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| imagem: atech.com.br |
Algumas perspectivas já são percebidas nesse sentido, incluindo a forte interação dos departamentos de Processo e de Manutenção, até então gerenciados como silos separados.
Tema deste artigo: no futuro próximo, o prognóstico.
Assim que as soluções e metodologias para detecção e diagnóstico se estabilizarem e estiverem plenamente acessível aos proprietários do processo, o próximo estágio lógico da evolução do Monitoramento dos Processos Industriais (MPI) se dará através de uma nova integração na dimensão preditiva: o prognóstico de falhas.
O conhecimento sobre a evolução do risco operacional ao longo do tempo é um ativo altamente valioso e estratégico, no sentido de permitir um melhor planejamento das operações de manutenção e de paradas, minimizando as perdas de produção, enquanto assegura a segurança das pessoas e dos equipamentos. Os benefícios econômicos facilmente percebidos seriam o de um eficiente gerenciamento simultâneo das metas do processo e do risco operacional.
Mas como isso pode ser alcançado na prática? Existem algumas oportunidades à frente que podem tornar esse empreendimento realidade.
Em seguida, consideração sobre possível rota para enfrentar esse desafio.
Com o surgimento da Indústria 4.0 e do Big Data, dados estruturados e não estruturados estão se tornando cada vez mais disponíveis a partir de todos os pontos do processo. Os bancos de dados de qualidade de processos e produtos já foram integrados no passado para desenvolver abordagens preditivas de monitoramento, controle e otimização. Sensores flexíveis e modelos inferenciais são exemplos de ferramentas usadas neste contexto.
No entanto, há um banco de dados que foi amplamente ignorado pela maioria dos desenvolvedores orientados a processos: o banco de dados do departamento de manutenção. Esse recurso acumula falhas de todos os equipamentos da planta e, uma conjectura razoável nesse contexto, seria de que o comportamento de falha do equipamento pode, muito provavelmente, estar relacionado às condições a que foram submetidos durante o serviço.
Portanto, cruzando bancos de dados de processo e de manutenção, informações críticas podem ser obtidas sobre o efeito das condições de operação na confiabilidade dos sistemas, o que pode finalmente, trazer insights para a melhoria do processo e uma nova dimensão preditiva para o gerenciamento de riscos operacionais.
O prognóstico pode parecer uma contradição quando analisado sob a estrutura da sistematização de variações de "causa comum" / "causa especial" de Shewhart, onde causas especiais são imprevisíveis por natureza. Na perspectiva de Shewhart, bem como na do controle estatístico de processo (CEP) convencional, a comunidade de Monitoramento de Processos fica focada na “Integridade de Processos”. No entanto, o prognóstico está intimamente relacionado à “saúde do equipamento” - a evolução do desempenho do equipamento ao longo do tempo - com base nas inferências que podem ser feitas sobre a eficácia operacional e a taxa de falhas.
Assim, o prognóstico se beneficiará de uma aproximação do PMI e de disciplinas como Confiabilidade e Manutenção, uma interação até aqui, pouca explorada, mas que ainda tem muito a oferecer nos próximos tempos.
A mencionada integração do MPI e a Confiabilidade e Manutenção do equipamento será benéfica não apenas no processo de monitoramento, mas também (e muito importante) do ponto de vista da criação das condições para otimizar globalmente as unidades de processo, levando em consideração metas orientadas a processos (produção, produtividade, seletividade, qualidade do produto) e métricas de confiabilidade (tempo de serviço, tempo de inatividade, tempo entre falhas, taxa de falhas).
Ambos, MPI e a Confiabilidade e Manutenção dos Equipamentos têm um impacto decisivo no desempenho global da empresa e não devem, portanto, serem tratado como silos separados (como se pode ver ainda hoje), com fluxos de trabalho e de análises independentes e sem sobreposição.
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