Paradas inesperadas ainda fazem parte da rotina de muitas indústrias brasileiras, com impacto direto sobre prazos, custos e produtividade. Esse cenário, no entanto, começa a mudar com o avanço das análises preditivas, que utilizam dados operacionais para identificar sinais de falhas antes que elas interrompam a produção.
De forma prática, a análise preditiva permite que a indústria deixe de agir apenas após a ocorrência de um problema e passe a tomar decisões com base em padrões e tendências observados nos equipamentos.
Segundo Jonnathan de Souza, analista de tecnologia e educação do Senai-MG, a principal mudança está na lógica da operação. “Na prática, isso muda completamente a lógica da produção, pois sai o improviso e entra a previsibilidade”, afirma à Itatiaia.
Dados revelam sinais antes da falha
Máquinas industriais geram informações continuamente durante a operação, mas nem sempre esses dados são interpretados de forma estratégica. Vibrações fora do padrão, aumento gradual de temperatura, consumo excessivo de energia ou variações de pressão costumam indicar desgaste de componentes e riscos de falha.
Com a coleta contínua dessas informações e a análise ao longo do tempo, é possível identificar comportamentos que antecedem problemas.
“Se um motor começa a vibrar mais do que o normal ao longo de dias ou semanas, isso pode indicar desgaste interno. A análise preditiva transforma esse comportamento em um alerta, permitindo que a manutenção seja programada antes que uma falha cause uma parada inesperada”, explica Jonnathan.
Sensores e informações-chave para a manutenção preditiva
Para que os modelos preditivos funcionem de forma eficaz, a escolha dos dados é um fator determinante. Sensores considerados simples já entregam resultados relevantes quando bem aplicados.
Sensores de vibração auxiliam na identificação de desalinhamentos e problemas mecânicos; sensores de temperatura indicam aquecimentos anormais; e medidores de corrente elétrica ajudam a detectar sobrecarga ou perda de eficiência.
Esses dispositivos, conectados por soluções de IIoT (Internet Industrial das Coisas), permitem o acompanhamento dos equipamentos em tempo real. “O mais importante não é apenas coletar dados, mas transformá-los em informações úteis para a tomada de decisão”, ressalta o analista do Senai-MG.
Redução de custos vai além do conserto
Embora a manutenção preditiva seja frequentemente associada à redução de gastos com reparos, seus impactos são mais amplos. Paradas não programadas figuram entre as principais fontes de desperdício na indústria, afetando produtividade, qualidade e segurança operacional.
Ao antecipar falhas, as empresas conseguem reduzir perdas de produção, evitar retrabalhos, diminuir horas extras e planejar melhor a compra de peças e insumos. Além disso, a operação mais estável contribui para o aumento da vida útil dos equipamentos.
“Indicadores como o OEE passam a refletir uma realidade mais confiável, apoiando decisões estratégicas sobre capacidade, investimentos e melhorias de processo”, destaca Jonnathan.
Cultura e organização dos dados são desafios
Apesar dos benefícios, a implementação de análises preditivas ainda enfrenta obstáculos. Um dos principais está relacionado à cultura organizacional, já que muitas empresas seguem operando de forma reativa.
Outro desafio é a organização das informações, que frequentemente estão dispersas em planilhas, sistemas desconectados ou registros manuais.
Além disso, a capacitação das equipes é fundamental para interpretar os dados e agir de forma adequada.
Segundo Jonnathan, iniciativas de manutenção preditiva tendem a apresentar melhores resultados quando integradas a práticas de gestão. “Tecnologia sem método raramente gera resultado sustentável”, afirma.
IA e IoT ampliam a capacidade de antecipação
A combinação entre Inteligência Artificial (IA) e IoT tem ampliado o alcance da manutenção preditiva nas plantas industriais. Enquanto a IoT conecta máquinas e sensores para a coleta contínua de dados, a IA analisa grandes volumes de informação e identifica padrões difíceis de serem percebidos apenas pela experiência humana.
Na prática, os gestores passam a ter uma visão mais clara e antecipada da saúde dos equipamentos. As decisões deixam de ser baseadas apenas em intuição e passam a se apoiar em dados atualizados e contextualizados.
Ao promover mais previsibilidade e menos surpresas, as análises preditivas representam uma mudança de mentalidade na indústria. Integradas a práticas de gestão, indicadores bem definidos e uma cultura orientada a dados, elas fortalecem a confiabilidade dos processos e contribuem para uma operação mais eficiente e preparada para o futuro.
Utilize o know-how do Senai em análise de dados para otimizar sua produção. Fale com a gente agora mesmo:
