Introdução à formação
No ambiente industrial acelerado de hoje, as organizações enfrentam constantes perturbações operacionais e devem manter agilidade para permanecer competitivas. A seleção e reconfiguração eficazes da estratégia de manutenção são essenciais para garantir o desempenho dos ativos, reduzir o tempo de inatividade e otimizar custos. O modelo Decision Making Grid (DMG) fornece uma estrutura organizada para avaliar o desempenho dos ativos, priorizar melhorias e recomendar as melhores ações de manutenção.
O Curso de Treinamento em Análise de Big Data para Estratégias de Manutenção Preditiva capacita profissionais com as habilidades analíticas e ferramentas necessárias para tomar decisões baseadas em dados para otimização da estratégia de manutenção. Os participantes aprenderão a aplicar técnicas de avaliação usando indicadores-chave de desempenho (KPIs), dados de CMMS e métricas operacionais em tempo real para identificar oportunidades de melhoria. Estudos de caso, trabalhos em grupo e exercícios práticos permitem que os participantes implementem essas técnicas em seu próprio contexto operacional.
Principais Áreas de Foco deste Curso:
- Classificação das estratégias de manutenção e suas aplicações práticas
- Quando aplicar ou evitar a Manutenção Centrada na Confiabilidade (RCM) e a Manutenção Produtiva Total (TPM)
- Maximizando o valor dos Sistemas Computadorizados de Gestão de Manutenção (CMMS)
- Priorização e avaliação de criticidade dos ativos
- Estudos de caso reais de múltiplas indústrias, com foco em petróleo e gás
- Uso de KPIs e análise de big data para orientar decisões estratégicas de manutenção
