A manutenção preditiva (PdM) não se limita a evitar falhas nos equipamentos - é uma forma inteligente de reduzir os custos energéticos e as emissões. Quando as máquinas funcionam de forma ineficiente, podem consumir mais 5% a 20% de energia do que o necessário. A PdM utiliza sensores e IA para detetar precocemente as ineficiências, garantindo que o equipamento funciona de forma optimizada e que a manutenção ocorre apenas quando necessário.
Eis porque é importante:
- Poupança de energia: O PdM pode reduzir o consumo de energia entre 8% e 32%, particularmente em sistemas como o AVAC, o ar comprimido e o vapor.
- Redução de custos: Os custos de manutenção são 20 vezes mais baratos do que as grandes actualizações, com muitas organizações a pouparem milhões anualmente.
- Impacto das emissões: A redução do desperdício de energia reduz diretamente as emissões de CO₂, com ferramentas como Oxand Simeo™ calcular as poupanças e o retorno do investimento em carbono.
Por exemplo, o operador ferroviário italiano Trenitalia poupou $100 milhões por ano com a implementação da PdM, enquanto os edifícios federais reduziram o consumo de energia até 32%. Estes resultados evidenciam a capacidade da PdM para combinar a eficiência financeira com a redução do impacte ambiental.
O segredo? Começar com um inventário centralizado de activos, utilizar ferramentas para simular o desempenho e integrar estas estratégias nas operações diárias. A PdM não é apenas manutenção - é uma forma mais inteligente de gerir a energia e os custos, ao mesmo tempo que cumpre os objectivos de sustentabilidade.
ROI da manutenção preditiva: Estatísticas de poupança de energia e redução de emissões
Como a manutenção preditiva reduz a utilização de energia e as emissões
O que é a manutenção preditiva?
A manutenção preditiva (PdM) é uma estratégia que utiliza dados de sensores em tempo real e IA para monitorizar o desempenho real do equipamento, indo além das tradicionais rotinas de manutenção programada. Em vez de substituir componentes num calendário fixo ou esperar que a máquina falhe, a PdM analisa os dados de estado para prever potenciais falhas e programa a manutenção apenas quando necessário.
Este processo funciona através de um circuito físico-digital-físico. Os sensores recolhem dados físicos, como a vibração, a temperatura e o consumo de energia (Do físico ao digital). Os algoritmos de IA analisam então estes dados para detetar padrões e anomalias (Digital). Por último, o sistema inicia acções de manutenção precisamente quando necessário (Do digital para o físico) [2]. Ao adotar esta abordagem baseada em dados, o equipamento funciona com uma eficiência óptima, evitando substituições desnecessárias de peças e reduzindo o desperdício. Isto é especialmente crucial para combater as ineficiências energéticas frequentemente encontradas em equipamentos mais antigos.
Problemas de energia e emissões em activos envelhecidos
As instalações mais antigas enfrentam frequentemente ineficiências energéticas significativas devido a problemas de desempenho do equipamento. Ao longo do tempo, os motores podem vibrar excessivamente, os rolamentos podem ficar desalinhados, os filtros de AVAC entopem e os purgadores de vapor falham. Estes problemas obrigam os sistemas a trabalhar mais, consumindo mais energia do que o necessário.
A PdM centra-se na resolução das ineficiências dos sistemas com maior consumo de energia. Por exemplo, Sistemas AVAC e de ventilação consomem frequentemente energia em excesso devido a filtros obstruídos ou motores sobredimensionados. Nos sistemas de ar comprimido, até 30% de eletricidade é o desperdício de ar pressurizado que vaza pelas linhas de distribuição [6]. Do mesmo modo, os sistemas de vapor perdem energia através de purgadores de vapor avariados e de um isolamento deficiente, enquanto o equipamento eletromecânico sofre sobrecargas de tensão e desequilíbrios de fase, drenando ainda mais energia.
As ferramentas especializadas facilitam a identificação e a resolução destes problemas. As câmaras térmicas podem detetar o calor provocado por fricção ou fugas, as câmaras sónicas revelam fugas de ar comprimido que de outra forma seriam indetectáveis e os medidores de vibração detectam precocemente problemas nos rolamentos. Ao resolver estas ineficiências ocultas, a PdM não só previne as falhas do equipamento como também reduz o desperdício de energia. Isto ajuda as organizações a reduzir os seus custos com serviços públicos - numa média de 25% - e atingir os seus objectivos ambientais, sociais e de governação (ESG) [6].
