Avançando na análise de falhas para manutenção da planta SAP

30 de novembro de 2021
Os planos de manutenção (PM) do SAP Plant Maintenance são fundamentais para reduzir e minimizar o impacto de eventos não planejados sobre a segurança, o meio ambiente e a lucratividade dos negócios. No entanto, criar e manter o compromisso com a execução dos planos de PM costuma ser um desafio com recursos limitados e problemas de qualidade de dados. Neste artigo, discutiremos como as organizações podem melhorar a coleta e a análise de dados para tomar decisões informadas e aprimorar os planos de manutenção preventiva.   Compromisso com o aumento da manutenção preventiva Quando o equipamento não está funcionando corretamente, ele não está produzindo capacidade. A falta de produção se traduz em perda de receita. Pior ainda, uma falha completa pode resultar em custos significativos para consertar ou substituir o equipamento, em uma equipe de produção ociosa e até mesmo na perda de matérias-primas, como a deterioração na fabricação de alimentos e bebidas. A Manutenção Preventiva contribui muito para maximizar a produtividade e evitar o dispendioso tempo de inatividade não planejado.   Muitas organizações não implementam com eficácia estratégias de manutenção proativa, como a manutenção preventiva, preditiva e centrada na confiabilidade. Como a Notas do Marshall InstituteNa maioria dos departamentos de manutenção, há uma forte tendência de usar a abordagem de "correr até a falha" em vez de praticar a manutenção preventiva. E mesmo nos departamentos de manutenção que indicam estar comprometidos com a manutenção preventiva,muitos não o praticam de forma plena ou eficaz.   Um dos motivos pelos quais essas iniciativas geralmente fracassam é que os planos de manutenção preventiva (PM) não se baseiam nos dados corretos. Os planejadores de manutenção dependem de uma ampla gama de fontes de dados ao elaborar as tarefas de PM. Por exemplo, os manuais dos fabricantes de equipamentos, o histórico de ordens de serviço e a orientação de especialistas em confiabilidade. Como muitas organizações de manutenção continuam a confiar em processos baseados em papel e a inserir manualmente os dados no SAP, as tarefas de PM geralmente se baseiam em dados incompletos e imprecisos. Portanto, a integridade dos dados desempenha um papel crucial na criação e implementação de planos de PM.   Integridade de dados na manutenção do SAP Os líderes de manutenção geralmente se surpreendem ao saber que, embora tenham um sistema poderoso para gerenciar os dados de manutenção no SAP PM, talvez não estejam tirando o máximo proveito dele. Esse foi o caso de uma planta petroquímica sediada na África do Sul. A gerência começou a perceber que os trabalhos e reparos de PM não estavam sendo concluídos na primeira tentativa. Isso contribuiu para o aumento do acúmulo de trabalho, o aumento dos custos e o uso ineficiente do tempo dos técnicos de manutenção. Como os resultados das ordens de serviço eram inseridos manualmente no SAP, os detalhes sobre o que acontecia e a causa das falhas eram baseados em anotações feitas à mão. No SAP PM, esses são campos de texto abertos para capturar os dados. Ao examinar os dados, eles encontraram mais de 300 códigos de motivos diferentes para falhas que apontavam para um problema: as peças não estavam disponíveis para concluir a ordem de serviço na primeira vez. As respostas abertas criaram um banco de dados que não podia ser facilmente analisado pelas partes interessadas para verificar falhas, causas principais e tendências. A falta de campos de entrada de dados padrão afetou negativamente a integridade dos dados. E a falta de integridade dos dados leva a um planejamento de manutenção incompleto e/ou ineficaz.   