Introdução à formação
No atual ambiente industrial acelerado, as organizações enfrentam constantes perturbações operacionais e têm de manter a agilidade para continuarem competitivas. A seleção e a reconfiguração eficazes da estratégia de manutenção são fundamentais para garantir o desempenho dos ativos, reduzir o tempo de inatividade e otimizar os custos. O modelo da Matriz de Tomada de Decisão (DMG) fornece uma estrutura organizada para avaliar o desempenho dos ativos, priorizar melhorias e recomendar as melhores ações de manutenção.
O Curso de Formação em Análise de Big Data para Estratégias de Manutenção Preditiva proporciona aos profissionais as competências analíticas e as ferramentas necessárias para tomar decisões baseadas em dados com vista à otimização da estratégia de manutenção. Os participantes aprenderão a aplicar técnicas de avaliação utilizando 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 permitirão aos participantes implementar estas técnicas no seu próprio contexto operacional.
Principais áreas de enfoque deste curso:
- Classificação das estratégias de manutenção e respetivas aplicações práticas
- Quando aplicar ou evitar a Manutenção Centrada na Fiabilidade (RCM) e a Manutenção Produtiva Total (TPM)
- Maximização do valor dos Sistemas Informatizados de Gestão da Manutenção (CMMS)
- Priorização e avaliação da criticidade dos ativos
- Estudos de caso reais de diversos setores, com enfoque no petróleo e gás
- Utilização de KPIs e da análise de big data para orientar decisões estratégicas de manutenção
