Os principais operadores de transportes do mundo utilizam a manutenção preditiva para manter os seus veículos na estrada e oferecer um serviço sem paragens. Esta abordagem de manutenção utiliza algoritmos preditivos de Inteligência Artificial (IA) para detetar padrões nos dados recolhidos através de sensores, e indicar quando será necessária uma reparação, permitindo às equipas de serviço planear com antecedência e agendar intervenções antes que ocorram avarias.
Mas como é que empresas como a Keolis, Go-Ahead, e Arriva, alteraram os seus processos para rentabilizar ao máximo uma abordagem de manutenção preditiva? Que tarefas são capazes de automatizar? E que parâmetros é que uma solução de manutenção preditiva monitoriza?.
Para esclarecer o que os operadores de transporte podem esperar de uma solução de manutenção preditiva, compilámos uma lista com 5 perguntas colocadas frequentemente sobre esta estratégia de manutenção.
1. Será que uma solução de Manutenção Preditiva automatiza tudo?
Em suma, não. Uma solução de manutenção preditiva não elimina a necessidade de uma equipa de serviço sólida e de engenheiros qualificados para executar tarefas de valor acrescentado.
Com a manutenção preditiva, contudo, os operadores de transportes podem automatizar tarefas repetitivas, tais como as leituras de odómetros, as verificações de refrigeração, e o planeamento diário de tarefas de serviço baseadas na distância (por exemplo, mudanças de óleo e substituição de travões). A manutenção preditiva também permite realizar um melhor planeamento da intervenção, dado que alerta proativamente a equipa sobre potenciais falhas, com antecedência.
2. Preciso de alterar processos para tirar máximo partido da Manutenção Preditiva?
Sim e não. Qualquer equipa de manutenção pode beneficiar de uma maior visibilidade sobre as condições dos seus veículos, quer sob a forma de previsões e avisos atempados que podem informar o planeamento de substituições, de manutenção, ou de diagnóstico remoto.
Porém, para tirar máximo partido de uma solução de manutenção preditiva, os operadores devem implementar alterações que permitam às equipas rentabilizar as capacidades preditivas. Estas podem incluir a adoção de um sistema de gestão de ativos ou a criação de uma posição dedicada na equipa para tirar partido dos dados e tomar decisões estratégicas sobre a frota.
3. Como é que a Manutenção Preditiva se cruza com a Gestão de Frotas?
A manutenção preditiva contribui para a gestão de frotas, ajudando as equipas de gestão de frotas a decidir quando planear a manutenção e as reparações. Esta gestão resulta numa melhor utilização da frota, e num aumento da poupança de custos.
A manutenção preditiva, contudo, visa evitar falhas nos componentes e reduzir o tempo de paragem não planeado, em vez de otimizar a utilização, reduzindo assim os custos operacionais, e outras tarefas relacionadas com a gestão de ativos.
4. Quais os parâmetros que uma solução típica de Manutenção Preditiva monitoriza?
Uma solução típica de manutenção preditiva para transportes públicos monitoriza métricas de desempenho de veículos, tais como a velocidade, o consumo de combustível e o desempenho do motor. Assim, os requisitos de dados incluem:
- Dados históricos de manutenção e reparação, incluindo informações sobre reparações anteriores e substituição de peças;
- Dados de monitorização da condição dos sensores, tais como sensores de nível e de temperatura;
- Dados de desgaste, tais como o desgaste dos travões e a saúde da bateria, para estimar o estado e a vida útil remanescente dos componentes;
- Fatores ambientais, tais como a temperatura ou humidade, podem afetar o desempenho do veículo;
- Dados de utilização, tais como o número de viagens, quilómetros percorridos, e horas de funcionamento.
Outro parâmetro crítico que as soluções de manutenção preditiva devem seguir é o feedback sobre os alertas e as anomalias comunicadas.
Assim, a manutenção preditiva depende de um ciclo contínuo de informação entre um fornecedor de manutenção preditiva e o cliente, onde a informação flui para ambos os lados. Este é um requisito crítico para que a IA se ajuste e melhore continuamente ao longo do tempo.
5. Qual a diferença entre o Diagnóstico Remoto e a Manutenção Preditiva?
O diagnóstico remoto refere-se à utilização de tecnologia para monitorizar e diagnosticar remotamente problemas, à medida que estes ocorrem em equipamentos ou veículos. Isto requer a recolha de dados de sensores e outras fontes, e a sua utilização para detetar problemas e falhas em tempo real.
O objetivo passa por identificar e corrigir rapidamente os problemas, reduzindo o tempo de paragem e colocando rapidamente o veículo de novo em funcionamento. Assim, o diagnóstico remoto otimiza o tempo de resolução de problemas conhecidos após a sua ocorrência.
A manutenção preditiva, por outro lado, é um sistema de alerta antecipado. É uma estratégia de manutenção proativa que utiliza dados para prever se, e quando, um equipamento ou veículo estará suscetível a falhar. A mesma otimiza o tempo de deteção e permite uma intervenção atempada e estratégias eficazes na mitigação de riscos, sinalizando possíveis problemas antes que estes ocorram.
A intervenção planeada é também mais eficiente em termos de gestão de recursos numa perspetiva de aquisição, mão-de-obra e planeamento. Idealmente, a manutenção preditiva e as intervenções são combinadas para maximizar o tempo de funcionamento ao longo do ciclo de vida de um ativo.
Considerações finais
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In 2019, Nuno joined the Product team at Stratio, where he is responsible for defining the Product vision and strategy, managing product innovations, and optimizing efficiency.
He leads a powerful team of Product Owners, who work to ensure that the Stratio Platform continues to respond to customers’ needs with state-of-the-art features and functionalities.
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