sensores de vibração piezo à prova d'água para motores

Desequilíbrio do rotor (motor) Desequilíbrio da roda (bomba/ventilador) Desalinhamento Pé manco Frouxidão Defeitos no rolamento Elemento rolante Pista externa/interna Mau conjunto do rolamento Lubrificação (óleo e graxa).

Acelere sua transformação digital para competir com mais eficiência, gerando maior produtividade, melhor tempo de atividade de ativos, maior segurança e custos mais baixos.

No mundo da Indústria 4.0, muitos fabricantes industriais têm ou planejam implementar uma estratégia de transformação digital que envolve máquinas aumentadas com conectividade e sensores sem fio, conectadas a um sistema que pode visualizar toda a linha de produção, controlar e tomar decisões por conta própria.Esta transformação digital descreve a tendência para a automação e troca de dados em tecnologias e processos de produção.

No epicentro desta transformação está a Manutenção 4.0, um método de prevenção de falhas de ativos através da análise de dados de produção e manutenção para identificar padrões e prever problemas antes que eles aconteçam.

Ao longo das décadas, a manutenção de uma vantagem competitiva em indústrias com utilização intensiva de ativos exigiu que as empresas adotassem ferramentas e metodologias poderosas de eficiência, como Lean Six-Sigma e Gestão da Qualidade Total.No entanto, com os avanços nas tecnologias digitais e no big data, muitos líderes do setor estão recorrendo a formas de acelerar a automação e a troca de dados para tomar melhores decisões.

A Manutenção Preditiva (PdM) é uma parte essencial das estratégias 4.0 de muitas empresas industriais.Como método de prevenção de paralisações não planejadas, ao analisar dados de produção e manutenção, uma organização pode identificar padrões e prever falhas antes que elas ocorram.No mais alto nível de maturidade de PdM, as empresas estão utilizando uma combinação de monitoramento de condições e dados de processo para melhor detectabilidade de modos de falha difíceis de detectar.

Os 'silos de dados' de dados de monitoramento de condição (por exemplo, vibração, ultrassom) e dados de processo (por exemplo, fluxo, pressão, temperatura) podem ser combinados para obter melhor detectabilidade de modos de falha difíceis de detectar, o que leva a alarmes melhores e mais precoces.Ao abraçar “o futuro da manutenção preditiva” é possível apoiar melhor o processo de tomada de decisão e prever falhas anteriormente imprevisíveis.