Manutenção Preditiva: Guia Prático para Começar Hoje
A manutenção preditiva usa dados de sensores e análise de condição para prever falhas antes que elas aconteçam. Na prática, isso significa menos paradas não programadas, maior segurança e um uso mais inteligente do orçamento de manutenção.
O que é manutenção preditiva?
É uma estratégia baseada em monitoramento de condição (vibração, temperatura, corrente elétrica, ultrassom, óleo, entre outros) e modelos analíticos que indicam a probabilidade de falha de um ativo. Diferente da corretiva (quebra- conserta) e da preventiva (tempo/horas), a preditiva decide quando intervir com base em evidências.
Como funciona (da coleta ao insight)
- Sensoriamento: instalação de sensores (vibração, temperatura, pressão) e coleta via CLPs/IIoT.
- Transmissão e armazenamento: dados enviados para um gateway ou plataforma SCADA/MES em tempo real.
- Análise: algoritmos identificam padrões anormais (tendências, picos, harmônicas).
- Ação: quando o indicador cruza limites, a equipe planeja a intervenção, encomenda peças e agenda a parada.
Benefícios concretos
- Redução de paradas: ao antecipar falhas, a produção mantém o ritmo.
- Mais vida útil dos ativos: intervenções no momento certo evitam danos colaterais.
- Otimização de estoque: menos peças imobilizadas e compras emergenciais.
- Segurança: menos intervenções de emergência em condições críticas.
Por onde começar (roteiro em 6 passos)
- Mapeie ativos críticos: selecione máquinas que causam maior impacto em caso de falha (gargalos, alto custo, segurança).
- Defina modos de falha: o que costuma quebrar? Rolamentos, desbalanceamento, aquecimento, cavitação.
- Escolha as variáveis: vibração para rolamentos, temperatura para aquecimento, corrente para motores, óleo para desgaste.
- Instale sensores e colete dados: comece com pilotos em linhas críticas. Integre ao CLP/SCADA quando possível.
- Estabeleça limites e alertas: crie faixas (normal, atenção, alarme) e critérios de intervenção.
- Crie rotinas de decisão: quando disparar alarme, quem analisa? Qual SLA para reagir? Como registrar e aprender?
Exemplos práticos
Bombas centrífugas: aumento de vibração nas frequências de 1x/2x rotação indica desalinhamento. Um alerta antecipado permite realinhar e evitar cavitação.
Motores elétricos: elevação de temperatura e corrente acima do normal pode apontar sobrecarga ou falha de rolamento. Uma troca planejada evita parada da linha.
Transportadores/esteiras: sensores de temperatura nos mancais e análise de vibração revelam desgaste antes da quebra da correia.
Métricas para acompanhar
- MTBF/MTTR: tempo médio entre falhas e para reparar.
- Disponibilidade da linha (%).
- Backlog de manutenção planejada vs. emergencial.
- Economia: custos evitados por intervenção preditiva.
Erros comuns
- Querer monitorar tudo no início: foco em 3–5 ativos críticos.
- Ignorar a qualidade do dado: sensores mal instalados geram alarmes falsos.
- Falta de processo: sem rotina de decisão, o alerta vira ruído.
Ferramentas e integrações
Plataformas IIoT e SCADA ajudam a centralizar dados dos sensores, integrar com CLPs e gerar dashboards de condição. O ideal é que os alertas se convertam em ordens de serviço no seu CMMS/ERP, com histórico para análise de causa raiz.
Conclusão e próximos passos
Comece pequeno, valide o ROI e escale. A manutenção preditiva não é um projeto único, mas uma prática contínua que combina sensores, dados e disciplina operacional.
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