A gestão de água e energia elétrica em ambientes industriais e comerciais de grande porte é um fator crítico. A abordagem tradicional, pautada apenas na análise de faturas mensais, tem se mostrado cada vez mais inadequada. Essa metodologia reativa, baseada em dados históricos e agregados, ignora a dinâmica real do consumo, inviabilizando a identificação de picos de demanda, a detecção precoce de vazamentos ou o monitoramento do desempenho de equipamentos.
A manutenção preditiva é a estratégia mais evoluída, diretamente ligada aos avanços tecnológicos e à análise de dados. Graças a sensores conectados aos equipamentos, é possível monitorar o desempenho dos ativos de forma online e coletar dados cruciais. A análise desses dados permite prever falhas antes que elas ocorram, transformando a gestão de manutenção.
As vantagens são claras: as equipes de manutenção podem agir apenas quando estritamente necessário, otimizando recursos e reduzindo o tempo de inatividade não planejado. Esta abordagem elimina tanto o risco de falhas catastróficas (da manutenção reativa) quanto o desperdício de peças e tempo de inatividade desnecessário (da manutenção preventiva).
A manutenção preditiva baseia-se em um princípio fundamental: o comportamento de consumo de um equipamento é um indicador de sua saúde operacional. Um equipamento em mau estado, seja por problemas elétricos, mecânicos ou de degradação, geralmente apresenta desvios em seu padrão de consumo.
Por exemplo, um motor elétrico com rolamentos desgastados pode começar a consumir mais energia para manter a mesma carga de trabalho. Da mesma forma, uma bomba hidráulica com vedação comprometida pode ter um ciclo de consumo de água irregular ou um consumo de energia crescente.
Identificação de Desvios e Previsão de Falha
A telemetria da Vetorlog coleta dados de consumo de cada equipamento, construindo um “padrão normal” de operação. Esse padrão é uma assinatura única do comportamento ideal do ativo. Os algoritmos de aprendizado de máquina monitoram continuamente os dados e comparam com esse padrão. Qualquer desvio estatisticamente significativo — um aumento súbito no consumo de energia, um ciclo de trabalho anormalmente longo, ou qualquer outra anomalia — aciona um alerta imediato. Esse aviso permite que a equipe de manutenção investigue o problema antes que ele se agrave.
Ao correlacionar os desvios de consumo com o histórico de falhas e manutenção do equipamento, os modelos podem prever a probabilidade de falha em um futuro próximo. A manutenção preditiva, portanto, substitui o “correr atrás do prejuízo” pela manutenção programada, eliminando o tempo de inatividade não planejado e maximizando a vida útil dos equipamentos.
De acordo com dados de estudos da Associação Brasileira de Manutenção e Gestão de Ativos (ABRAMAN), a adoção de estratégias preditivas pode reduzir os custos de manutenção em até 30% e diminuir o tempo de inatividade em até 75%. A Vetorlog tem a solução ideal em telemetria e análise de dados. Fale com nossos analistas comerciais.