Entenda como divergências operacionais e de anotação criam ruídos e afetam a confiabilidade e a produtividade
Falhas que deveriam ser classificadas como “recorrentes” podem ter sido avaliadas incorretamente em função de divergências no registro ou nas variações na forma como diferentes pessoas da equipe da manutenção executam as atividades.
No dia a dia, é comum que operadores descrevam o mesmo evento de maneiras diferentes, que técnicos utilizem abreviações pouco compreensíveis para outras pessoas, que falhas sejam anotadas sem codificação ou que campos obrigatórios fiquem em branco. Anotações manuais também criam variações sutis que dificultam a comparação entre históricos e impedem a identificação de padrões com precisão.
Além disso, às vezes, cada técnico executa o procedimento de acordo com seu próprio hábito: alguns iniciam pela etapa final, outros seguem uma ordem própria, alguns verificam pontos críticos com atenção e outros passam rapidamente por eles; há também quem pule partes do checklist porque “sempre funcionou assim” e operadores que desenvolvem atalhos sem perceber.
Quais são as consequências dessas diferenças?
Essas divergências na forma de execução de atividades ou de registro até podem parecer pequenas e inofensivas, mas ao longo do tempo podem criar inconsistências que afetam diretamente a operação, porém nem sempre essa relação fica tão clara.
Por exemplo, equipamentos podem apresentar desgaste prematuro, certos tipos de falhas podem se repetir sem causa clara e indicadores importantes podem ficar distorcidos, por causa dessas diferenças na forma de operação ou de registro, mas nem sempre a equipe compreende os motivos.
Comprometimento de análises de causa raiz
Ao distorcer a compreensão real do que aconteceu, quando aconteceu e em quais condições ocorreu, as inconsistências nos registros podem comprometer análises de causa raiz.
Quando o mesmo problema é descrito de formas diferentes, como “vibração”, “ruído”, “bomba pesada” ou “motor rangendo”, sistemas comuns de gestão de manutenção podem interpretar esses relatos como falhas distintas, criando falhas que fragmentam a investigação. Além disso, classificações imprecisas podem causar confusão na equipe, que olha para setores errados e investiga causas que nem sempre têm relação com o problema real.
Ademais, a falta de informações complementares, como carga do equipamento, contexto operacional ou sintomas detalhados, dificulta a identificação de padrões porque não é possível reconstruir o cenário em que a falha ocorreu. Informações mal registradas sobre datas, durações ou sequência dos eventos ainda distorcem a cronologia e fazem a análise se basear em uma narrativa incoerente. Assim, a equipe trabalha com interpretações subjetivas na análise de falhas.
Planos de manutenção mal estruturados
Uma outra consequência das variações no registro e na execução de atividades são os planos de manutenção mal calibrados, já que os intervalos e as ações são definidos com base em dados que poderiam representar mais a realidade, porém não representam.
Quando os registros sugerem que uma falha ocorre com mais frequência do que realmente acontece, a equipe de manutenção pode ampliar desnecessariamente a periodicidade de inspeções ou substituições, gerando intervenções excessivas, custos maiores e até desgaste prematuro por excesso de manutenção. O oposto também ocorre: quando falhas reais são registradas de forma dispersa e inconsistente, a equipe pode entender que são eventos mais raros e cria intervalos longos demais, aumentando o risco de paradas inesperadas.
Além disso, a priorização dos ativos pode ficar distorcida, ou seja, aqueles que parecem mais problemáticos pelos registros podem receber atenção excessiva, enquanto os realmente críticos podem ser negligenciados. Assim, o ruído nos dados pode criar uma visão operacional distorcida, levando a diagnósticos incorretos e a planos de manutenção que atingem percepções equivocadas.
Como reduzir os impactos das diferenças nos registros e na forma de execução de atividades?
Para reduzir essas distorções, uma prática que pode ser feita é o treinamento periódico das equipes que lidam com a gestão de ativos. Explicar e relembrar como descrever falhas, padronizar códigos, registrar intervenções e preencher checklists pode fazer diferença ao longo do tempo.
A adoção de tecnologias que tornam a rotina da manutenção mais intuitiva, como o Futago Duo e o Assistente de Manutenção Futago, também reduz erros e aumenta a qualidade das informações.
No Duo, por exemplo, o operador pode abrir ordens de serviço e incluir áudios descrevendo o problema. Por serem mais naturais e rápidos, os relatos por voz costumam capturar detalhes que se perdem na escrita, como sintomas iniciais, condições do processo, ruídos percebidos ou situações incomuns do turno, enriquecendo o histórico sem exigir que a empresa invista em múltiplas ferramentas ou infraestruturas complexas. As tecnologias embutidas no Futago Duo, como a inteligência artificial, interpretam os áudios em conjunto com outros dados e conseguem usar as informações para fornecer análises mais detalhadas, por exemplo, análises de causa raiz mais completas.
Ademais, como uma plataforma que é um CMMS com IA nativa, o Futago Duo já traz todas as vantagens do CMMS tradicional. Ele centraliza todo o ciclo da manutenção industrial e facilita a gestão de ativos, contribuindo para padronizar processos sem eliminar completamente as particularidades individuais dos técnicos, desde que essas particularidades não prejudiquem a produtividade ou a consistência dos registros.
Dotado de um ecossistema de agentes de IA, a plataforma também atua em conjunto com a sua equipe, automatizando tarefas repetitivas e sugerindo e agindo por você. Assim, há uma redução nas inconsistências na manutenção industrial.
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