Cálculo das poupanças de energia e das reduções de emissões
Medição das poupanças de energia com ferramentas de previsão
Uma vez identificadas as áreas de desperdício de energia, o passo seguinte é quantificar as potenciais poupanças. Para o fazer eficazmente, as ferramentas de simulação são essenciais - modelam o desempenho atual e prevêem o impacto que diferentes estratégias de manutenção podem ter no consumo de energia.
Tomar Oxand Simeo™, por exemplo. Esta plataforma utiliza uma base de dados de mais de 1.300 leis sobre o desempenho energético analisar a forma como a utilização de energia evolui à medida que os componentes envelhecem [8]. Ao simular o desempenho energético de toda uma carteira, identifica quais os activos que consomem mais energia e sugere as melhores intervenções. As organizações que utilizam estas simulações melhoram muitas vezes a eficiência energética em 8% a 12%, simplesmente por abordarem primeiro os componentes que consomem mais energia [10].
As simulações multi-critério da ferramenta permitem-lhe testar vários cenários antes de tomar decisões. Por exemplo, pode comparar se a substituição imediata de um sistema AVAC é melhor do que esperar dois anos, ou se a atualização de motores proporciona mais poupanças de energia por dólar do que a reparação de purgadores de vapor. Esta abordagem faz com que a manutenção deixe de ser uma despesa reactiva e passe a ser uma estratégia proactiva de gestão de energia.
Os dados gerados aqui não se referem apenas a poupanças de energia - tornam-se a base para calcular as reduções de CO₂ e avaliar o retorno financeiro dos investimentos em sustentabilidade.
Acompanhamento das reduções de CO₂ e do ROI do carbono
A redução do consumo de energia traduz-se diretamente na redução das emissões. Para maximizar o seu retorno sobre o investimento (ROI), é fundamental monitorizar os impactos ambientais e financeiros. Métricas como CO₂ ou kWh economizados por dólar investido ajudam a quantificar esses benefícios. Quando a manutenção preditiva aumenta a eficiência do equipamento, não só reduz o consumo de energia, mas também diminui as emissões de carbono associadas. A aplicação de preços de carbono - normalmente entre $50 e $150 por tonelada de CO₂ - atribui um valor monetário a essas emissões evitadas, facilitando a ligação dos esforços de sustentabilidade aos resultados financeiros [11].
Oxand Simeo™ simplifica este processo, integrando os cálculos de redução de CO₂ diretamente no planeamento do investimento. A plataforma gera automaticamente relatórios alinhados com as normas ISO 55000 e CSRD/ESRS [7]. Isto torna mais fácil para as organizações apresentarem resultados claros e mensuráveis aos reguladores, investidores e decisores.
Como referiu o Diretor Executivo de um cliente da Oxand, "Precisávamos de uma ferramenta que nos permitisse consolidar os dados fragmentados que tínhamos e projectá-los de uma forma que pudesse ser claramente apresentada aos nossos funcionários eleitos, que são os decisores" [9].
Os benefícios financeiros da manutenção preditiva materializam-se frequentemente de forma rápida. De facto, 73% das implementações alcançam um ROI positivo no prazo de 12 a 18 meses, com muitas organizações a verem resultados tangíveis logo aos 6 a 12 meses [10][9]. Ao associar as poupanças de energia aos objectivos de redução de carbono, cria-se um argumento convincente que associa a eficiência operacional a objectivos de sustentabilidade mais amplos.
Monitorização automática de máquinas: Manutenção Preditiva e Eficiência Energética
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Como implementar a manutenção preditiva baseada em modelos
Transformar o conceito de manutenção preditiva numa realidade prática requer um planeamento cuidadoso. Comece por utilizar os dados existentes - como registos de manutenção, relatórios de inspeção e registos de activos - e transforme-os em estratégias de investimento acionáveis.
Criação de um inventário de activos centralizado
O primeiro passo em qualquer plano de manutenção preditiva é compreender quais os activos que possui e o seu estado atual. Isto significa criar um registo centralizado de activos que reúna dados dispersos de fontes como manuais de OEM, registos de manutenção e sistemas de aquisição. Não tente catalogar tudo de uma vez - comece pelos activos críticos. Estes são aqueles cuja falha pode interromper as operações ou levar a reparações dispendiosas. Por exemplo, concentre-se nos sistemas AVAC dos hospitais, nos elementos estruturais das pontes ou nas caldeiras dos sistemas de aquecimento urbano.
