Saiba como transformar registros incompletos e o conhecimento da equipe em melhores decisões para a manutenção mesmo sem ter as informações completamente padronizadas
No setor industrial e de gestão de ativos, existe uma barreira quase invisível que gera insegurança na adoção de novas tecnologias: a crença de que a Inteligência Artificial (IA) exige um ecossistema de dados impecável. É comum pensar que a IA dependa exclusivamente de dados estruturados, aqueles organizados em tabelas e planilhas prontas para o consumo. Porém, no dia a dia, esperar por planilhas sem ruídos e sensores perfeitamente calibrados para iniciar uma estratégia de manutenção baseada em dados é um erro estratégico que pode atrasar a evolução da prática de manutenção na organização.
Embora os dados estruturados facilitem e acelerem o processamento das informações, acreditar que eles são o único e principal ponto de partida é um equívoco. Na prática, uma das alavancas de valor da inteligência artificial na manutenção industrial está justamente em extrair insights do cenário real, lidando com as imperfeições para transformar dados brutos em decisões precisas. Ademais, a IA tem capacidade de ajudar a limpar o “caos” e de auxiliar na criação de uma base de informação mais organizada.
Entenda mais como as IAs conseguem trabalhar com dados “imperfeitos”:
A organização dos diferentes tipos de dados
Em uma planta típica, dados vivem espalhados: parte em ERP, parte em sistemas de supervisão, parte em um CMMS, parte em planilhas locais, parte em relatórios técnicos não estruturados, parte em vídeos, imagens e áudios dos trabalhadores. Assim, cada sistema enxerga apenas uma fração do comportamento do ativo, o que cria ilhas de informação que impedem uma leitura sistêmica da operação.
Juntar os dados manualmente é um desafio logístico e exige muito tempo e esforço. É por isso que algumas tecnologias, como o Futago Duo e o Assistente de Manutenção Futago, conseguem ajudar a integrar essas fontes. As IAs criam uma base mais unificada que vai além de “armazenar tudo em um lugar”. O Futago Duo, por exemplo, permite o envio de documentos, áudios, vídeos, imagens, planilhas e outros arquivos pela plataforma. Com os arquivos, ele consegue auxiliar na padronização de formatos, na organização de acontecimentos ao longo do tempo e na conexão de falhas a condições ambientais. Assim, o que antes eram registros isolados passam a compor uma linha temporal coerente e organizada.
Além disso, os próprios sistemas de IA podem auxiliar na centralização dos futuros registros. O Futago Duo é uma plataforma de CMMS com IA nativa que permite, por exemplo, o registro de ordens de serviço, a gestão de estoque e conta com várias outras interfaces intuitivas que facilitam a adoção da tecnologia. Dessa forma, as informações começam a ser armazenadas no mesmo lugar e analisadas de forma integrada sem perder todos os dados antigos.
Busca e recuperação semântica
Com a base mais organizada, a segunda transformação acontece no nível da interpretação. Sistemas tradicionais muitas vezes respondem a comandos literais. Se a palavra não está escrita exatamente daquela forma, o sistema tem dificuldade para encontrar ou nem encontra. A inteligência artificial criada em plataformas como o Futago Duo e o Assistente de Manutenção Futago trabalha de maneira diferente: ela representa documentos, históricos e medições como “vetores matemáticos” que capturam significado.
Dessa forma, quando alguém busca por um problema recorrente em determinado equipamento, o sistema não procura apenas aquela expressão exata. Ele reconhece padrões semelhantes descritos de formas distintas, identifica ativos comparáveis e cruza eventos passados com condições operacionais equivalentes, ou seja, a IA entende o contexto. Dessa forma, a IA tem capacidade de compreender que uma descrição informal feita por um técnico pode estar relacionada a uma anomalia registrada em sensores semanas antes. Essa capacidade reduz o tempo de diagnóstico e, principalmente, diminui a dependência da memória individual ou conhecimento concentrado em poucas pessoas.
A partir disso, mesmo que os dados não estejam completamente padronizados, é possível consultar a IA e obter informações relevantes de forma mais rápida e precisa. Além disso, as próprias IAs podem atuar na padronização dos dados.
Geração, inferência e conexão de dados
Depois de organizar e interpretar, a IA passa a modelar. A partir de grandes volumes de dados históricos, algoritmos conseguem identificar correlações complexas entre variáveis que, para o olhar humano, seriam praticamente invisíveis. Pequenas variações de vibração que precedem falhas críticas. Oscilações de temperatura que, combinadas com umidade elevada, aceleram o desgaste. Regimes específicos de operação que reduzem drasticamente a vida útil de componentes.
Essas relações são descobertas por análise estatística e aprendizado de máquina. A IA calcula probabilidades com base em padrões anteriores. Mesmo quando os dados são incompletos, o que é comum em ambientes industriais, modelos probabilísticos conseguem estimar lacunas e reconstruir cenários plausíveis, inferindo comportamentos com base na estrutura do sistema.
O passo seguinte é projetar tendências. Em vez de olhar apenas para o que já aconteceu, a gestão passa a visualizar o que tende a acontecer sob determinadas condições. A vida útil remanescente de um ativo pode ser estimada, o risco de falha pode ser calculado em diferentes horizontes temporais e decisões de manutenção podem ser priorizadas com base em impacto e probabilidade.
Adote as tecnologias que vão fazer a diferença na sua manutenção industrial e use os dados que você já tem de forma eficiente!
Ajudamos indústrias a saírem do caos da manutenção reativa e a estruturarem ecossistemas de manutenção preditiva e prescritiva sem a necessidade de aquisição e adoção de várias tecnologias ao mesmo tempo.
Contamos com duas soluções criadas especificamente para a manutenção industrial:
- O Futago Duo, a plataforma de CMMS com IA nativa da Futago, foi desenvolvido para estruturar e integrar dados operacionais, históricos de manutenção e contexto técnico em um único ambiente analítico. Ele permite sair da lógica fragmentada e construir a base necessária para avançar da preventiva para a preditiva e, em muitos casos, para a prescritiva. Ao conectar ativos, eventos e indicadores, o Futago Duo transforma dados em modelos de análise capazes de apoiar decisões com base em evidência e risco.
- Já o Assistente de Manutenção Futago, a IA generativa conversacional da Futago, atua diretamente no dia a dia das equipes técnicas. Ele organiza registros, facilita consultas a históricos, interpreta padrões recorrentes e apoia diagnósticos com base em dados consolidados. Ao reduzir a dependência exclusiva da memória individual e estruturar o conhecimento operacional, o Assistente de Manutenção cria as condições para elevar o nível de maturidade sem aumentar a complexidade para o time de campo.
Juntos, os dois produtos criam um ecossistema que permite evoluir de forma gradual e sustentável.
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