Apesar de pontos semelhantes, manutenção preditiva e prescritiva possuem abordagens distintas para o cuidado com os ativos industriais.  

Ambas agem de modo proativo, ou seja, antes que a máquina apresente problemas e sua produção seja interrompida para consertos que, por não serem previstos, costumam ser mais demorados e caros. 

Siga na leitura e descubra semelhanças, benefícios e outras informações relevantes que os especialistas da MMtec prepararam para você! 

Entenda melhor a manutenção prescritiva e a preditiva 

Também conhecida como RxM, essa metodologia é mais do que uma manutenção proativa que usa Inteligência Artificial (IA) manutenção preditiva com inteligência artificial (IA).  

Essa abordagem exige um sistema cognitivo que possa compreender informações imprevisíveis, por meio do uso de Big Data, IA e aprendizado de máquina (machine learning), exigindo uma infraestrutura de TI mais robusta – e cara. 

Já a preditiva é uma abordagem estratégica na gestão de ativos e manutenção industrial, baseando-se na monitorização contínua de equipamentos para prever falhas antes que ocorram.  

Em outras palavras, ao invés de adotar uma ação reativa (manutenção corretiva) ou seguir um cronograma fixo (manutenção preventiva), manutenção preditiva e prescritiva utilizam dados atualizados 

Só que diferente da RxM, o cuidado preditivo adota sensores e técnicas de análise para identificar padrões e comportamentos anômalos nos equipamentos. 

Semelhanças entre manutenção preditiva e prescritiva 

Embora haja diferenças entre manutenção preditiva e prescritiva, ambas compartilham semelhanças significativas em seus objetivos e benefícios. Aqui estão algumas delas: 

Prevenção de falhas 

Os dois métodos visam prevenir falhas ao monitorar continuamente o estado dos equipamentos, identificando padrões e comportamentos anormais que possam indicar problemas iminentes. 

Minimização de tempo de inatividade 

Manutenção preditiva e prescritiva têm como objetivo minimizar o tempo de inatividade não planejado, permitindo intervenções proativas antes que ocorram falhas críticas. 

Assim, é possível garantir a continuidade operacional, sempre com qualidade e cumprindo os prazos combinados nas negociações com os clientes. 

Manutenção preditiva e prescritiva otimizam custos 

Os dois casos geram economia por conta de fatores como maior conservação dos ativos, menor tempo de parada para consertos, compra de peças de reposição planejada, etc.  

Também colaboram com a redução de custos, a melhor utilização de mão de obra e materiais, direcionando-os apenas para onde são realmente necessários. 

Afinal, ao focar nos equipamentos que realmente precisam de manutenção, a empresa pode otimizar seus recursos, evitando intervenções desnecessárias em equipamentos que ainda estão em bom estado. 

Uso de tecnologia avançada 

O uso de tecnologia avançada, como IA, sensores e sistemas de monitoramento remoto permitem coletar e processar informações sobre o estado dos equipamentos. 

Tendo semelhanças, manutenção preditiva e prescritiva garantem benefícios significativos. 

Maior vida útil dos equipamentos 

A capacidade de antecipar problemas permite realizar intervenções de manutenção no momento certo, prolongando a vida útil dos ativos e evitando substituições prematuras. 

Mais segurança 

Ao identificar potenciais falhas de segurança antecipadamente, manutenção preditiva e prescritiva contribuem para a criação de ambientes de trabalho mais seguros. 

Aumento da eficiência operacional 

Evitar falhas inesperadas e realizar manutenção no momento certo garante que os equipamentos estejam em pleno funcionamento quando necessário. 

Quando escolher entre manutenção preditiva e prescritiva? 

Manutenção preditiva e prescritiva oferecem vantagens financeiras e também contribuem para a confiabilidade operacional e a segurança no local de trabalho. 

Além disso, colaboram para elevar a satisfação do cliente, que recebe produtos de qualidade e sem atrasos na entrega. Por tudo isso, proporcionam uma gestão mais eficiente e inteligente dos ativos industriais. 

Mas ainda que as duas sejam estratégias valiosas, é preciso considerar alguns aspectos: 

Manutenção preditiva e prescritiva: qual é mais simples na implementação? 

Geralmente, a manutenção preditiva é mais fácil de implementar, exigindo menos complexidade na infraestrutura de dados e na integração de sistemas.  

Pode ser adotada com sucesso em uma variedade de ambientes sem a necessidade de investimentos substanciais em tecnologia. 

Valor de investimento 

Entre manutenção preditiva e prescritiva, a primeira requer um investimento inicial menor, o que pode ser um fator decisivo para empresas de desejam eficiência, sem extrapolar o orçamento. 

Flexibilidade e adaptabilidade 

A manutenção preditiva é frequentemente mais flexível e adaptável a uma variedade de equipamentos e ambientes.  

Isso acontece porque sua abordagem centrada na previsão de falhas pode ser aplicada eficazmente em diferentes setores industriais. 

Menor dependência de infraestrutura complexa 

Se sua empresa não possui sistemas avançados de TI ou não deseja investir recursos significativos em tecnologias mais sofisticadas, entre manutenção preditiva e prescritiva, a primeira é a mais indicada. 

O motivo é que a preventiva exige uma infraestrutura menos complexa em comparação com a outra opção. 

Intervenção humana mais controlada 

Em alguns casos, a manutenção preditiva permite um controle mais direto por parte da equipe de manutenção e dos operadores das máquinas.  

Esse é um importante diferencial em situações em que a intervenção humana é valorizada, especialmente em decisões críticas. 

Facilidade de adoção em equipamentos menos complexos 

Na dúvida entre manutenção preditiva e prescritiva, quando os ativos são mais simples? Fique com a manutenção proativa, que oferece subsídios suficientes para prever falhas em todo tipo de máquina. 

 Agora que você entendeu as semelhanças entre a manutenção prescritiva e a preditiva, te convidamos a ler mais dois artigos do Blog da MMtec: 

  1. Impacto da tecnologia 5G na manutenção industrial 
  1. Impacto do metaverso na manutenção preditiva 
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