Guia prático para reduzir paradas e elevar a produtividade
Introdução
Em um mercado pressionado por prazos, custo por unidade e qualidade visual do vidro, cada parada não planejada impacta diretamente o OEE. A manutenção preditiva — sustentada por sensores IoT, análise de dados e integração com o CMMS — permite detectar anomalias antes que virem falhas, programando intervenções no momento certo. Neste guia prático, mostramos como aplicar a abordagem especificamente em linhas de envase de embalagens de vidro, com passos, métricas e boas práticas para gerar ROI em poucas semanas.
Por que a manutenção preditiva muda o jogo na indústria do vidro
Uma linha de envase combina esteiras, inspeção por visão, seladoras, bombas dosadoras, compressores e fornos auxiliares. São muitos pontos de falha: rolamentos, correias, motores e painéis elétricos. A manutenção preditiva monitora vibração, temperatura, corrente, pressão e acústica, gerando “assinaturas” de funcionamento saudável.
Passo a passo para começar com baixo risco e alto retorno
1) Mapeie os ativos críticos
Liste ativos por criticidade — segurança, impacto em qualidade e disponibilidade. Em envase de vidro, priorize: esteiras transportadoras, seladoras, bombas de vácuo, compressores, sopradores e máquinas de inspeção. Identifique peças com alto MTTR (tempo de reparo) e lead time de reposição.
2) Defina variáveis e frequência de coleta
Comece com um conjunto enxuto: vibração em rolamentos (RMS, picos, bandas), temperatura em seladoras e painéis, corrente de motores, pressão em linhas de ar e vácuo. Frequências de leitura entre 1 e 5 minutos cobrem a maioria dos casos; eventos rápidos podem exigir amostragem maior em ativos críticos.
3) Conecte os dados ao seu CMMS
Integre a telemetria ao CMMS para que alertas abram ordens de serviço automaticamente, com prioridade e SLA definidos. Cada alerta deve carregar contexto: ativo, variável, valor, tendência, última manutenção e peças recomendadas.
4) Modele padrões e anomalias (sem complicar)
Linhas de base por ativo e limites dinâmicos já entregam ganhos. Comece com estatística simples (EWMA, desvio-padrão, IQR). Sinais consistentes de desvio disparam alertas. Modelos mais complexos podem vir depois, como classificação de falhas por frequência ou detecção de harmônicos na vibração.
5) Padronize respostas operacionais
Para cada alerta, defina playbooks claros: inspeção visual, reaperto, lubrificação, troca preventiva, ajuste de alinhamento e verificação elétrica. Registre a ação no CMMS, feche o ciclo com feedback e ajuste de limiares.
Métricas que provam o ROI
- OEE (disponibilidade, performance, qualidade) — acompanhe a melhoria pós-piloto.
- MTBF / MTTR — aumente o tempo médio entre falhas e reduza o tempo médio de reparo.
- % de manutenções emergenciais — a meta é migrar de corretiva para preditiva/planejada.
- Consumo energético — motores com desalinhamento ou vibração consomem mais.
- Sucata e retrabalho — especialmente relevante em envase de vidro, onde pequenos desvios geram perdas de lote.
Boas práticas para acelerar resultados
Comece pequeno, escale rápido
Faça um piloto de 60–90 dias em um conjunto de ativos críticos, com metas claras (ex.: reduzir 30% das paradas não planejadas daquela célula). Ao validar, padronize e escale.
Capriche na qualidade de dados
- Fixação correta de sensores (vibração e temperatura).
- Coleta consistente (evite “buracos” de rede).
- Nomeação padronizada de ativos e pontos de medição.
- Calibração e verificação periódica.
Envolva operação, manutenção e qualidade
Treine a equipe para interpretar gráficos e agir conforme os playbooks. Defina um responsável por ativo crítico e reúna o time mensalmente para revisar limiares, causas-raiz e oportunidades.
Erros comuns (e como evitar)
- “Sensorizar tudo” sem priorização — foque no que mais quebra e custa caro parar.
- Alertas excessivos — comece com poucos, relevantes e com histerese para evitar ruído.
- Falta de integração com o CMMS — dados sem ação não geram valor.
- Ignorar energia e ar comprimido — variáveis de utilidades dizem muito sobre a saúde da linha.
- Não medir resultado — sem OEE, MTBF ou MTTR antes/depois, o projeto perde tração.
Próximos passos sugeridos (roadmap de 90 dias)
- Semanas 1–2: mapeamento de ativos, definição de variáveis, plano de instalação.
- Semanas 3–4: instalação de sensores, conexão de dados, validação de coleta.
- Semanas 5–8: configuração de limites, integração ao CMMS, criação de playbooks.
- Semanas 9–12: operação assistida, revisão de limiares, relatório de ROI e plano de escala.
Conclusão
Ao priorizar ativos críticos, integrar dados ao CMMS e padronizar respostas, a manutenção preditiva transforma o desempenho de linhas de envase de vidro. A combinação de sensores IoT, análise de tendências e rotinas de decisão enxutas reduz paradas, sucata e consumo energético, elevando o OEE. Com um piloto bem planejado, é possível capturar ganhos significativos em até 90 dias — e escalar com segurança para toda a planta.