"Estabelecer as bases com uma equipa multidisciplinar garantirá uma operação sem falhas", afirma Mark Kenneday, Diretor de Estratégia e Desenvolvimento de Mercado para os Cuidados de Saúde da Gordian.
Envolver os técnicos de manutenção e os operadores neste processo. A sua experiência prática com as peculiaridades do equipamento e os padrões de falha - muitas vezes não documentados oficialmente - acrescenta um contexto valioso aos dados históricos. Também pode utilizar Avaliações Estruturadas do Estado das Instalações (FCA) para normalizar a forma como recolhe e organiza esta informação, garantindo a consistência em todos os activos.
Ferramentas como o Oxand Simeo™ levam este inventário para o nível seguinte. Ao simular a degradação de cada componente ao longo do tempo, a plataforma utiliza dados como o tipo de equipamento, a data de instalação, a condição atual e os dados de falhas anteriores para prever o desempenho futuro. Mesmo que faltem alguns pormenores, a plataforma pode fornecer informações acionáveis. Este inventário consolidado torna-se a base para a execução de simulações precisas e multi-critérios.
Execução de simulações multi-critério
Com o seu inventário de activos pronto, pode começar a testar diferentes estratégias de manutenção antes de fazer grandes investimentos. As simulações multi-critério permitem-lhe comparar vários cenários lado a lado. Por exemplo, deve substituir um chiller antigo agora ou esperar alguns anos? A atualização do isolamento pouparia mais energia por dólar do que a substituição de janelas?
O Oxand Simeo™ destaca-se por equilibrar prioridades como riscos de degradação, custos do ciclo de vida, eficiência energética e emissões de carbono. Classifica os projectos através da medição do ROI da sustentabilidade, como as poupanças de CO₂ ou de energia por dólar gasto. Mesmo com dados incompletos, a plataforma pode desenvolver planos de investimento plurianuais em apenas 6 a 12 semanas.
"Recorremos à Oxand porque precisávamos de uma ferramenta que nos proporcionasse uma visão preditiva - e não apenas corretiva - e nos ajudasse a gerir os nossos investimentos de forma mais eficaz. A Oxand destacou-se pelas suas capacidades de gestão de risco", partilhou o Chefe do Departamento de Orçamento e Avaliação de Activos de uma organização [9].
Estas simulações também ajudam a distribuir os custos ao longo do tempo, evitando picos orçamentais súbitos. Garantem a conformidade com as normas de segurança e ambientais, ao mesmo tempo que orientam a integração harmoniosa da manutenção preditiva nas operações quotidianas.
Integração da manutenção preditiva nas operações
O passo final é integrar a manutenção preditiva nos seus processos diários. Alinhe seus cronogramas de manutenção com metas operacionais, metas de sustentabilidade e demandas regulatórias. Comece por integrar o Oxand Simeo™ com as suas ferramentas existentes - como plataformas CMMS, registos de activos e sistemas de gestão de instalações - para consolidar os dados num único painel de instrumentos de fácil utilização [12].
Utilize as informações da plataforma para planear a manutenção durante períodos de baixo impacto. Por exemplo, programar reparações em edifícios durante as férias escolares ou actualizações de infra-estruturas durante as horas de menor afluência. Isto minimiza as interrupções e assegura uma utilização eficiente dos recursos.
Associe seus esforços de manutenção preditiva a metas de sustentabilidade maiores. O Oxand Simeo™ gera automaticamente relatórios que cumprem as normas ISO 55000 e CSRD/ESRS, simplificando os requisitos regulamentares para os decisores e as partes interessadas [7]. Num prazo de 6 a 12 meses, a maioria das organizações nota melhorias mensuráveis nas poupanças financeiras e na eficiência operacional [12].
Concentre-se em activos de elevado impacto - como sistemas AVAC, telhados e infra-estruturas críticas - para evitar falhas de emergência dispendiosas e obter ganhos rápidos. Ao associar a manutenção preditiva a poupanças de energia e reduções de emissões, está a criar um argumento poderoso para combinar a eficiência operacional com objectivos ambientais a longo prazo. A integração destas estratégias nas suas operações não só optimiza o desempenho, como também contribui para poupanças significativas de energia e de custos ao longo do tempo.
Estudos de casos: Resultados da manutenção preditiva em termos de energia e emissões
A manutenção preditiva provou o seu valor ao reduzir o consumo de energia e as emissões através de abordagens proactivas e baseadas em dados. Estes exemplos do mundo real destacam resultados mensuráveis em diferentes tipos de activos, ilustrando a mudança de soluções reactivas para estratégias mais inteligentes.
