A manutenção preditiva em condomínios consiste em um conjunto de técnicas e ferramentas que identificam e conseguem prever possíveis falhas e problemas nos equipamentos e sistemas do condomínio antes que eles ocorram.
Conforme explicado pela McKinsey, empresa global de consultoria empresarial, ela consegue não apenas analisar dados históricos de desempenho dos sistemas como também prevê quando uma provável falha ocorrerá, além de conseguir limitar o tempo de inatividade e identificar a raiz do problema.
Esse conjunto de técnicas e ferramentas pode melhorar a margem de EBITDA – do inglês earnings before interest, taxes, depreciation and amortization –, de até 4 a 10 por cento, ainda de acordo com a mesma publicação. Pode-se traduzir esse termo como “lucros antes de juros, impostos, depreciação e amortização”, uma medida financeira que avalia o desempenho operacional de um empreendimento.
A manutenção preditiva normalmente reduz o tempo de inatividade dos equipamentos de 30 a 50%, além de aumentar suas vidas úteis de 20 a 40%.
Qual é o objetivo da manutenção preditiva?
Além de corrigir os “sintomas” do sistema antes que ele “adoeça” e o monitoramento constante, essa técnica ainda possibilita:
- evitar paradas forçadas;
- aumentar a confiabilidade no sistema;
- potencializar a vida útil dos equipamentos;
- eliminar a necessidade de manutenção corretiva;
- maximizar o tempo de disponibilidade do sistema;
- evitar necessidade de reparos ou desmontagem de equipamentos.
Adotar uma estratégia como esta significa que os síndicos podem manter seus condomínios em boa condição de funcionamento, sem incomodar moradores ou desperdiçar dinheiro esperando que algo quebre para ser consertado.
Quando bem planejada, a manutenção preditiva pode ser uma boa opção para aumentar o valor da construção de um condomínio e, simultaneamente, melhorar a experiência dos moradores.
Por que evitar a manutenção reativa?
É chamada de manutenção reativa todo conserto realizado em equipamentos e sistemas após o surgimento dos problemas. Na prática, isso quer dizer que um equipamento pode permanecer inativo por semanas enquanto depende da chegada de técnicos ou peças necessárias para o reparo. As consequências são moradores incomodados e altos custos de serviços de reparo de emergência.
Por outro lado, outro benefício da manutenção preditiva é justamente a possibilidade de comparar fornecedores e custos, podendo tomar decisões bem informadas e pensadas.
A importância dos dados na manutenção preditiva
A aplicação de dados em função da otimização de condomínios está só no começo: a indústria de análise de dados cresce a cada dia e está projetada para um crescimento contínuo. Segundo a empresa de pesquisas Zion Market Research, apenas em 2020, essa indústria obteve receita de US$ 8,12 bilhões. A expectativa é de que o mercado de análise preditiva registre um aumento de ganhos de aproximadamente 21,5% até 2028.
A partir da manutenção preditiva é possível adotar a proatividade como estratégia de negócios e melhorar a efetividade das tomadas de decisões. Por isso, a tendência é que cada vez mais áreas implementem a análise preditiva – e o mercado condominial não está fora desse movimento.
Como funciona na prática?
De acordo com Marcelo Szeer, CVO da Loomy Smart Solutions e profissional com mais de 25 anos de experiência no mercado de tecnologia e telecomunicações, “sensores que coletam dados e informações sobre o desempenho de equipamentos e sistemas podem ser usados para monitorar variáveis como temperatura, pressão, vibração, corrente elétrica, entre outros”.
Assim, os dados coletados pelos sensores podem ser analisados para identificar padrões de falhas e prever quando a manutenção será necessária. Marcelo diz ainda que as soluções podem variar dependendo das necessidades e recursos disponíveis em cada condomínio, mas os componentes mais comuns em muitas abordagens de manutenção preditiva são:
Internet das Coisas (IoT): permite o monitoramento remoto e em tempo real para coletar dados e transmiti-los para uma central de monitoramento. Isso possibilita a detecção precoce de problemas e a programação de manutenção antes que ocorram falhas graves.
Análise de dados: algoritmos de análise de dados podem ser aplicados aos dados coletados pelos sensores para identificar padrões e anomalias que possam indicar falhas iminentes.
Técnicas de Machine Learning e Inteligência Artificial: podem ser aplicadas para melhorar a precisão das previsões ao identificar padrões complexos nos dados e ajustar continuamente os modelos de previsão com base em novas informações.
Sistemas de gestão de manutenção (CMMS): são utilizados para planejar, agendar e acompanhar as atividades de manutenção. Esses sistemas podem integrar dados de monitoramento e análise de sensores, ajudando na tomada de decisões e no acompanhamento do desempenho dos equipamentos ao longo do tempo.
Com o passar do tempo, falhas e desgastes de qualquer sistema são inevitáveis. O maior benefício da manutenção preditiva é diminuir significativamente os riscos de que eles ocorram em momentos críticos. Desta forma, é possível evitar problemas maiores e tornar o condomínio um lugar cada vez mais seguro para todos.
