Por Rafael Medina

Não há dúvidas de que a inteligência artificial ampliou as possibilidades da manutenção industrial preditiva. Algoritmos conseguem analisar grandes volumes de informações, reconhecer padrões, identificar anomalias e apoiar a previsão de falhas em equipamentos. Não por acaso, estamos falando de um mercado em expansão. Segundo a consultoria MarketsandMarkets, o mercado global de manutenção preditiva orientada por IA deve alcançar US$ 19,27 bilhões até 2032, com uma taxa de crescimento anual composta de 39,5% entre 2026 e 2032.

O avanço é impressionante, mas existe uma etapa anterior que costuma receber menos atenção das empresas. É preciso preparar a operação para que uma manutenção orientada por IA tenha dados e contexto suficientes para produzir respostas úteis.

A manutenção preditiva, afinal de contas, depende de informações sobre o comportamento dos ativos ao longo do tempo. Sensores, sistemas de supervisão e plataformas de gestão podem registrar temperaturas, vibrações, cargas, ciclos de operação, alarmes, intervenções e uma série de outros indicadores. Esses registros, porém, não constituem conhecimento por si mesmos. É preciso relacioná-los às condições em que o equipamento opera, ao histórico de ocorrências e às características específicas do processo.

A qualidade da base de dados, consequentemente, é especialmente importante na manutenção. Para identificar padrões associados a determinadas falhas, os modelos precisam de informações consistentes sobre o comportamento dos equipamentos. Embora algumas técnicas consigam detectar anomalias mesmo sem registros anteriores de falhas, a ausência de históricos confiáveis, a identificação inadequada dos ativos e a falta de associação entre ocorrências e intervenções dificultam a interpretação dos resultados e a tomada de decisão.

Esse é um dos motivos pelos quais a manutenção preditiva começa antes da inteligência artificial. É necessário estabelecer formas de monitoramento dos ativos, organizar e analisar os dados, construir uma base histórica, definir quais equipamentos são críticos para a operação e determinar quais variáveis realmente ajudam a compreender seu comportamento. Também é preciso estabelecer critérios para transformar um alerta em uma decisão de manutenção.

A importância dessa preparação fica evidente diante do avanço da IA na indústria. Em levantamento realizado em 2023 pelo Manufacturing Leadership Council, cujos resultados foram posteriormente reproduzidos pelo National Institute of Standards and Technology (NIST), 54% dos participantes apontaram a manutenção preventiva ou preditiva entre as áreas de aplicação da inteligência artificial em suas operações. O NIST também destaca desafios recorrentes à adoção da tecnologia, como a qualidade e a disponibilidade dos dados, a integração com sistemas legados e as lacunas de qualificação profissional.

Esses indicadores ajudam a colocar a discussão em perspectiva. A questão já não é apenas saber se a IA pode participar da manutenção, mas em quais condições ela consegue produzir valor operacional real. Uma ferramenta pode identificar uma alteração de temperatura ou vibração antes que a tendência seja percebida pela equipe. Ainda assim, será necessário compreender se aquela variação está relacionada ao desgaste de um componente, a uma mudança de carga, a uma condição específica do processo ou a uma situação que não exige intervenção imediata.

É nesse ponto que a experiência dos profissionais segue fundamental. A decisão sobre o que fazer com as previsões da IA continua dependendo do conhecimento técnico sobre o equipamento e o processo produtivo. A tecnologia não elimina a necessidade de inspeções, avaliações periódicas e procedimentos estabelecidos de engenharia. Pelo contrário, a manutenção preventiva permanece essencial para identificar desgastes, verificar as condições dos equipamentos e permitir ações corretivas antes que uma falha provoque uma parada não planejada.

No caso dos robôs industriais, seguir as recomendações de manutenção do fabricante e contar com o acompanhamento de profissionais qualificados são medidas importantes para preservar a confiabilidade dos equipamentos. A participação das equipes técnicas em conjunto com o fabricante contribui para a identificação de sinais de desgaste e o registro adequado das condições encontradas durante as inspeções e intervenções. Essas informações, integradas aos dados operacionais já coletados, ajudam a construir uma estratégia de manutenção preditiva mais consistente e alinhada às necessidades de cada operação.

É preciso, portanto, evitar o risco de transformar a inteligência artificial em uma espécie de atalho para a maturidade operacional. Informações inconsistentes não se tornam confiáveis porque passaram a ser processadas por um algoritmo. Um histórico de manutenção desorganizado não ganha contexto automaticamente. E uma equipe sem capacitação para interpretar os sinais continuará tendo dificuldade para transformar um alerta em uma intervenção adequada.

A maturidade, portanto, não está em simplesmente incorporar IA à manutenção. Está na capacidade de construir uma operação em que dados confiáveis, práticas de manutenção bem estabelecidas, conhecimento técnico e tecnologia trabalhem juntos. É essa combinação que permite transformar o potencial da inteligência artificial em decisões mais precisas e ganhos concretos de confiabilidade e disponibilidade dos equipamentos.

*Rafael Medina é Gerente de Serviços Latam da ABB Robotics.

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