para levar seu jogo de manufatura para o próximo nível? Saiba como um sistema de execução de manufatura (MES) ajuda você a otimizar a produção para produtividade e lucros.