Editora Pascal

MANUTENÇÃO PREDITIVA NO SETOR INDUSTRIAL

PREDICTIVE MAINTENANCE IN THE INDUSTRIAL SECTOR
CAPÍTULO 2

DOI: 10.29327/5407566.1-2

AUTOR:

Welton Gomes Pereira

RESUMO:

Diante do aumento da competição na área industrial, as empresas têm buscado equipamentos que apresentem eficiência superior e custos mais baixos. Nesse cenário, a manutenção das instalações fabris surge como um elemento chave para auxiliar as empresas a obterem vantagem competitiva. Surge, então, a pergunta sobre os ganhos proporcionados pela manutenção preditiva na melhoria dos resultados nos processos de produção das empresas industriais. Diante disso, o objetivo central deste estudo foi compreender de que maneira a adoção da manutenção preditiva contribui para o aprimoramento dos processos de produção nas indústrias. Para desenvolver esta pesquisa, realizou-se uma revisão bibliográfica consultando artigos, livros, monografias e dissertações disponíveis em plataformas como Google Scholar, Scielo, Lilacs e nos bancos de teses e dissertações de diversas universidades brasileiras. Uma das principais vantagens da implementação da manutenção preditiva é a redução das manutenções corretivas. Essas últimas, normalmente, apresentam custos mais elevados devido à natureza emergencial, além de causarem prejuízos decorrentes de paradas não programadas e substituição de equipamentos pela falta de monitoramento adequado. Dessa forma, a adoção da manutenção preditiva se apresenta como uma estratégia fundamental para as indústrias que desejam alcançar alta produtividade com otimização de custos. Ao integrar a manutenção preditiva na rotina operacional, as empresas podem melhorar a disponibilidade das máquinas utilizadas nos processos produtivos e reduzir os custos relacionados com a manutenção. As técnicas preditivas de manutenção são utilizadas com o objetivo de aumentar a eficiência produtiva, proporcionando uma gestão mais eficiente dos recursos e uma operação mais confiável dos equipamentos industriais.

Palavras-chave: Manutenção, Indústrias, Preditiva, Equipamentos.

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