Empresas trocam o modelo de “consertar quando quebra” por planejamento orientado por dados, mudança que já aparece nos números

Por muito tempo, a manutenção industrial no Brasil funcionou de forma reativa: a máquina quebrava, e só então a equipe técnica entrava em ação. Esse modelo, conhecido como manutenção corretiva, ainda é comum em boa parte do parque industrial brasileiro, mas vem perdendo espaço para uma abordagem mais estratégica, baseada em dados e planejamento.

A mudança de mentalidade é simples de entender, mas complexa de implementar. Em vez de esperar a falha acontecer, empresas passam a monitorar o estado real dos equipamentos, prever quando uma peça vai apresentar problema e agir antes que a parada não planejada aconteça, evitando prejuízo com produção parada, desperdício de matéria-prima e retrabalho.

Esse movimento já aparece nos números da indústria nacional. Segundo dados da Pintec Mobile, divulgados pelo IBGE, o percentual de empresas industriais que utilizam Inteligência Artificial no Brasil saltou de 16,9% em 2022 para 41,9% em 2024. O salto reflete diretamente na forma como a manutenção é gerida, já que boa parte dessa adoção de IA está ligada a sistemas de monitoramento e previsão de falhas em equipamentos.

Esse cenário é acompanhado de perto pela Melvin, startup brasileira que desenvolve software de gestão de manutenção industrial. “A gente vê claramente uma mudança de comportamento nas fábricas. Antes, manutenção era vista como um custo, algo que só existia para consertar o que quebrou. Hoje, ela é encarada como estratégia, parte do planejamento da produção”, explica Eymard Barroso, cofundador da Melvin.

Essa transição não é apenas tecnológica, é também cultural. Trocar a lógica de “apagar incêndio” por uma rotina de monitoramento e planejamento exige mudança de processos internos, capacitação de equipes e, principalmente, confiança nos dados gerados pelos próprios equipamentos. Muitas empresas ainda enfrentam esse obstáculo: compram sensores e softwares, mas não conseguem transformar os dados coletados em decisões práticas no dia a dia da fábrica.

“O maior desafio não é a tecnologia em si, é a mudança de cultura. De nada adianta ter um sensor de última geração se o time não confia no dado ou não sabe o que fazer com ele. A tecnologia só funciona quando vem acompanhada de uma mudança real na forma de gerir a manutenção”, complementa Igor Silveira, cofundador da Melvin.

O impacto dessa mudança vai além do chão de fábrica. Reduzir paradas não planejadas significa também reduzir custos, otimizar a vida útil dos equipamentos e aumentar a previsibilidade da produção, fatores que pesam diretamente na competitividade das empresas em um mercado cada vez mais exigente.

Para o setor industrial brasileiro, que historicamente convive com equipamentos mais antigos e recursos limitados para grandes investimentos, essa mudança de mentalidade pode ser o caminho mais viável para ganhar eficiência sem depender exclusivamente da renovação de maquinário, mostrando que a transformação, muitas vezes, começa mais pela forma de pensar do que pela troca de tecnologia.

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