Tendências em Manutenção Preditiva: O que está moldando o futuro

A manutenção preditiva (PdM) é uma estratégia baseada na análise de dados de equipamentos para identificar falhas potenciais antes que elas ocorram, permitindo a execução de ações proativas que minimizam custos de reparo, riscos ambientais e paradas operacionais.

As tecnologias impulsionadas por inteligência artificial são grandes aliadas dessa abordagem. Com a capacidade de processar grandes volumes de dados em tempo real, identificar padrões ocultos em leituras históricas de sensores e prever as condições dos ativos, a IA possibilita a transição de um modelo de manutenção reativo ou baseado em tempo para uma estratégia preditiva. O resultado são operações mais seguras, confiáveis, eficientes e com melhor custo-benefício.

Um exemplo prático de como isso está sendo aplicado é o Shape Lighthouse, solução digital desenvolvida pela Shape Digital que já está ajudando indústrias a implementar PdM. A plataforma integra dados online e offline, de sensores de condição e processo até análises de terceiros e históricos de manutenção, criando uma base robusta para decisões mais informadas.

Com uma biblioteca de mais de 200 modelos baseados em IA prontos para se conectar aos dados disponíveis, o sistema oferece insights aprofundados que ampliam o valor da informação. Por exemplo, o monitoramento de condição por meio de modelos de detecção de anomalias pode superar a manutenção baseada em cronogramas ao indicar o momento certo e a real necessidade de uma intervenção.

Além dos insights no nível dos ativos, a plataforma também permite a comparação de desempenho entre equipamentos e unidades. Essa visão comparativa identifica boas práticas e pontos de atenção, ajudando as equipes a priorizar recursos, definir ações direcionadas e planejar a manutenção de forma mais estratégica.

Para apoiar as organizações na jornada da PdM, a Shape oferece serviços para avaliar o nível de maturidade, identificar ganhos rápidos e recomendar ações estruturais de maior impacto. Entender o estado atual da operação permite criar roteiros mais realistas, tomar decisões de investimento mais inteligentes e alinhar melhor com as melhores práticas do setor.

Ainda assim, adotar a manutenção preditiva traz desafios técnicos, culturais e gerenciais. Um dos principais obstáculos está na garantia da qualidade e disponibilidade dos dados, base essencial para qualquer iniciativa de PdM. Ao mesmo tempo, o sucesso depende de uma mudança de mentalidade: sair da resposta reativa para um planejamento proativo, com confiança nas ferramentas digitais e na expertise técnica. Sem uma estrutura de implementação eficaz, é comum que as lideranças enfrentem dificuldade em enxergar resultados concretos.

Para isso, a equipe da Shape oferece um suporte estruturado de gestão da mudança, alinhando cultura organizacional e objetivos estratégicos, e garantindo que a PdM alcance todo o seu potencial.

Olhando para o futuro, a evolução da manutenção preditiva será moldada pela convergência entre a inovação tecnológica e a crescente pressão por operações mais sustentáveis. Abordagens emergentes, como os modelos híbridos que combinam IA com engenharia baseada em física, vão ampliar a performance e oferecer recomendações mais transparentes e explicáveis. Esses avanços serão reforçados pela computação de borda, que permite decisões em tempo real mesmo em ambientes remotos, com o processamento local dos dados de sensores. Paralelamente, agentes de IA terão um papel cada vez mais ativo nas operações em campo, priorizando alarmes, sugerindo ações corretivas e apoiando técnicos no local.

À medida que a busca por sustentabilidade se torna prioridade estratégica, a manutenção preditiva terá um papel fundamental na redução de emissões, otimização do uso de energia e alinhamento com as melhores práticas ESG. Para apoiar essa evolução, a Shape continua aprimorando suas soluções, ajudando as indústrias a se anteciparem aos desafios e acelerarem sua jornada de transformação digital.