Carteiras de infra-estruturas: Poupanças de gás combustível até 29,1%
Em 2022, um operador multinacional de energia colaborou com C3 IA para implementar a manutenção preditiva em dois trens de compressão de gás acionados por turbina em uma plataforma offshore. Durante um período de 16 semanas, foram utilizados dados históricos e 20 modelos de aprendizagem automática para otimizar as operações [13].
O sistema identificou anomalias no equipamento e recomendou ajustes para obter economias de gás combustível de até 29,1% por hora. Esta eficiência traduziu-se numa poupança anual estimada de $4,7 milhões em impostos sobre o carbono para uma única plataforma, com projecções que aumentam para $22,2 milhões anualmente até 2030. Além disso, a plataforma registou uma redução de 99% no ruído de alerta e reduziu os tempos de investigação de 10 horas para apenas 1 hora [13].
Ao integrar dados de sensores, registos e ordens de trabalho, o sistema revelou ineficiências que a monitorização manual muitas vezes não detecta. O foco em activos de alto impacto, como os comboios de compressão, demonstrou como mesmo pequenas melhorias podem levar a poupanças significativas de energia e de custos.
Carteiras de edifícios federais: 12-32% Poupança de energia
Os edifícios federais também registaram benefícios substanciais com a manutenção preditiva. Em 2023, investigadores da Laboratório Nacional Lawrence Berkeley e Universidade Carnegie Mellon analisou uma carteira de 550 edifícios federais geridos pelo Administração de Serviços Gerais dos EUA. O seu estudo utilizou a aprendizagem automática para prever os impactos da reabilitação energética e identificar os edifícios com maior potencial de poupança [4].
Com ferramentas como o GSALink e actualizações específicas de AVAC, a análise revelou potenciais poupanças de energia no local que variam entre 110 e 300 mil milhões de Btu [4]. Isto equivaleu a uma redução de 12% a 32% no consumo global de energia em toda a carteira. O estudo salientou a importância de dar prioridade aos edifícios "altamente poupadores" em vez de aplicar estratégias uniformes a todos os activos [4].
Estes exemplos sublinham os benefícios tangíveis da manutenção preditiva. Ao abordar as ineficiências com precisão baseada em dados, as organizações não só previnem falhas como também conseguem reduções significativas de energia e emissões. O ROI oculto destas intervenções torna-se claro quando as poupanças de energia e os impactos ambientais são quantificados.
Conclusão: Maximizar o ROI através da manutenção preditiva
A manutenção preditiva desempenha um papel crucial na eliminação de ineficiências que conduzem ao desperdício de energia e a emissões de carbono desnecessárias. Quando o equipamento funciona fora dos seus parâmetros de conceção - seja devido a desalinhamento, lubrificação deficiente ou componentes desgastados - consome mais energia e gera emissões em excesso. A resolução precoce destes problemas não só previne avarias dispendiosas, como também prolonga a vida útil dos activos, evitando a abordagem dispendiosa de "funcionamento até à falha".
Os benefícios financeiros são igualmente impressionantes. Os fabricantes industriais enfrentam $50 mil milhões em custos de inatividade não planeada anualmente [1][2], e uma manutenção ineficaz podem reduzir a produtividade em 5% a 20% [1][2]. Além disso, as medidas de manutenção e de funcionamento são 20 vezes menos dispendioso do que as actualizações de eficiência energética, embora com poupanças de energia semelhantes [3]. Isto faz da manutenção preditiva uma das estratégias mais inteligentes para equilibrar os objectivos financeiros com os esforços de sustentabilidade.
Oxand Simeo™ fornece as ferramentas para tornar este equilíbrio possível. Com uma base de dados de mais de 10.000 modelos envelhecidos e 30.000 leis de manutenção aperfeiçoada ao longo de duas décadas, a plataforma ajuda os gestores de activos a prever como os componentes envelhecem, falham e consomem energia ao longo do tempo. Ao contrário das soluções que requerem redes de sensores IoT complexas, o Oxand Simeo™ trabalha com dados existentes - como relatórios de inspeção, levantamentos de condições e registos históricos - para criar planos plurianuais de CAPEX e OPEX. Estes planos foram concebidos para respeitar os limites orçamentais e, simultaneamente, reduzir a utilização de energia e as emissões de carbono.