Desenvolvimento de um plano eficaz de manutenção preventiva SAP  A análise de falhas é um componente crucial de uma cultura de manutenção proativa. Ela envolve a coleta e a análise de dados de falhas para identificar a causa raiz de uma avaria. O engenheiro de confiabilidade e os gerentes de manutenção podem usar o que aprenderam para melhorar o planejamento das tarefas de PM, bem como modificar o projeto da máquina ou a forma como o equipamento é usado. Mas a análise de falhas só é útil no processo de planejamento da manutenção se as partes interessadas tiverem acesso a dados completos e precisos. Isso significa simplificar e padronizar a coleta de dados de manutenção no SAPPM por meio do uso de tecnologias de automação. Por exemplo, com o uso de uma solução EAM móvel, os técnicos podem identificar os motivos da falha usando menus suspensos de códigos de motivos predefinidos. Essas informações são sincronizadas automaticamente com o SAP para fornecer aos planejadores de manutenção os dados confiáveis e completos de que precisam para criar planos dePM. Embora o processo de aprimoramento do plano SAP PM possa parecer complicado, você pode começar seguindo as etapas descritas aqui:  
  1. Recurso de dados de auditoria
 A primeira etapa é compilar seus recursos de dados para garantir que você terá os dados necessários para realizar uma análise significativa e, em seguida, determinar quais ativos deseja incluir em seus planos de manutenção preventiva. Para as organizações que não têm processos de manutenção preventiva estabelecidos, talvez seja melhor começar com apenas alguns dos ativos mais importantes e aumentar a partir daí.  Os recursos de dados relevantes incluirão coisas como manuais de reparo do fabricante, ordens de serviço anteriores e relatórios de falhas. Se o seu departamento de manutenção depender do gerenciamento de ordens de serviço em papel e do SAP PM, essa será uma tarefa demorada até que você estruture melhor as entradas de dados no sistema:
  • O que falhou
  • Quando ele falhou
  • Por que falhou
  • Que tipo de reparo foi feito
  • Ele falhou novamente?
  1. Conduzir RCA e/ou FMEA
O planejamento eficaz da manutenção abrange duas perspectivas: o que fez e o que poderia acontecer. A análise de causa-raiz (RCA), também chamada de análise de falhas, analisa o que já aconteceu. Quando você passa por um evento corretivo ou de avaria, a RCA envolve analisar o motivo pelo qual o problema ocorreu e trabalhar até identificar as causas subjacentes. Para cada causa, você pode identificar uma solução. Essas soluções podem se tornar tarefas em seu plano de PM.   Ao contrário da RCA, a análise dos modos e efeitos de falha (FMEA) busca identificar o que poderia acontecer ao identificar os possíveis modos de falha (FM): Projeto, Processo e Funcional. Vamos nos concentrar em exemplos funcionais. O processo começa com uma abordagem de baixo para cima. Cada componente de um ativo é examinado para identificar todos os possíveis FMs que podem ocorrer e quais seriam as consequências de cada falha. Como os técnicos são os mais familiarizados com os ativos, eles geralmente são o melhor recurso para identificar esses detalhes.   Análise de modos de falha e efeitos - Exemplo de sistema de bomba
Função do equipamento Falha funcional Componente Modos de falha em potencial Efeitos potenciais da falha Possíveis causas de falha Controles atuais Frequência dos controles
Fornecer fluxo de processo Perda do fluxo do processo Motor Rolamentos presos Perda total de capacidade Falta de lubrificação Lubrificar os rolamentos do motor 6M
Fornecer fluxo de processo Fluxo de processo degradado Impulsor Pressão de descarga reduzida Perda parcial de capacidade Desgaste normal Revisão da bomba 2Y
Tornar a FMEA o coração de um plano de manutenção de equipamentos  
  1. Priorização de riscos
Com essas informações, o departamento de manutenção pode definir critérios para avaliar o nível de risco de cada falha identificada e atribuir um Número de Prioridade de Risco (RPN). O RPN é uma métrica usada para priorizar as tarefas de manutenção com base na probabilidade de ocorrência, na capacidade de detectar o problema e na gravidade do impacto:  
Classificação Efeito Gravidade do efeito
10 Perigoso sem aviso Gravidade muito alta, possíveis efeitos na operação segura do sistema sem aviso
9 Perigoso com advertência Gravidade muito alta, possíveis efeitos de FM Operação segura do sistema com aviso
