A IMPORTÂNCIA E BENEFÍCIOS DA IMPLANTAÇÃO DA MANUTENÇÃO PREDITIVA EM INDUSTRIAS
Um Estudo de Caso
DOI:
https://doi.org/10.31510/infa.v21i2.2091Palavras-chave:
confiabilidade., gestão, eficiência., Manutenção PreditivaResumo
A crescente demanda por eficiência operacional e redução de custos nas indústrias estimularam a busca por métodos de manutenção mais eficazes, com destaque para a manutenção preditiva. Este artigo investiga a importância e os benefícios da implantação da manutenção preditiva em indústrias, com um estudo de caso em uma Indústria do ramo alimentício, cujo, principais produtos são as polpas integrais e concentradas derivadas de frutas tropicais (abacaxi, goiaba e manga) e que ainda não utiliza essa metodologia. O objetivo é examinar como a manutenção preditiva pode otimizar a gestão de ativos, reduzir custos e aumentar a eficiência operacional. A pesquisa adotou uma abordagem qualitativa, utilizando entrevistas semi-estruturadas com gestores e técnicos. A Empresa enfrenta desafios, como paradas não planejadas e altos custos de manutenções designadas a corretiva. Os resultados das entrevistas indicam uma percepção positiva sobre a manutenção preditiva, destacando expectativas de redução de custos, diminuição do tempo de inatividade e aumento da produtividade, sugerindo que a implementação inicial, apesar de exigir investimentos consideráveis, traz retornos significativos a médio e longo prazo. É possível concluir que a manutenção preditiva pode não somente aumentar a eficiência e reduzir custos, mas também promover um ambiente de trabalho mais seguro e aumentar a moral dos funcionários, o que justifica plenamente os investimentos necessários.
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Referências
ABREU, T. R. de. Main concepts in the implementation of systematic maintenance in industries. Research, Society and Development, [S. l.], v. 11, n. 1, p. e23911124652, 2022. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/24652. Acesso em: 2 set. 2024. DOI: https://doi.org/10.33448/rsd-v11i1.24652
ANDERSON, C. The Role of Predictive Maintenance in Enhancing Corporate Reputation and Stakeholder Trust. Journal of Business Ethics, v. 170, n. 3, p. 451-465, 2021.
CARMO, Marcelo Magalhaes do. et al. Desenvolvendo em escala industrial modelos para manutenção preditiva na siderurgia, p. 385-398. In: 25° Seminário de Automação e TI, São Paulo, 2023. DOI: https://doi.org/10.5151/2594-5335-40432
COSTA DA SILVA FILHO, L. et al. Gestão da manutenção na indústria 4.0. Revista Mythos, v. 15, n. 1, p. 7-19, 28 jun. 2021. DOI: https://doi.org/10.36674/mythos.v15i1.518
CRUZ, C. O. et al. Sustainable Maintenance: An Overview. Journal of Cleaner Production, v. 142, p. 2304-2315, 2017. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.11.045
DA SILVA, R. Estrutura de gerenciamento de manutenção para a gestão de ativos físicos. 2022. 190 f. Tese (Doutorado em Engenharia) – Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022.
FILHO, L. Manutenção por Análise de Vibrações: Uma Valiosa Ferramenta para Gestão de Ativos. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação
em Engenharia Naval e Oceânica) Universidade Federal do Rio de
Janeiro, Rio de Janeiro, 2013.
FREITAS, Gabriel. Eficiência energética em motor de indução trifásico através do uso de inversor de frequência PWM. 2013. 85p. Dissertação de Monografia em Engenharia Elétrica - Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul. Disponível em: https://bibliodigital.unijui.edu.br:8443/server/api/core/bitstreams/aa55e7ba-b8ff-4d91-ab09-4b0152178c03/content. Acesso em: 02 abr. 2024.
JARDIM, A. et al. Sustainability and Resource Management. Environmental Studies Review, v. 2022.
JOHNSON, A.; LEE, B. Impact of Predictive Maintenance on Employee Morale and Workplace Efficiency. Journal of Organizational Behavior, v. 58, n. 2, p. 120-135, 2023.
KUMAR, V. et al. Advances in Maintenance Management. International Journal of Production Economics, v. 232, p. 108-123, 2021
LEE, J. et al. Service innovation and smart analytics for Industry 4.0 and big data environment. Procedia CIRP, v. 16, p. 3-8, 2014. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procir.2014.02.001
LIMA, A. A. de; SILVA, L. C. da. Gestão de ativos – manutenção preventiva de ferramentais por utilização. Brazilian Journal of Development, [S. l.], v. 10, n. 7, p. e71227, 2024. Disponível em: https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/71227. Acesso em: 2 set. 2024. DOI: https://doi.org/10.34117/bjdv10n7-026
LIMA, B. B. et al. Estratégias de manutenção na indústria. Cuadernos de Educación y Desarrollo, [S. l.], v. 16, n. 4, p. e3898, 2024. Disponível em: https://ojs.europubpublications.com/ojs/index.php/ced/article/view/3898. Acesso em: 2 set. 2024. DOI: https://doi.org/10.55905/cuadv16n4-060
MARTINS, M. et al. Análise da aplicação da FFT (Fast Fourier Transform) no diagnóstico de falha em máquinas rotativas. Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia, [S. l.], v. 2, n. 15, p. 43–54, 2017.
MEIRELES, L. MANUTENÇÃO PREDITIVA. 2021. 32 folhas. Trabalho de
Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecânica) – Unopar (Universidade
Norte do Paraná), Cascavel, 2021.
MOUBRAY, J. Reliability-Centered Maintenance. 2. New York: Industrial Press, 2001.
PONTES, A. Introdução a Manutenção de Máquinas e Equipamentos. 2015. Disponível em: https://pt.slideshare.net/slideshow/introduo-a-manuteno-de-mquinas-e-equipamentos/47537901. Acesso em: 1 set. 2024.
RODRIGUES, A. et al. Estudo de opções para implementação de manutenção preditiva no contexto da indústria 4.0. Revista Brasileira de Desenvolvimento, [S. l.], v. 8, pág. 23133–23154, 2023. Disponível em: https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/61839. Acesso em: 13 set. 2024. DOI: https://doi.org/10.34117/bjdv9n8-002
SILVA, D. de O. et al. Manutenção preditiva - análise de vibrações na indústria 4.0. REVISTA FOCO, [S. l.], v. 16, n. 11, p. e3628, 2023. Disponível em: https://ojs.focopublicacoes.com.br/foco/article/view/3628. Acesso em: 2 sep. 2024. DOI: https://doi.org/10.54751/revistafoco.v16n11-104
VIANA, H. PCM, Planejamento e Controle da Manutenção. Rio de Janeiro. Qualitymark Ed. 2002.
ZANDONADI, R. P., & OLIVEIRA, M. S. Análise de Custos em Manutenção Preditiva. Engenharia de Manutenção, 2021.
ZHAO, Ruifeng.et al. Deep learning and its applications to machine health monitoring: A survey. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, v. 30, n. 1, p. 161-175, 2019.
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