As organizações que utilizam a Oxand vêem normalmente Poupança de custos de 10% a 25% em tarefas de manutenção específicas, juntamente com reduções mensuráveis das emissões de CO₂ e do consumo de energia nas suas carteiras de activos [5][14]. Ao passar de estratégias de manutenção reactivas para proactivas e baseadas no risco, os gestores de activos podem concentrar-se em reparações de elevado impacto, evitar substituições desnecessárias e reduzir o desperdício de materiais e consumíveis.
Tal como salientado em estudos de casos anteriores, a manutenção preditiva oferece uma ligação clara entre a eficiência operacional e as poupanças mensuráveis. Quando as poupanças de energia e as reduções de emissões são tidas em conta nas métricas de custos tradicionais, o ROI oculto das estratégias preditivas torna-se inegável. Com ferramentas baseadas em dados que alinham o desempenho financeiro com os objectivos ambientais, as organizações podem alcançar um futuro que seja simultaneamente rentável e ambientalmente responsável.
FAQs
Como é que a manutenção preditiva ajuda a diminuir a utilização de energia e a reduzir as emissões de CO₂?
A manutenção preditiva desempenha um papel fundamental na redução das emissões de CO₂ ao detetar e resolver problemas nos equipamentos antes de causam ineficiências energéticas. Com a ajuda de ferramentas de monitorização avançadas que acompanham o desempenho do equipamento em tempo real, este método garante que os sistemas funcionam no seu melhor, evitando o desperdício de energia.
Quando as máquinas funcionam de forma eficiente, consomem menos energia, o que significa menos emissões de carbono provenientes da produção de eletricidade. Para além de apoiar os objectivos ambientais, esta abordagem proactiva também permite poupar dinheiro, reduzindo os resíduos e aumentando a vida útil do equipamento.
Quais são os primeiros passos para implementar com êxito a manutenção preditiva?
Para dar início à manutenção preditiva, comece por definir objectivos claros e construir uma base sólida e orientada para os dados. Identifique os activos críticos que têm maior influência nas suas operações e receitas e, em seguida, avalie as suas estratégias de manutenção actuais, o inventário de peças sobresselentes e os registos históricos de falhas. Analise atentamente as definições do equipamento, as programações de controlo e as métricas de desempenho para identificar ineficiências ou desperdício de energia. Utilize estes conhecimentos para estabelecer KPIs mensuráveis, tais como o consumo de energia por unidade produzida ou reduções no tempo de inatividade inesperado, assegurando que estão alinhados com os seus objectivos de ROI e sustentabilidade.
Uma vez definidos os seus objectivos, preparar-se para previsões exactas equipando os activos essenciais com sensores IoT para monitorizar factores como a temperatura, a vibração ou a pressão. Alimente estes dados numa plataforma de análise avançada. Comece com um pequeno projeto-piloto para testar modelos preditivos, melhorar a qualidade dos dados e formar a sua equipa para responder eficazmente aos alertas. Utilize os conhecimentos do projeto-piloto para aperfeiçoar a sua estratégia, ajustar os calendários de manutenção com base nas condições dos activos em tempo real e escalar o programa nas suas operações. Ao longo deste processo, monitorize as poupanças de energia e as reduções de emissões para medir o progresso.
A manutenção preditiva pode funcionar com os meus actuais sistemas e ferramentas de manutenção?
As soluções de manutenção preditiva (PdM) são concebidas para funcionar sem problemas com o software e as ferramentas em que a maioria das organizações já confia, tais como sistemas informatizados de gestão da manutenção (CMMS) e gestão de activos empresariais (EAM) plataformas. Através de APIs e conectores de dados, estas soluções extraem dados de dispositivos IoT - como leituras de sensores, métricas de vibração e estatísticas de desempenho do equipamento - diretamente para os sistemas com que as equipas já estão familiarizadas. Esta configuração permite às equipas automatizar alertas, planear reparações e monitorizar actividades de manutenção sem perturbar os fluxos de trabalho existentes.
As plataformas PdM também se integram com os actuais dashboards, ferramentas de reporting e sistemas de orçamentação, preservando formatos familiares como a moeda americana ($) e estilos de data (por exemplo, 25 de dezembro de 2025). Ao adicionar informações baseadas na condição aos calendários de manutenção tradicionais, as organizações podem identificar formas de poupar energia, reduzir as emissões e melhorar a eficiência - tudo isto mantendo as ferramentas e os processos que já têm em vigor.