De planilhas desconectadas a cronogramas ineficientes, a IA vem ajudando as equipes de manutenção a ganhar precisão, continuidade e tempo
Planejar a manutenção de uma planta industrial é um exercício constante de equilíbrio: evitar paradas inesperadas sem travar a produção, manter o histórico técnico atualizado e garantir que o conhecimento não se perca entre trocas de equipe. Mas, na prática, muitas dessas tarefas ainda dependem de registros manuais, planilhas isoladas e experiência individual.
É nesse ponto que a inteligência artificial (IA) começa a fazer diferença. Ao cruzar dados de falhas, ordens de serviço e planos preventivos, ela ajuda a enxergar o que está por trás dos números e auxilia na resolução de problemas na manutenção industrial.
A seguir, mostramos cinco desafios comuns na manutenção industrial e como a IA pode contribuir para resolvê-los com mais eficiência e previsibilidade.
1. Falta de visibilidade e integração das informações de manutenção
Em muitas plantas industriais, os dados de manutenção estão distribuídos entre diferentes sistemas e formatos, como planilhas, relatórios em PDF, ordens de serviço (OSs) impressas ou sistemas que não se comunicam entre si. Essa fragmentação atrapalha o acompanhamento do ciclo de vida dos ativos e dificulta que os técnicos e gestores tenham uma visão completa da operação. Dessa forma, a equipe perde tempo na busca por informações, toma decisões baseadas em registros incompletos e sente mais dificuldade para detectar padrões de falha recorrentes.
Como a IA ajuda?
Plataformas de gestão da manutenção industrial podem organizar as informações. O Futago Duo, por exemplo, possui a capacidade de ter um gêmeo digital de cada ativo, uma representação digital que reúne, em um só lugar, todos os dados relevantes: ordens de serviço, históricos de falhas, manuais técnicos, relatórios e planos de manutenção.
Assim, qualquer profissional da equipe pode acessar o histórico completo do equipamento, verificar intervenções anteriores, consultar manuais diretamente no sistema e entender o contexto de cada ocorrência.
Essa integração melhora o diagnóstico e a tomada de decisão. Com ela, os dados deixam de estar fragmentados e há rastreabilidade sobre o que foi feito e por quem. O histórico técnico se mantém atualizado e acessível e o gestor consegue visualizar o status de cada ativo e o andamento das ordens de serviço.
2. Dificuldade em analisar falhas e identificar causas raiz
Em muitas operações, o registro de falhas fica restrito a descrições rápidas feitas pelos técnicos, sem detalhamento suficiente para entender o que realmente causou o problema. Essas informações acabam se acumulando sem conexão entre si, o que torna mais desafiador a análise de padrões e a identificação das causas raiz. Quando isso acontece, a manutenção se torna reativa: o mesmo tipo de falha se repete e o tempo é gasto resolvendo sintomas, não origens.
Como a IA ajuda?
A inteligência artificial, em geral, possui maior capacidade para o cruzamento de diferentes tipos de informações, desde que adequadamente treinada. O Futago Duo, por exemplo, cruza automaticamente dados da sua planta industrial a partir de diferentes fontes, sempre controladas, ou seja, sem abrir uma busca sem governança na internet. Com o conjunto, a IA consegue identificar correlações entre eventos e sugere causas prováveis, como uma peça que sempre falha após determinado tipo de intervenção ou um componente com desgaste acima da média.
O sistema também permite anexar fotos, medições e anotações diretamente às ordens de serviço, criando uma base de dados técnica mais rica. O registro de informações por voz é outro fato que impulsiona maior completude dos dados de cada OS. A partir dessas informações, a IA pode recomendar ajustes nos planos preventivos ou até criar novos planos automaticamente, reduzindo a reincidência de falhas. Um procedimento dessa natureza é sempre complementado e validado pela expertise humana, com o conceito de “human in the loop”.
3. Dependência de conhecimento individual e perda de histórico técnico
Em algumas equipes de manutenção, o conhecimento sobre os equipamentos e processos está concentrado em poucos técnicos experientes. Quando esses profissionais se desligam, mudam de função ou simplesmente estão temporariamente ausentes, parte das práticas e soluções aplicadas se perde, pois nem sempre há registros completos ou padronizados. Esse processo dificulta a continuidade das operações e faz com que novos técnicos precisem “redescobrir” procedimentos já consolidados.
Como a IA ajuda?
O Futago Duo registra e organiza automaticamente as informações relacionadas às atividades de manutenção, como ordens de serviço, diagnósticos e relatórios de falhas. Esses dados formam uma memória técnica centralizada, que permanece acessível a toda a equipe.
Com essa base de conhecimento, é possível: consultar como falhas semelhantes foram resolvidas anteriormente; manter padronização nos procedimentos, mesmo com rotatividade de pessoal; documentar boas práticas e decisões técnicas com rastreabilidade; e reduzir a curva de aprendizado de novos integrantes da equipe.
Assim, o sistema transforma o conhecimento individual em conhecimento organizacional, preservando a experiência acumulada e garantindo continuidade operacional e consistência nos processos de manutenção.
4. Dificuldade de integração entre sistemas
É comum que as informações de manutenção fiquem espalhadas em diferentes plataformas — como ERPs, planilhas, softwares de controle e sistemas de chão de fábrica — que não se comunicam entre si. Essa falta de integração faz com que as equipes tenham que inserir dados manualmente em vários lugares, aumenta o risco de divergências entre registros e torna mais difícil ter uma visão confiável do desempenho dos ativos.
Como a IA ajuda?
O Futago Duo foi desenvolvido para se adaptar à estrutura digital de cada indústria. Ele pode funcionar como sistema principal de manutenção ou se integrar a ERPs e outras plataformas já utilizadas, sincronizando automaticamente dados de ordens de serviço, inventário, planos preventivos e histórico de falhas. Isso é feito por meio de integrações bidirecionais com os sistemas corporativos.
Dessa forma, elimina a necessidade de duplicar registros e ajuda que as áreas, como manutenção, compras, produção e gestão, trabalhem com as mesmas informações atualizadas. Assim, a operação é mais coerente, com menos retrabalho e maior confiabilidade nos dados.
5. Otimização ineficiente do cronograma de manutenção
Conciliar as manutenções com a rotina de produção é um dos maiores desafios das equipes técnicas. Quando o planejamento não considera a prioridade das tarefas, a disponibilidade das equipes ou o tempo de parada das máquinas, o resultado costuma ser o oposto do esperado: intervenções sobrepostas, ociosidade e interrupções desnecessárias na linha produtiva.
Como a IA ajuda?
Já existem tecnologias capazes de otimizar o cronograma de manutenção de forma mais automática. Agentes de IA especializados analisam múltiplas variáveis, como a criticidade de cada ativo, o histórico de falhas, a disponibilidade de técnicos e o estoque de peças, para otimizar cronogramas de manutenção mais equilibrados.
Essas sugestões priorizam as intervenções mais urgentes e redistribuem as demais conforme a carga de trabalho e as janelas operacionais disponíveis, reduzindo conflitos de agenda e evitando paradas não planejadas.
Com o tempo, a IA aprende com os resultados anteriores, aprimorando continuamente o planejamento e tornando o cronograma mais eficiente a cada ciclo.
Com o Futago Duo, sua manutenção opera com mais eficiência!
O Futago Duo é uma plataforma completa de gestão de manutenção industrial que 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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