26/03/2026
A inteligência artificial (IA) está adquirindo uma presença cada vez maior no ambiente industrial, tornando-se uma ferramenta essencial para a gestão e otimização dos processos produtivos. Sua aplicação no planejamento, no uso eficiente de recursos, nos mantenimentos corretivo e preventivo, bem como na resolução de falhas, contribui de forma decisiva para a redução de riscos, especialmente aqueles relacionados a falhas de máquinas e perda de lucros.
Os tipos de manutenção realizados atualmente são:
- Corretiva: Quando a falha já ocorreu.
- Preventiva: Trabalho programado para evitar falhas futuras.
- Preditiva: Trabalho programado com base em condições operacionais específicas.
- Prescritiva: Trabalho respaldado pela análise de inteligência artificial.
Se nos concentrarmos na manutenção prescritiva, ela representa a evolução da manutenção preditiva, integrando inteligência artificial, aprendizado de máquina (Machine Learning), Big Data e sensores IoT para analisar grandes volumes de dados em tempo real. Seu principal valor agregado é a capacidade de oferecer recomendações concretas sobre o que fazer, quando intervir e como atuar sobre os equipamentos, elevando o nível do tipo de manutenção que conhecemos hoje, como a corretiva e a preventiva.
Ao contrário da manutenção preditiva, a prescritiva não apenas antecipa possíveis falhas, mas também otimiza interrupções, reduz perdas de desempenho e fornece orientações automáticas com base em dados históricos e experiências anteriores. Não substitui a manutenção preditiva, mas a complementa.
Quanto mais dados forem coletados, mais robustos e confiáveis serão os modelos. Dado o elevado volume de informações, sua gestão manual torna-se inviável; por isso, a IA é fundamental para detectar padrões, anomalias e tendências impossíveis de identificar por métodos tradicionais.
Com a análise desses dados, o próprio sistema indicará quando e que tipo de manutenção realizar, de forma concreta, com base nos dados obtidos e na experiência ou aprendizado que o sistema vai adquirindo. Esses dados podem ser da própria planta, de outras plantas ou fornecidos pelo fabricante.
Para a implementação deste sistema, é necessário contar com os seguintes elementos:
– Sensores IoT e Gateways que permitem monitorar e controlar múltiplos parâmetros. Diferentemente dos sensores analógicos, incorporam circuitos compatíveis com sistemas de comunicação padrão, facilitando a extração e o envio de dados para bases de dados centrais.
Esses sensores são capazes de medir temperatura, umidade, vibração, pressão, corrente elétrica, aceleração, imagens, parâmetros ópticos, entre outros.
Esses dados são posteriormente registrados e analisados para a tomada de decisões respaldadas pela equipe humana.
– Plataforma de Análise. É imprescindível contar com plataformas digitais avançadas de monitoramento e aquisição de dados, capazes de coletar e analisar informações em tempo real, identificar padrões mais precisos e propor ações recomendadas por meio de algoritmos inteligentes.
Atualmente, existem diversas soluções disponíveis no mercado, adaptáveis a diferentes setores industriais e processos, como, por exemplo: SIEMENS, ORACLE, HONEYWELL, muitas delas com motores de IA como o Gemini, do Google.
– Os Dados e Modelos são determinantes para o bom funcionamento destes sistemas, sendo a qualidade e consistência dos dados coletados de vital importância. Uma ampla base de dados, procedente de diversas fontes, alimenta os modelos analíticos, permitindo um reconhecimento de padrões mais precisos, gerando recomendações mais confiáveis sobre os eventos ou falhas, podendo automatizar muitas das tarefas.
– A Formação da Equipe é imprescindível para garantir uma implementação efetiva. Técnicos e engenheiros devem estar preparados para coletar dados de forma adequada, interpretar as informações fornecidas pelo sistema e validá-las posteriormente para atuar sobre o sistema.
Embora a IA ofereça grande suporte, a decisão final sempre cabe ao ser humano. É fundamental promover uma cultura digital mais estratégica e proativa.
O uso da IA permite cruzar dados de múltiplas máquinas, manuais de fabricantes, sensores e diagnósticos técnicos, gerando um conhecimento profundo e continuamente atualizado. Esse aprendizado constante melhora o diagnóstico, a previsão e a eficiência das intervenções.
Além disso, esses sistemas podem automatizar tarefas administrativas, como a geração de ordens de serviço, gestão da disponibilidade de recursos e carga de trabalho ou processos, e consulta de documentação, esquemas ou suporte técnico externo. Com isso, reduz-se significativamente o tempo de gestão e manutenção.
Esses sistemas se adaptam a qualquer tipo de indústria e processo. Podem ser implementados em maior ou menor grau nos processos produtivos, com investimento gradual, buscando resultados cada vez melhores. Alguns dos nossos clientes já utilizam sistemas assistidos por IA, com feedback muito positivo e melhoria de seus KPIs.
Dentro do âmbito em que a inteligência artificial atua no setor industrial, outro modelo é a manutenção assistida. Trata-se, especificamente, do suporte que essa tecnologia oferece para a realização de operações de manutenção ou reparo, auxiliando o técnico em seu trabalho, reduzindo o tempo de execução e aumentando a qualidade das intervenções. Podemos destacar a assistência por meio de realidade aumentada, realidade virtual ou tecnologias 3D. Esse tipo de suporte pode ser fornecido diretamente pelo prestador ou fabricante, melhorando os índices de reparo, já que reduz os tempos de diagnóstico e de execução, além de diminuir custos, evitando deslocamentos de técnicos até a planta e aumentando a disponibilidade.
Essa abordagem busca sinergias entre a IA e outras tecnologias avançadas, mantendo o papel essencial do especialista humano, que contribui com contexto, conhecimento técnico e julgamento crítico.
Conclusão
Do ponto de vista do setor de seguros, essas ferramentas agregam grande valor, pois melhoram a proteção dos ativos, otimizam processos e aumentam a confiabilidade da indústria, sendo todos fatores altamente relevantes na gestão de riscos industriais. Na engenharia de riscos, ao analisarmos aspectos como falhas de máquinas e perda de lucros, a existência de sistemas confiáveis que melhorem a gestão e a atividade de manutenção dos equipamentos é avaliada de forma positiva.
O uso da inteligência artificial no setor industrial já é uma realidade. Essa tecnologia é uma grande aliada para reduzir ou mitigar riscos por meio da aplicação da manutenção prescritiva.
Javier Sanz San Frutos
Engenheiro de riscos – Área de engenharia – Mapfre Global Risks
