Os benefícios da Manutenção Preditiva na Indústria de Papel e Celulose

De acordo com os dados da consultoria McKinsey & Company, a Manutenção Preditiva, quando aprimorada por Inteligência Artificial, pode reduzir o tempo de inatividade das máquinas em até 50%.

O crescimento da Indústria de Papel e Celulose acompanha, em certa medida, o aumento populacional, já que há uma demanda cada vez maior por seu produto final para embalagens e fins sanitários. Além disso, a tendência mundial de substituição do plástico por papel, que tem um tempo de decomposição menor, colabora nessa expansão.

O setor, que pode ser segmentado em plantas de celulose, plantas de papel e plantas integradas, emprega mais de 175 mil pessoas, conta com cerca de 4 mil empresas e, de acordo com informações do Perfil Setorial da Indústria, investiu R$ 230 milhões em pesquisa e desenvolvimento em 2019.

Segundo a publicação “A Indústria de Papel e Celulose no Brasil e no Mundo”, realizada pela EPE (Empresa de Pesquisa Energética) e pela IEA (International Energy Agency), com contribuição da IBÁ (Indústria Brasileira de Árvores), nosso país conseguiu se manter em 2020 como o segundo maior produtor mundial de celulose, atingindo 21 milhões de toneladas fabricadas, enquanto garante seu lugar como referência pela qualidade e origem sustentável e certificada do insumo.

Neste contexto de evolução, o setor pode e deve contar com tecnologias da Indústria 4.0, que possibilitam a Manutenção Preditiva, para otimizar a manutenção industrial, elevar sua produtividade e reduzir custos. Continue a leitura para saber mais!

Como as paradas inesperadas prejudicam a produção da Indústria de Papel e Celulose?

Imagine como é estar em uma indústria em plena operação e, de repente, um problema com uma máquina crítica acontece – como o motor da planta de caustificação, por exemplo – interrompendo todo esse processo para uma parada emergencial.

Se você está acostumado com a rotina do chão de fábrica, provavelmente nem teve que imaginar, já que as falhas no maquinário e as consequentes paradas inesperadas ainda fazem parte do dia a dia de muitas empresas.

Essas paradas na produção, que muitas vezes são resultado de problemas em equipamentos causados pela falta de manutenção, trazem prejuízos significativos para a indústria, como atrasos na linha de produção, produtos fora do padrão de qualidade esperado, perda da produtividade e até acidentes envolvendo colaboradores.

É possível reduzir as paradas emergenciais na indústria?

No dia a dia industrial, inspeções manuais e periódicas deveriam indicar o momento adequado para realizar uma parada de máquina para sua manutenção ou substituição de componentes, evitando problemas mais graves. Porém, no dia a dia, tempo e recursos acabam sendo desperdiçados em paradas, desmontagens desnecessárias e na busca manual complexa pela causa raiz de falhas – uma vez que o problema já apareceu.

Com a Análise e Manutenção Preditivas fazendo parte da rotina do chão de fábrica, esse tipo de desperdício de recurso e tempo não acontece, porque as soluções digitais implementadas são as responsáveis por apontar exatamente quais máquinas e equipamentos necessitam de manutenção.

Inclusive, de acordo com os dados da consultoria McKinsey & Company, a Manutenção Preditiva, quando aprimorada por Inteligência Artificial, pode reduzir o tempo de inatividade das máquinas em até 50%.

O que é Manutenção Preditiva?

A Manutenção Preditiva, como o próprio nome sugere, tem o objetivo de antecipar um problema ou encontrar a causa raiz de falhas em máquinas e equipamentos. É uma atividade importante porque dá à indústria a possibilidade de agir proativamente, solucionando uma questão antes que ela se torne um problema em potencial ou enquanto ainda apresenta apenas seus sintomas mais brandos.

A Manutenção Preditiva pode ser viabilizada através do acompanhamento periódico de máquinas, equipamentos e da coleta de dados de inspeções. Todo esse processo pode ser otimizado com a ajuda da Análise Preditiva, que utiliza dados históricos coletados do chão de fábrica para prever cenários futuros com precisão.

Essa otimização e automação só são possíveis graças às tecnologias da Indústria 4.0. Afinal, a Manutenção Preditiva nada mais é do que a utilização de Inteligência Artificial que, com base nos algoritmos de Machine Learning, consegue reconhecer sinais fora do padrão de funcionamento de máquinas e equipamentos.

Com o auxílio desses recursos tecnológicos, a indústria reduz paradas de emergência e acompanha em tempo real o ciclo de vida útil de seus componentes, máquinas e equipamentos.

Os resultados da Manutenção Preditiva nas empresas

De acordo com uma pesquisa realizada pela A.T. Kearney, uma organização de consultoria empresarial norte-americana, durante a Industry Week, as 588 empresas que utilizaram sistemas de manutenção preditiva alcançaram resultados significativos em sua operação. Confira:

• Média de 23,8% de aumento na produtividade de manutenção;
• Redução de 20,1% no tempo de inatividade do equipamento;
• 19,4% de economia nos custos com materiais;
• 17,8% de diminuição em manutenção e reparo de inventário;
• Restituição de tempo de 14,5 meses.

Como implementar a Manutenção Preditiva na Indústria de Papel e Celulose?

Viabilizar a Manutenção Preditiva em Indústrias de Papel e Celulose não é uma tarefa tão complexa quanto parece, uma vez que existem soluções tecnológicas que impulsionam esse processo e necessitam de baixo investimento.

Quando a manutenção industrial é automatizada, é possível considerar e implementar conceitos de IoT (Internet das Coisas) e Big Data para a análise e processamento inteligente do grande volume de dados gerados no chão de fábrica.

Confira agora os passos fundamentais para implementar a Manutenção Preditiva na Indústria de Papel e Celulose:

1. Sensoriamento

Na Indústria 4.0, o sensoriamento é considerado o primeiro passo da Manutenção Preditiva. Os sensores instalados em máquinas e equipamentos tem baixo custo de implantação e coletam uma ampla gama de dados com precisão, monitorando em tempo real indicadores de vibração e temperatura, por exemplo.

2. Sistema de gestão preditiva

Os dados coletados do chão de fábrica pelos sensores só ganham verdadeira utilidade quando estão visíveis e podem ser analisados. Por isso, contar com um sistema que funcione de forma integrada ao sensoriamento é fundamental.

Soluções como a Manutenção 4.0, da BirminD, emitem alertas relevantes sobre os ativos que precisam de mais atenção e, com base na análise histórica de funcionamento, otimizam o processo de manutenção e reduzem custos de falhas e paradas.

Considerações finais

Na era da tecnologia, dar os primeiros passos na Indústria 4.0 é essencial para a sobrevivência no mercado, e não implementar a Manutenção Preditiva faz com que a sua empresa tenha percalços com problemas facilmente evitáveis e ainda se desgaste com prejuízos financeiros.

Além disso, utilizar os dados gerados pelo chão de fábrica e convertê-los em previsões certeiras de futuro colabora para que você encontre maneiras de promover a redução de custos e saia na frente da concorrência.

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