Neste episódio do AQTalk, o podcast da AQTech Power Prognostics, Paulo recebe Emerson Lima, gerente do Centro de Análise da Condição (CAC), para mostrar como funciona o setor que monitora, diagnostica e acompanha a saúde de turbinas eólicas e hidráulicas todos os dias.Emerson explica o que é o CAC, por que toda a equipe é certificada segundo a ISO 18436-2 e como o mesmo time analisa máquinas tão diferentes quanto turbinas hidráulicas de degradação lenta e aerogeradores, em que a vibração pode sair de um patamar saudável para alerta em semanas. A conversa também responde a uma pergunta cada vez mais comum: na era da inteligência artificial e dos diagnósticos automáticos, por que contratar um centro de análise com especialistas?O episódio apresenta ainda o dia a dia do setor cerca de 450 alarmes por aerogerador, relatórios rápidos, matriz de priorização, ajuste de alarmes, suporte à intervenção e treinamentos e dois estudos de caso reais: a extensão de vida útil de um rolamento com limitação de potência a 50%, que evitou 4 meses de máquina parada, e a identificação precoce de deficiência de lubrificação em um rolamento principal.Assista, navegue pelos capítulos abaixo e descubra como o CAC atua como braço direito das equipes de O&M.🎙️ AQTalk — tecnologia, monitoramento e confiabilidade de ativos no setor de energia.🔔 Inscreva-se no canal e acompanhe a AQTech no LinkedIn e no Instagram.📚 Conheça a ementa completa dos treinamentos em análise de vibração no site da AQTech.⏱️ Capítulos0:00 Abertura e boas-vindas0:41 O que é o CAC e qual a sua missão2:03 Equipe certificada ISO 18436-22:41 Hidráulica vs. eólica: comportamentos distintos5:48 Por que contratar o CAC na era da IA7:52 Atividades do dia a dia do CAC10:17 Gestão e ajuste de alarmes11:07 Suporte à intervenção e pós-manutenção11:53 Capacitação e treinamentos13:18 Estudos de caso reais13:45 Caso 1: extensão de vida útil de rolamento18:22 Caso 2: rolamento principal e lubrificação21:10 Responsabilidade e rotina com clientes22:39 Encerramento#AQTech #AQTalk #ManutençãoPreditiva #MonitoramentoDaCondição #EnergiaEólica