Como a IA transforma a gestão de manutenção

A evolução das tecnologias no setor de indústrias e transporte segue acelerada, mas o uso da inteligência artificial na manutenção precisa ser entendido menos como novidade e mais como recurso técnico com aplicações, limites e desafios próprios.

A manutenção preditiva, por exemplo, utiliza tecnologias como inteligência artificial e Internet das Coisas para identificar sinais iniciais de falha, ler mudanças nas condições de operação e apoiar decisões antes que o problema se agrave. Esse é um dos casos de aplicação da IA na gestão de frotas.

Como a tecnologia envolve aplicações práticas e pontos de atenção, é importante entender qual é o papel da inteligência artificial, onde ela pode ajudar e quais cuidados entram na implementação.

• Como é a aplicação da IA na gestão de manutenção;
• Vantagens da IA na gestão de manutenção;
• Desafios da implementação da  IA na gestão de manutenção.

Como é a aplicação da inteligência artificial na manutenção?

A utilização da inteligência artificial na manutenção acontece, em grande parte, por meio da manutenção preditiva. Essa abordagem utiliza tecnologias de IA para identificar sinais de alerta em estágios iniciais, permitindo intervenções antes que se agravem.

Ela passa a ter um papel relevante porque parte desses sintomas iniciais pode não ser perceptível aos olhos nem às inspeções humanas convencionais, e a análise de dados coletados por sensores e dispositivos pode indicar mudanças nas condições de operação e desempenho.

Nas frotas e operações de transporte, onde a eficiência e a confiabilidade dos veículos são fatores cruciais, a manutenção preditiva surge como uma solução para muitos problemas. Não apenas corrige falhas do processo de manutenção tradicional, como também pode contribuir para reduzir custos quando a operação consegue agir antes da parada inesperada.

O uso da inteligência artificial na manutenção, quando falamos no método preditivo, pode envolver sensores e dispositivos conectados aos ativos para reunir dados de vibração, temperatura, consumo de combustível e outros parâmetros detectáveis pela tecnologia.

Ao coletar o grande volume de dados gerados, os sistemas conectados a esses sensores interpretam as informações e ajudam a identificar mudanças nas condições de operação e desempenho, gerando insights e relatórios de manutenção com análises para embasar a tomada de decisão.

Objetivos e benefícios da IA na gestão de manutenção

Predição de falha

Como mencionado anteriormente, a predição de falhas acontece através das tecnologias e uso da inteligência artificial na manutenção.

Por meio dos dados coletados e análises precisas, os sistemas de IA conseguem identificar padrões e comportamentos de cada veículo, avaliando quando ocorrem alterações nas condições de operação e desempenho, ainda que sejam pequenas.

Isso permite o agendamento proativo de serviços corretivos, evitando paradas inesperadas do veículo. Além disso, também torna a correção do problema mais eficiente e ágil, uma vez que o problema ainda não se espalhou e pode ser corrigido em sua origem.

Otimização na manutenção programada

Enquanto, sem a aplicação da inteligência artificial na manutenção, os serviços ocorriam seguindo cronogramas regulares. Agora, com a identificação de não conformidades nos veículos através da IA, os serviços preventivos e corretivos passam a ser agendados sob demanda.

Ou seja, o problema identificado passa a ser avaliado e tem a sua prioridade definida, permitindo ao gestor encontrar o momento mais adequado para a intervenção e agendando os serviços de maneira mais estratégica.

Em programas mais maduros de manutenção preditiva, também é possível automatizar ordens de serviço, agendamento de inspeções e até partes da gestão de peças, sempre conforme a integração e a governança de dados adotadas pela operação.

Isso ajuda a reduzir a ociosidade da frota e a aumentar a disponibilidade dos veículos.

Maior durabilidade dos ativos da frota

A identificação antecipada dos problemas e a manutenção programada contribuem para que o veículo tenha sua vida útil estendida. Além de garantir o uso do veículo por mais tempo sem apresentar problemas, gera impactos positivos nas finanças da frota.

Afinal, quanto maior a durabilidade de um ativo, melhor tende a ser o retorno sobre esse investimento.

Redução de custos operacionais

Quando as paradas inesperadas são reduzidas, os custos com reparos também acabam, por consequência, diminuindo.

Ao longo do tempo, a manutenção preditiva tende a ser mais eficiente na redução dos custos, sendo mais econômica que o processo de rotina de manutenção preventiva e, ainda mais, da corretiva, desde que os dados e processos estejam bem estruturados.

Portanto, usar a inteligência artificial das tecnologias preditivas pode trazer a redução dos custos operacionais de uma frota também.

Tomada de decisão embasada e estratégica

Com dados precisos e análises avançadas, os gestores de frota podem tomar decisões embasadas e estratégicas.

A inteligência artificial foca na identificação de tendências e padrões, trazendo percepções sobre o funcionamento da frota que podem contribuir para descobrir oportunidades estratégicas na alocação de recursos e no planejamento de novos investimentos.

Em alguns casos, a IA pode fornecer insights detalhados sobre o desempenho dos veículos, permitindo que o gestor concentre seu papel na avaliação das informações, na priorização do que precisa ser feito e nas decisões mais adequadas à realidade da frota.

Quais são os desafios de utilizar a inteligência artificial na manutenção?

O principal desafio da inteligência artificial na manutenção é a implementação das tecnologias envolvidas. Esse ponto inicial gera outros obstáculos, incluindo a dificuldade para integrar a IA com os sistemas já existentes e utilizados nas operações.

Embora muitos sistemas tenham recursos de integração, como APIs, em alguns casos é necessário um esforço extra para garantir o pleno funcionamento e a alimentação de dados corretos e atualizados para a inteligência artificial.

Outra questão importante é a curva de aprendizado que os colaboradores precisam enfrentar.

A utilização dos sistemas e ferramentas de IA requer treinamento para a equipe operacional, que estará em contato direto com os sensores e dispositivos para a coleta dos dados.

Além disso, os gestores também devem passar por treinamentos e capacitações para interpretar os insights gerados pela IA, otimizando suas decisões.

A implementação da IA pode levar a uma reestruturação da rotina da frota, estabelecendo novos e diferentes processos que deverão ser comunicados e compreendidos pelos colaboradores. Isso implica uma maior supervisão do gestor para se certificar de que todos se adaptem aos novos procedimentos e evitem erros.

Por parte dos colaboradores, pode haver o enfrentamento de um desafio de resistência a essa mudança de processos. Por isso, também é interessante iniciar uma cultura de tecnologia logística e adoção da inteligência artificial na manutenção antes mesmo de implementar as novas soluções.

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