Predictive Data Maintenance (PDM)

Manutenção preditiva baseada em tendências dimensionais reais, comportamento de OEE e dados estruturados em QIF (ISO 23952)

O IVR PDM analisa indicadores de desempenho e resultados dimensionais coletados automaticamente de EIME — Equipamento de Inspeção, Medição e Ensaios para prever degradação antes da falha ocorrer. Utilizando características estruturadas em QIF e tendências estatísticas via SPC, os modelos preditivos são fundamentados em deriva dimensional mensurável, variação de capacidade e perdas reais de OEE.

Predição suportada por dados mensuráveis

  • Detecção de deriva dimensional a partir do histórico dos EIME
  • Correlação entre tendências de OEE e degradação do equipamento
  • Monitoramento temporal de características estruturadas em QIF
  • Identificação precoce de instabilidade via SPC
  • Rastreabilidade digital integrada CAD + QIF + DMIS

Análise de tendências dimensionais como base preditiva

O IVR PDM avalia resultados dimensionais históricos coletados diretamente dos EIME — Equipamento de Inspeção, Medição e Ensaios, identificando deriva gradual, perda de repetibilidade ou padrões sistemáticos de desvio.

Esses dados são estruturados conforme QIF (ISO 23952), garantindo que cada característica monitorada permaneça vinculada a nominal, tolerância e contexto de medição.

A predição é fundamentada em comportamento dimensional mensurável, não em estimativas.

Correlação entre perdas de OEE e degradação

Perdas de disponibilidade e performance registradas no OEE são correlacionadas com instabilidade dimensional e redução de capacidade do processo.

Ao vincular desvios estatísticos com indicadores de eficiência, o IVR PDM identifica padrões que antecedem falhas ou deterioração da qualidade.

  • Queda de disponibilidade associada à instabilidade dimensional
  • Variação de performance ligada à deriva de processo
  • Redução do fator qualidade baseada em dados reais de medição

Mecanismos de alerta antecipado via SPC

O monitoramento contínuo por SPC fornece sinais estatísticos precoces de instabilidade, incluindo tendências, deslocamentos e aumento de variabilidade.

Esses indicadores são incorporados à lógica preditiva, permitindo intervenção antes que ocorram não conformidades ou falhas.

A evidência estatística torna-se gatilho para ação preventiva.

Integração com TPM e CMMS

O IVR PDM integra-se aos módulos TPM e CMMS, convertendo alertas preditivos em ordens estruturadas de manutenção.

Cada intervenção é rastreável até as características dimensionais e tendências de OEE que originaram a predição, fechando o ciclo entre análise e execução.

  • Geração automática de ordem a partir de alerta preditivo
  • Vínculo rastreável entre predição e execução de manutenção
  • Validação pós-intervenção por estabilidade dimensional

Fio digital contínuo na manutenção preditiva

As definições de engenharia fluem do CAD para estruturas QIF e programas DMIS. As medições dimensionais dos EIME alimentam automaticamente MES, OEE e análises PDM.

A cadeia digital — CAD → QIF → DMIS → EIME → MES → OEE → PDM → CMMS — garante rastreabilidade completa da definição de projeto até a ação preditiva.

A manutenção preditiva torna-se um processo estruturado, orientado por dados e tecnicamente defensável.