8 Muito alto Sistema inoperável com falha destrutiva sem comprometer a segurança
7 Alta Sistema inoperante com danos ao equipamento
6 Moderado Sistema inoperável com danos menores
5 Baixa Sistema inoperável sem danos
4 Muito baixo Sistema operável com degradação significativa do desempenho
3 Menor Sistema operável com alguma degradação do desempenho
2 Muito pequena Sistema operável com interferência mínima
1 Nenhum Sem efeito
Fonte: Análise de efeitos e modos de falha sob incerteza: Uma revisão da literatura e um tutorial   Siga a mesma abordagem para identificar uma escala para a probabilidade de ocorrência (OCC) e a probabilidade de detecção (DET) e multiplique os três fatores de risco para determinar um número RPN. Em seguida, trabalhando com os engenheiros e técnicos, identifique as ações recomendadas, a frequência necessária e preveja o resultado final usando a mesma escala RPN.   Análise de modos de falha e efeitos - Exemplo de sistema de bombaContinuação
Avaliação de risco (como está) Melhorias/ações recomendadas Frequência recomendada do processo de aprimoramento Responsabilidade/data Avaliação de risco (a ser)
SEV OCC DET RPN       SEV OCC DET RPN
6 5 3 90 Incluir na rota de vibração e IR 3M PdMTech/ 1T22 6 3 2 36
4 6 5 120 Monitorar o fluxo e a pressão de descarga 1W Operação/ 1W22 4 6 3 72
Tornar a FMEA o coração de um plano de manutenção de equipamentos   Esse tipo de análise pode começar em um nível alto, observando os principais componentes de um ativo crítico, e depois, com o passar do tempo, aprofundar-se em subcomponentes e materiais.   O resultado permite que os engenheiros e gerentes de manutenção priorizem as tarefas de PM e tomem decisões bem informadas para melhorar o compromisso da organização com a execução dos planos de PM. Refaça a análise anualmente para avaliar o impacto e refinar ainda mais seus planos para otimizar ainda mais seus recursos.   Em conclusão A manutenção preventiva ajuda as organizações a evitar paradas não planejadas e a melhorar a alocação de recursos. Embora muitas organizações indiquem que estão comprometidas com planos de manutenção preventiva, as iniciativas geralmente são prejudicadas pela falta de dados de qualidade e pela capacidade de analisá-los.   Comece com a estruturação da captura de dados para análise e, em seguida, você pode examinar métodos comprovados pelo setor, como RCA e/ou FMEA, para priorizar e concentrar seus planos de PM. Além disso, com base nos dados, você pode otimizar a frequência de uma tarefa - possivelmente reduzindo o número de PMs necessários por ano -, utilizar seus recursos com mais eficiência e aumentar a conformidade com o cronograma.   Ao assumir o compromisso de capturar e estruturar melhor os dados, analisar falhas e criar melhores planos de manutenção da planta SAP, você pode obter resultados de longo prazo com um OEE de ativos mais alto e minimizar o impacto de eventos não planejados sobre a segurança, o meio ambiente e a lucratividade dos negócios.   Como a Sigga pode ajudar  A Sigga é uma parceira certificada da SAP com mais de duas décadas de experiência no fornecimento de soluções de manutenção industrial líderes do setor. Nossa solução EAM móvel agiliza a coleta de dados. As ordens de serviço são enviadas aos técnicos em seus dispositivos móveis. Os técnicos capturam e estruturam automaticamente os dados necessários para análise por meio do uso diário do aplicativo para concluir suas ordens de serviço. Essa solução resolve as lacunas de dados e ajuda as equipes de manutenção a criar, implementar e monitorar planos de manutenção preventiva.   Além disso, nossa solução de planejamento e programação automatiza as rotinas para melhorar a implantação de programas de manutenção preventiva com visibilidade total da priorização das tarefas. Com essas duas soluções, nossos clientes observaram resultados de produtividade de 15% a mais de 50%.   Soluções Sigga Leia mais sobre a Sigga Solutions e como podemos ajudá-lo a melhorar seu programa de manutenção preventiva.  
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