Entenda como a combinação entre dados estruturados e não estruturados está elevando a precisão das análises e a eficiência das operações de manutenção
A evolução das tecnologias trouxe um crescimento exponencial no volume de dados que são gerados em operações industriais, vindos de sensores, relatórios técnicos, históricos de ordens de serviço, planilhas, imagens e até conversas entre equipes de manutenção. No entanto, nem todas essas informações chegam de forma padronizada ou facilmente interpretáveis pelos sistemas. Assim, um dos desafios é justamente entender o que cada tipo de dado representa e como usá-lo para gerar valor operacional.
Compreender a distinção entre dados estruturados e dados não estruturados pode ajudar a potencializar a produtividade industrial. Essas duas grandes categorias representam formas distintas de armazenar, processar e interpretar informações, e entender como elas se complementam é o que permite extrair valor real dos dados.
Com a chegada da inteligência artificial (IA), essa integração se tornou ainda mais relevante. Os dados são a base de qualquer aplicação de IA na indústria. São eles que alimentam os modelos analíticos e preditivos capazes de aumentar a produtividade, reduzir custos e evitar falhas inesperadas. Quando integrados de maneira eficiente, os dados estruturados e não estruturados permitem que plataformas baseadas em IA, como o Futago Duo, compreendam o contexto operacional e ofereçam insights mais precisos e acionáveis para as equipes de manutenção.
Continue lendo e entenda as diferenças entre os dois tipos de dados e como a integração entre eles pode ajudar na manutenção industrial:
Dados estruturados
Os dados estruturados são os mais simples de tratar dentro dos sistemas industriais. Eles seguem formatos fixos e previsíveis, geralmente numéricos ou categóricos, e são armazenados em bancos de dados organizados, como planilhas, tabelas ou sistemas ERP e CMMS. As informações obedecem a um padrão de linhas e colunas que permitem buscas, cruzamento e análise por algoritmos de inteligência artificial.
Na manutenção industrial, esse tipo de dado está em muitas etapas do processo produtivo: leituras de sensores de temperatura, vibração e pressão; registros de entrada e saída de peças no estoque; datas de execução de ordens de serviço; histórico de horas trabalhadas por máquina; e indicadores de desempenho como OEE (Overall Equipment Effectiveness), MTBF (Mean Time Between Failures) e MTTR (Mean Time To Repair).
Por seguirem um formato matricial, os dados estruturados permitem a aplicação de métodos exploratórios como plotagem em gráficos e de resumos estatísticos, como cálculo de média e de desvio padrão, e ainda de modelos estatísticos mais elaborados. É com base neles que sistemas preditivos, por exemplo, conseguem identificar padrões de falhas, prever o desgaste de componentes e calcular o momento ideal para realizar intervenções. Se um sensor de vibração mostra aumento gradual em determinada frequência, o sistema pode correlacionar esse dado com um modo de falha com alguma probabilidade de ocorrêcia e alertar a equipe de manutenção antes que ocorra uma parada não planejada.
Além disso, os dados estruturados permitem a criação de modelos estatísticos e de aprendizado de máquina supervisionado, nos quais a IA aprende com séries históricas para prever comportamentos futuros.
Dados não estruturados
Uma das principais limitações dos dados estruturados é que ele mostra o que aconteceu, mas nem sempre por que aconteceu. Assim, na prática da manutenção, para ter uma análise mais completa, os dados estruturados precisam ser complementados pelos dados não estruturados, aqueles que capturam a percepção humana e o contexto das ocorrências, para que o sistema de IA consiga gerar uma análise mais inteligente e contextualizada.
Na manutenção industrial, esses dados podem estar, por exemplo, em imagens de equipamentos, vídeos de inspeções, registros de áudio, anotações livres de técnicos e descrições textuais de ocorrências em campo. Por não seguirem formatos fixos e nem caberem em modelos tabulares, esses dados apresentam maior complexidade de tratamento e análise. Assim, trazem elementos qualitativos que auxiliam na compreensão do contexto operacional e traduzem a percepção humana e o conhecimento empírico acumulado no ambiente.
Com o apoio de soluções de inteligência artificial e outras tecnologias, esses registros podem ser transformados em informações estruturadas e acionáveis. Um vídeo de inspeção, por exemplo, pode indicar padrões de desgaste antes imperceptíveis, permitindo intervenções preditivas e mais precisas.
Dados estruturados e dados não estruturados em conjunto
Por serem mais fáceis de armazenar e analisar, as indústrias normalmente exploram e fazem análises principalmente dos dados estruturados. Mas, com o avanço das plataformas de IA generativa e multimodal, como o Futago Duo, a fronteira entre os dois tipos começa a desaparecer. A solução é capaz de interpretar uma imagem de um equipamento e relacionar essa informação com o sistema, compreendendo o contexto em que ela ocorre, como se há indícios visuais, ruídos ou padrões históricos que reforçam a análise.
Com essa capacidade, o Futago Duo transforma a forma como as equipes de manutenção lidam com a informação. Em vez de depender de diferentes planilhas e sistemas paralelos, todos os dados, independentemente do formato, são centralizados em uma única plataforma. Assim, a IA analisa padrões, sugere ações e gera insights que orientam decisões rápidas e fundamentadas.
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Juntando dados estruturados e desestruturados, o Futago Duo combina controle de ativos, ordens de serviço e análise de dados em um único sistema. Construído com inteligência artificial nativa, ele ajuda sua equipe a prevenir falhas, otimizar processos e aumentar a disponibilidade e eficiência dos equipamentos.
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